Hasta cierto punto, me siento mal por la industria minorista. Parecen ser los primeros y más afectados por las tribulaciones y los cambios que enfrenta nuestro mundo: pandemias, interrupciones en la cadena de suministro, conflictos geopolíticos, patrones de consumo cambiante de los consumidores, plataformas sociales emergentes, nuevos canales de distribución, infinitas oportunidades en lo digital, etc. Estos desafíos, combinados con márgenes reducidos y operaciones complejas, hacen que el comercio minorista sea una de las industrias más complejas en las que tener éxito.
Algunas de las preguntas más importantes incluyen: ¿Cómo puede saber si los cambios que está realizando están generando el valor que se espera? ¿Cómo se vinculan los canales digitales y físicos? ¿Cómo se puede acelerar y mejorar la toma de decisiones?
La respuesta: datos e inteligencia artificial. Estas son algunas de las formas más importantes en que la industria minorista utiliza la IA -Inteligencia Artificia- para automatizar sus operaciones, generar resultados y administrar su negocio.
IA perimetral y comercio minorista
Edge AI -Inteligencia Artificial perimetral- es el proceso de ejecutar modelos de IA más cerca del borde de una red en lugar de una base de datos central. Por ejemplo, los vehículos autónomos utilizan IA perimetral al ejecutar modelos en datos procedentes de sensores y cámaras localmente ubicadas. Esto permite que el vehículo tome ‘decisiones’ en tiempo real, sin incurrir en latencia al depender de un servidor que podría significar la vida o la muerte, y significa que aún puede operar sin conexión. Para las empresas, Edge AI también significa cumplir con las leyes de privacidad al mantener los datos del usuario más cerca de la fuente, mejorar la seguridad y reducir el costo de transmisión.
En el comercio minorista, la IA perimetral le permite recopilar datos y actuar sobre ellos directamente en su tienda, almacén o instalación. Esto podría tomar la forma de robots de inventario que rastrean y reabastecen los estantes cuando están bajos de inventario (Walmart está probando proyectos en torno a esta iniciativa), usando señalización digital inteligente que se adapta a la audiencia o las condiciones del mercado en tiempo real, o usando sensores para rastrear al cliente. patrones de tráfico para identificar oportunidades de venta cruzada y venta adicional.
Las tiendas Amazon Go, la extensión de la empresa al comercio minorista físico, son un excelente ejemplo de IA de vanguardia en el comercio minorista. Amazon siempre ha priorizado una experiencia de cliente simple y un pago fácil, como lo hemos experimentado con su función de compra con un solo clic en su sitio web. Edge AI integrado en cámaras y sensores permite a la empresa llevar esa funcionalidad a tiendas reales, lo que permite a los clientes ingresar a la tienda con su aplicación de Amazon, recoger artículos y salir sin esperar en una fila para pagar.
Si bien las tiendas Go totalmente autónomas de Amazon pueden ser difíciles de replicar para empresas más pequeñas, aún puede implementar algunos elementos, como:
- Vincular etiquetas de precios digitales con sugerencias de precios producidas por IA y basadas en datos de mercado en tiempo real;
- O usar sensores dentro de las puertas o estantes de artículos para identificar cuándo se toman los artículos, alimentando su plataforma de gestión de inventario.
Búsqueda visual
La búsqueda visual significa usar su teléfono inteligente para identificar artículos simplemente tomándoles una foto. Este proceso implica el reconocimiento de imágenes, una forma de IA. Google y las plataformas de comercio electrónico se están inclinando fuertemente hacia la búsqueda visual como una extensión de sus servicios.
Por ejemplo, la marca de ropa de lujo Neiman Marcus desarrolló una aplicación que permite a los usuarios tomar fotografías de los artículos que ven a su alrededor para obtener información y un enlace web. Esto permite a los usuarios encontrar artículos sin buscar frases vagas en Google.
La empresa de cosméticos Sephora incorporó una función en algunas de sus tiendas que permite a los usuarios escanear sus rostros para recibir recomendaciones personalizadas basadas en inteligencia artificial sobre qué productos de maquillaje comprar. Esto es similar a otras empresas minoristas que usan ‘espejos inteligentes’ o probadores virtuales para mostrar cómo se ven diferentes prendas de vestir en un comprador, conectando lo digital con la experiencia de compra física.
La búsqueda visual se está volviendo cada vez más importante con la próxima proliferación de anteojos o gafas AR inteligentes, y su marca debe comenzar a pensar en cómo se puede usar.
Análisis predictivo + previsión de demanda + gestión de la cadena de suministro
La IA está redefiniendo el back-end del comercio minorista. Con nuevos desafíos globales que surgen constantemente y un ritmo acelerado de cambios, es más difícil que nunca medir el interés de los consumidores, aprovechar las tendencias emergentes y hacer pronósticos para guiar su cadena de suministro y operaciones.
Sin embargo, la IA tiene la capacidad de reunir grandes conjuntos de datos, ya sean análisis de usuarios, datos de CRM, cadena de suministro, ERP, sentimiento del mercado, datos externos, sistemas POS y mucho más, para generar predicciones significativas que lo ayuden a mantener el stock de productos a un nivel adecuado.
Por ejemplo, Walgreens analiza las recetas de medicamentos antivirales emitidos en sus tiendas para rastrear la propagación de la gripe, utilizando IA para agregar los datos de manera significativa y predecir qué áreas se verán afectadas a continuación. Esto les permite advertir a los residentes de un área de antemano y ajustar los niveles de existencias en consecuencia.
Otro ejemplo, el gigante de la ropa H&M usa IA para pronosticar y comprender la popularidad de ciertos artículos en diferentes ubicaciones en diferentes temporadas. Esto les permite girar rápidamente, guiar la cadena de suministro y optimizar la distribución y la colocación de productos.
Comercio de voz
Por comercio de voz me refiero a chatbots, procesamiento de lenguaje natural, experiencias de comercio activadas por el hogar inteligente e incluso asistentes de inteligencia artificial en la tienda. Las marcas los están utilizando para conectarse con los clientes de manera útil mientras evitan la molestia de un representante de servicio al cliente humano. También permite que los clientes reciban ayuda e información de inmediato, sin el dolor de tener que lidiar con representantes o esperar a ser atendidos.
Como dije antes, las marcas deben comenzar a construir una identidad sólida y una estrategia comercial sólida. Esto significa que hay varias preguntas que deben responderse para comprender el impacto en sus clientes.
- ¿Cómo suenan sus representantes basados en IA?
- ¿Cómo se comunican con los clientes?
- ¿Cómo estás aprovechando los canales de voz como los asistentes domésticos, los podcasts o los audiolibros?
- ¿Se pueden usar chatbots de IA en la tienda para ayudar a los clientes a encontrar productos u obtener más información?
- ¿Pueden las funciones de chat basadas en voz y NLP reemplazar su extensa página de ayuda o preguntas frecuentes?
Robótica y entrega
Este es uno de esos aspectos a tener en cuenta para el futuro. Muchas empresas están trabajando en robótica autónoma, incluidos drones, que pueden entregar productos a los clientes. Esto ayuda a reducir los costos de entrega de última milla y aumenta la confiabilidad. En 2021, GrubHub colaboró con la Universidad Estatal de Ohio para ofrecer entregas de alimentos a través de pequeños robots de cuatro ruedas que recorren el campus:
Una mayor adopción de estos sistemas no es un desafío tecnológico. La robótica autónoma es totalmente capaz de entregar cualquier cosa, desde pizza hasta cajas de Amazon a través de drones. Sin embargo, esta propuesta es un desafío regulatorio y organizacional. Lo que significa que cualquier día podemos llegar a un punto de inflexión (un cambio importante en la legislación, una métrica económica recientemente descubierta) que desencadenará una rápida adopción de estas tecnologías.
Autor: Toni Witt
Artículo original aquí
