La importancia de la inteligencia artificial para los minoristas

La integración de la tecnología sigue siendo una de las principales tendencias para los minoristas en este 2019, y para muchos, eso significa implementar aplicaciones de Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence). Desde el inicio hasta las operaciones más complejas, AI está cambiando los procesos y ayudando a los minoristas a descubrir información útil en conjuntos de datos que abarcan todo, desde el inventario hasta el sentimiento del cliente.

Los minoristas innovadores confían en las aplicaciones de AI para obtener una comprensión más profunda y basada en los datos del negocio, que a su vez informa a una mejor toma de decisiones. Mediante el análisis de datos habilitados por la AI y el aprendizaje automático, los minoristas son capaces de promover la innovación en áreas de enfoque clave, incluida la estrategia de marketing, el servicio al cliente y las operaciones.

Los conocimientos de AI también están creando una ventaja competitiva para los minoristas que se centran en mejorar la eficiencia y la rentabilidad. De hecho, Business Insider predice que la AI aumentará la rentabilidad en minoristas y mayoristas en casi un 60% para 2035.

Usando insights de AI para el impacto final

Como minorista, necesita la información correcta en el momento adecuado para hacer pronósticos precisos y anticipar lo que viene, y en un mundo de Big Data, es complicado. Saber cómo usar sus datos de manera efectiva es un desafío abrumador. Pero para brindar a sus clientes la experiencia perfecta y omnicanal que ellos esperan, es esencial. Usando algoritmos de aprendizaje automático, puede producir valiosos análisis predictivos que cumplen con la promesa de su marca y las expectativas de sus clientes.

Según Jen Underwood, Director Senior de DataRobot, "AI es un facilitador. El impacto final del uso de modelos predictivos de alta calidad es asombroso. En DataRobot, ayudamos a un cliente minorista a mejorar la precisión de las previsiones de inventario en un 9,5%. El rendimiento del modelo predictivo y las operaciones de optimización llevaron a un aumento estimado de $ 400 millones en ganancias en menos de 3 meses".

Aquí hay tres maneras en que la AI y el aprendizaje automático ofrecen ganancias para los minoristas:

1. Precisión de inventario

Los minoristas deben comprender las variables que afectan la precisión del inventario. Hay mucho en juego: el exceso de existencias y las existencias fuera de stock representan $ 1.1 billones en costos y pérdida de rentabilidad para los minoristas, anualmente. La AI y los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a los minoristas a pronosticar el inventario con mayor precisión, utilizando datos que incluyen el historial de ventas, ubicación, clima, promociones y tendencias. Y la robótica impulsada por AI atravesará los pasillos hacia arriba y hacia abajo, lo que ayudará a obtener la precisión promedio de inventario del 60% al rango del 90%.

El aprendizaje automático ayuda a los minoristas a encontrar patrones utilizando cientos o miles de variables, brindándoles información contextual y procesable para mejorar la toma de decisiones de gestión de inventario. Al identificar las brechas, anticipar la demanda, evitar situaciones de falta de existencias y minimizar los retornos, los minoristas pueden optimizar sus inventarios y reducir los riesgos financieros muy reales asociados con el exceso de acumulación de existencias y productos de bajo rendimiento.

2. Optimización de precios 

¿Cómo aterrizas una estrategia de precios? ¿Qué pasaría si se pudiera minimizar el margen de error cuando se trata de precios promocionales? Los minoristas que utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático saben que analizar las variables correctas, incluido el tipo de producto, el segmento del consumidor, el monto del descuento, la elasticidad del precio y las métricas de la competencia, pueden producir modelos completos y predictivos para revelar el ROI potencial de diferentes estrategias de precios.

Las tecnologías de AI también permiten implementar precios dinámicos, utilizando cualquier número de criterios deseados, desde recompensar a los clientes por la lealtad a la marca, hasta ajustar los precios en función de los aumentos en la demanda o la oferta.

3. Personalización 

Es insuficiente decir que los consumidores de hoy esperan mucho. Para crear y reforzar la lealtad, los minoristas deben cumplir con altas expectativas al crear experiencias de los clientes que sean específicas y oportunas. Y para lograr este nivel de intimidad con cada cliente, los minoristas necesitan datos.

Con una mejor información, habilitada por AI, los minoristas pueden crear experiencias personalizadas tanto en línea como en la tienda, y con NRF (National Retail Federation) informando que el 79% de los consumidores realizan al menos la mitad de sus compras en la tienda, los minoristas exitosos están ansiosos por explotar la AI y sus herramientas para mejorar la experiencia en la tienda.

Amazon, un mega minorista en línea, atribuye el 55% de sus ventas a su motor de recomendación, que agrega variables como compras anteriores, compras realizadas por personas con intereses similares, frecuencia de compra y más. Otras tecnologías habilitadas para la AI que utilizan los minoristas de Internet para impulsar el compromiso y las ventas incluyen información de redes sociales curadas, chatbots, búsqueda de imágenes visuales y más. Las innovaciones en la tienda incluyen estantes inteligentes que muestran información detallada del producto, robots multilingües que guían a los compradores y quioscos de adaptación virtual para "probarse" la ropa. 

Conclusión 

No existe una solución única para la integración de tecnología, pero para los minoristas, el futuro es claro: La Inteligencia Artificial no es una tendencia estacional. Los beneficios de agregar sus grandes almacenes de datos y emplear algoritmos poderosos para revelar información sobre sus operaciones, sus clientes y sus estrategias de marketing son simplemente demasiado convincentes como para ignorarlos. Al comenzar con proyectos claramente vinculados a la rentabilidad y construir desde allí, creará una base sólida que le permitirá escalar sus iniciativas de AI (y lograr una mayor participación) a medida que continúe su transformación digital.


Fuente: Jeff huckaby. Director del segmento de mercado global para minoristas y bienes de consumo, Tableau.

POR QUÉ LAS EMPRESAS DEBEN CONSIDERAR MACHINE LEARNING

Si aún no está seguro de Machine Learning (aprendizaje automático) y de sus beneficios, considere estos escenarios.

El 2016, se informó que el patrimonio neto de Google era de $ 336 mil millones, y esto se debe en gran parte a los algoritmos de aprendizaje avanzado que la empresa emplea. Google fue la primera empresa en darse cuenta de la importancia de incorporar Machine Learning en los procesos de negocio. Y la potencia tecnológica no se detiene en ningún punto, sigue modificando sus algoritmos para adaptarse mejor a las necesidades de sus usuarios de forma continua.

¿Y cómo se logra la difícil tarea de observar el patrón de navegación de miles (o millones) de sus usuarios?

La respuesta es simple. Mediante el análisis de los datos, que se ha acumulado mediante la introducción de Machine Learning a su modelo operativo de negocio.

Este es sólo un ejemplo de cómo los procesos de Machine Learning en la grabación y procesamiento de datos pueden ayudar a las empresas a crecer.

Aquí hay otras tres maneras en las que Machine Learning puede ayudar a varios sectores empresariales:

1. Elimina las restricciones físicas.

Si hemos logrado algo al automatizar y digitalizar los procesos de negocio, es que hemos eliminado las limitaciones físicas que restringen el crecimiento. Antes de la era tecnológica, ¿Cuál era el mayor problema que enfrentaban las empresas? Operar dentro de un espacio limitado, accesible sólo para un número limitado de personas. Para un diseñador, era necesario limpiar completamente el inventario anterior antes de utilizar el espacio de la estantería para los nuevos diseños. Al considerar Machine Learning y moverse en el mundo del comercio electrónico, usted no tiene que preocuparse de quedarse sin estantes.

2. Proporciona una comprensión más profunda de sus consumidores.

Con la introducción de procesos automatizados, las empresas se han centrado mas en el consumidor. Para poder sobrevivir a la competencia de satisfacer las necesidades de sus clientes, usted como propietario de un negocio tiene que entender las necesidades de sus consumidores.

Si usted no entrega lo que los consumidores están buscando, hay una alta probabilidad de perder clientes potenciales frente a la competencia. Machine Learning juega un papel importante en la solución del misterio de las preferencias de los consumidores. Toda la información requerida se oculta detrás de los datos acumulados por el negocio. Usted sólo tiene que exprimir los códigos, y descubrirá lo que sus clientes están buscando activamente.

3. Procesos automatizados, aumentando la eficiencia.

Imagine estar en una fila larga de un supermercado. Alguien está parado delante de usted y la máquina del cajero se rompe repentinamente. Es una pesadilla, ¿verdad? Usted podría estar pasando esos preciosos minutos viendo su serie favorita en Netflix.

Ahora imagine que la máquina no está rota, pero de hecho nunca fue inventada. El cajero tiene que introducir manualmente cada compra y compararla con el stock existente. La incorporación de procesos automatizados para registrar el stock de inventario y los datos de pedidos no es un lujo, es una necesidad en el mundo de hoy. Machine Learning ha aumentado la eficiencia de las empresas y ha minimizado el margen de error.

Fuente: Ronald van Loon. Director Adversitement. Top10 Big Data, Data Science, IoT, BI Influencer.