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Los recientes avances en la inteligencia artificial (IA) están transformando el comercio a un ritmo exponencial. A medida que estas innovaciones remodelan dinámicamente la trayectoria del comercio, es crucial que los líderes anticipen y preparen a sus empresas para que adopten el nuevo paradigma.
En el contexto de este rápido avance, la IA generativa y la automatización tienen la capacidad de crear experiencias de compra más relevantes y contextualmente apropiadas. Pueden simplificar y acelerar los flujos de trabajo a lo largo del proceso comercial, desde el descubrimiento hasta la finalización exitosa de una transacción. Por poner un ejemplo, las herramientas facilitadas por la IA, como la navegación por voz, prometen cambiar la manera en que los usuarios interactúan fundamentalmente con un sistema. Y estas tecnologías proporcionan a las marcas herramientas inteligentes, lo que permite una mayor productividad y eficiencia de lo que era posible incluso hace cinco años.
Los modelos de IA analizan grandes cantidades de datos rápidamente y son más precisos cada día. Pueden proporcionar información y previsiones valiosas para informar la toma de decisiones de la organización en el comercio omnicanal, lo que permite a las empresas tomar decisiones más informadas y basadas en datos.
Al implementar soluciones de IA efectivas, utilizando IA tradicional y generativa, las marcas pueden crear experiencias de compra fluidas y personalizadas. Estas experiencias aumentan la fidelidad de los clientes, el compromiso con el cliente, la retención y el aumento de la cuota de mercado en los canales business-to-business (B2B) y business-to-consumer (B2C). En última instancia, impulsan incrementos significativos en las conversiones, lo que implica un crecimiento significativo de los ingresos a partir de la experiencia comercial transformada.
Ha sido un cambio rápido hacia un uso ubicuo de la IA. Los primeros minoristas de comercio electrónico utilizaban la IA tradicional en gran medida para crear campañas de marketing dinámicas, mejorar la experiencia de compra en línea, automatizar las iniciativas de optimización de motores de búsqueda (SEO) o clasificar las solicitudes de los clientes. Hoy en día, las capacidades avanzadas de la tecnología fomentan la adopción generalizada. La IA puede integrarse en todos los puntos de contacto a lo largo del proceso comercial. Según un informe reciente del IBM Institute for Business Value, la mitad de los CEO están integrando IA generativa en productos y servicios. Mientras tanto, el 43 % utiliza la tecnología para informar las decisiones estratégicas.
Pero los clientes aún no están completamente convencidos. La fluidez con la IA ha crecido junto con el despliegue de ChatGPT y asistentes virtuales como Alexa de Amazon. Pero a medida que las empresas de todo el mundo adoptan rápidamente la tecnología para aumentar los procesos, desde la comercialización hasta el Order Management, existe cierto riesgo. Los fracasos de gran repercusión y los costosos litigios amenazan con agriar la opinión pública y paralizar la promesa de la tecnología del comercio generativo con IA.
El impacto de la IA generativa en el panorama de las redes sociales genera mala prensa ocasional. La desaprobación de las marcas o minoristas que utilizan la IA llega al 38 % entre las generaciones más mayores, lo que obliga a las empresas a trabajar más duro para ganarse su confianza.
Un informe del IBM Institute of Business Value encontró que hay un enorme margen de mejora en la experiencia del cliente. Solo el 14 % de los consumidores encuestados se describieron como "satisfechos" con su experiencia en la compra de productos en línea. Un tercio de los consumidores encontró sus primeras experiencias de atención al cliente y de chatbot que utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) tan decepcionantes que no querían volver a interactuar con la tecnología. Y la centralidad de estas experiencias no se limita a los proveedores B2C. Más del 90 % de los compradores empresariales afirman que la experiencia del cliente de una empresa es tan importante como lo que vende
Las implementaciones mal ejecutadas de la tecnología de IA tradicional o generativa en el comercio, como la implementación de modelos de deep learning entrenados con conjuntos de datos inadecuados o inapropiados, conducen a malas experiencias que alienan tanto a los consumidores como a las empresas.
Para evitar esto, es crucial que las empresas planifiquen y diseñen cuidadosamente iniciativas de automatización inteligente que prioricen las necesidades y preferencias de sus clientes, ya sean consumidores o compradores B2B. De este modo, las marcas pueden crear experiencias de compra personalizadas contextualmente relevantes, fluidas y sin fricciones, que fomenten la fidelidad y la confianza de los clientes.
Este artículo explora cuatro casos de uso transformador de la IA en el comercio que ya están mejorando el recorrido del cliente, especialmente en los componentes de la empresa de comercio electrónico y la plataforma de comercio electrónico de la experiencia omnicanal global. También se analiza cómo las empresas con visión de futuro pueden integrar eficazmente los algoritmos de IA para dar paso a una nueva era de experiencias de comercio inteligente tanto para los consumidores como para las marcas. Pero ninguno de estos casos de uso existe en el vacío. A medida que se desarrolla el futuro del comercio, cada caso de uso interactúa de forma holística para transformar el recorrido del cliente de principio a fin: para los clientes, para los empleados y para sus socios.
Las herramientas con IA pueden ser increíblemente valiosas para optimizar y modernizar las operaciones comerciales a lo largo de todo el recorrido del cliente, pero es crítico en el continuo del comercio. Mediante el uso de algoritmos de machine learning y análisis de big data, la IA puede descubrir patrones, correlaciones y tendencias que podrían escapar a los analistas humanos. Estas capacidades pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas, mejorar la eficacia operativa e identificar oportunidades de crecimiento. Las aplicaciones de la IA en el comercio son amplias y variadas. Entre ellas se encuentran:
La IA tradicional alimenta los motores de recomendación que sugieren productos en función del historial de compras y las preferencias de los clientes, creando experiencias personalizadas que dan como resultado una mayor satisfacción y lealtad del cliente. Los minoristas en línea han utilizado estrategias de creación de experiencia como estas durante años. Hoy en día, la IA generativa permite la segmentación dinámica de clientes y la elaboración de perfiles. Esta segmentación activa recomendaciones y sugerencias de productos personalizadas, como paquetes de productos y ventas adicionales, que se adaptan al comportamiento y las preferencias individuales de los clientes, lo que resulta en mayores tasas de compromiso y conversión.
La IA tradicional permite la automatización de tareas rutinarias como la gestión de inventarios, el procesamiento de pedidos y la optimización del cumplimiento, lo que se traduce en una mayor eficiencia y ahorro de costes. La IA generativa activa el análisis predictivo y la previsión, lo que permite a las empresas anticipar y responder a los cambios en la demanda, reducir los desabastecimientos y el exceso de existencias, y mejorar la resiliencia de la cadena de suministro. También puede tener un impacto significativo en la detección y prevención de fraudes en tiempo real, minimizando las pérdidas financieras y mejorando la confianza de los clientes.
Tanto la IA tradicional como la generativa tienen funciones fundamentales que pueden redefinir los modelos de negocio. Pueden, por ejemplo, permitir la integración perfecta de una plataforma de mercado en la que los algoritmos impulsados por la IA hagan coincidir la oferta con la demanda, conectando eficazmente a vendedores y compradores de diferentes áreas geográficas y segmentos de mercado. La IA generativa también puede permitir nuevas formas de comercio, como el comercio por voz, el comercio social y el comercio experiencial, que ofrecen a los clientes experiencias de compra personalizadas y fluidas.
La IA tradicional puede mejorar las compras internacionales automatizando tareas como la conversión de divisas y el cálculo de impuestos. También puede facilitar el cumplimiento de la normativa local, agilizando la logística de las transacciones transfronterizas.
Sin embargo, la IA generativa puede aportar valor generando soporte multilingüe y contenido de marketing personalizado. Estas herramientas adaptan el contenido a los matices culturales y lingüísticos de las diferentes regiones, ofreciendo una experiencia contextualmente más relevante para los clientes y consumidores internacionales.
Con el poder de la IA, las marcas pueden revolucionar la gestión de la experiencia de sus productos y la experiencia del usuario al ofrecer experiencias personalizadas, atractivas y fluidas en cada punto de contacto del comercio. Estas herramientas pueden gestionar contenido, estandarizar la información del producto e impulsar la personalización. Con la IA, las marcas pueden crear una experiencia de producto que informe, valide y genere la confianza necesaria para la conversión. Estas son algunas formas de utilizar la personalización relevante mediante la transformación de la gestión de la experiencia del producto:
La IA generativa puede revolucionar la gestión de contenido automatizando la creación, clasificación y optimización del contenido del producto. A diferencia de la IA tradicional, que analiza y categoriza el contenido existente, la IA generativa puede crear nuevo contenido adaptado a los clientes individuales. Este contenido incluye descripciones de productos, imágenes, videos e incluso experiencias interactivas. Mediante el uso de la IA generativa, las marcas pueden ahorrar tiempo y recursos y, al mismo tiempo, ofrecer contenidos atractivos y de alta calidad que resuenen con su público objetivo. La IA generativa también puede ayudar a las marcas a mantener la coherencia en todos los puntos de contacto, garantizando que la información del producto sea precisa, se mantenga actualizada y esté optimizada para las conversiones.
La IA generativa puede revolucionar la gestión de contenido automatizando la creación, clasificación y optimización del contenido del producto. A diferencia de la IA tradicional, que analiza y categoriza el contenido existente, la IA generativa puede crear nuevo contenido adaptado a los clientes individuales. Este contenido incluye descripciones de productos, imágenes, videos e incluso experiencias interactivas. Mediante el uso de la IA generativa, las marcas pueden ahorrar tiempo y recursos y, al mismo tiempo, ofrecer contenidos atractivos y de alta calidad que resuenen con su público objetivo. La IA generativa también puede ayudar a las marcas a mantener la coherencia en todos los puntos de contacto, garantizando que la información del producto sea precisa, se mantenga actualizada y esté optimizada para las conversiones.
La IA generativa puede llevar la personalización al siguiente nivel para las empresas y los compradores en línea al crear experiencias personalizadas que se adaptan a los clientes individuales. Mediante el análisis de los datos y las consultas de los clientes, la IA generativa puede crear recomendaciones de productos, ofertas y contenidos personalizados con más probabilidades de impulsar las conversiones.
A diferencia de la IA tradicional, que solo puede segmentar a los clientes en función de criterios predefinidos, la IA generativa puede crear experiencias únicas para cada cliente, teniendo en cuenta sus preferencias, comportamiento e intereses. Esta personalización es crucial a medida que las organizaciones adoptan modelos de software como servicio (SaaS) con mayor frecuencia: se prevé que la facturación del modelo de suscripción global se duplique en los próximos seis años, y la mayoría de los consumidores dicen que esos modelos les ayudan a sentirse más conectados con una empresa. Con el potencial de la IA para la hiperpersonalización, las experiencias de los consumidores basadas en suscripciones pueden mejorar enormemente. Estas experiencias resultan en un mayor compromiso, mayor satisfacción del cliente y, en última instancia, mayores ventas.
Las herramientas permiten a las personas aprender más sobre los productos a través de procesos como la búsqueda visual impulsada por el reconocimiento de imágenes, tomando una fotografía de un artículo para aprender más sobre él. La IA generativa lleva estas capacidades más allá y transforma la información de los productos mediante la creación de experiencias interactivas e inmersivas que ayudan a los clientes a entender mejor los productos y a tomar decisiones de compra informadas. Por ejemplo, la IA generativa puede crear vistas de productos de 360 grados, demostraciones interactivas y capacidades de prueba virtual. Estas experiencias proporcionan una comprensión más rica del producto y ayudan a las marcas a diferenciarse de los competidores y a generar confianza con los clientes potenciales. A diferencia de la IA tradicional, que proporciona información estática del producto, la IA generativa puede crear experiencias atractivas y memorables que impulsen las conversiones y generen lealtad a la marca.
La IA generativa puede revolucionar los motores de búsqueda y las recomendaciones al proporcionar a los clientes resultados personalizados y contextualizados que coincidan con sus intenciones y preferencias. A diferencia de la IA tradicional, que se basa en la coincidencia de palabras clave, la IA generativa puede comprender el lenguaje natural y la intención, proporcionando a los clientes resultados relevantes que tienen más probabilidades de coincidir con sus consultas de búsqueda. La IA generativa también puede crear recomendaciones basadas en el comportamiento, las preferencias y los intereses individuales de los clientes, lo que se traduce en una mayor participación y un aumento de las ventas. Mediante el uso de la IA generativa, las marcas pueden ofrecer funciones de búsqueda y recomendación inteligentes que mejoran la experiencia general del producto e impulsan las conversiones.
La IA generativa y la automatización pueden permitir a las empresas tomar decisiones basadas en datos para optimizar los procesos en toda la cadena de suministro, reduciendo la ineficiencia y el desperdicio. Por ejemplo, un análisis reciente de McKinsey reveló que casi el 20 % de los costes logísticos podrían derivarse de "entregas a ciegas", es decir, el momento en que un envío se deja caer en algún punto entre el fabricante y su ubicación prevista. Según el informe de McKinsey, estas interacciones ineficientes podrían suponer hasta 95 000 millones de dólares estadounidenses en pérdidas en Estados Unidos cada año. La inteligencia de pedidos con IA puede reducir algunas de estas ineficiencias mediante el uso de:
Al tener en cuenta factores como la disponibilidad de inventario, la proximidad a la ubicación, las tendencias del mercado, los costos de envío y las preferencias de entrega, las herramientas de IA pueden seleccionar de forma dinámica las opciones de gestión logística más rentables y eficientes para un pedido individual. Estas herramientas pueden dictar la prioridad de los envíos, predecir el enrutamiento de los pedidos o despachar las entregas para cumplir con los requisitos de sostenibilidad.
Al analizar los datos históricos, la IA puede predecir la demanda y ayudar a las empresas a optimizar sus niveles de inventario y minimizar el exceso, reducir los costes y mejorar la eficiencia. Las actualizaciones de inventario en tiempo real permiten a las empresas adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes, proporcionando conocimientos que se pueden ejecutar y permitiendo una asignación eficaz de los Recursos.
Los sistemas de gestión de pedidos con IA proporcionan visibilidad en tiempo real de todos los aspectos del flujo de trabajo crítico de gestión de pedidos. Estas herramientas permiten a las empresas identificar de manera proactiva posibles interrupciones y mitigar los riesgos. Esta visibilidad ayuda a clientes y consumidores a confiar en que sus pedidos se entregarán exactamente cuando y como se acordó.
Los pagos inteligentes mejoran el proceso de pago y seguridad, aumentando la eficiencia y la precisión. Estas tecnologías pueden ayudar a procesar, gestionar y proteger las transacciones digitales, y proporcionar advertencias anticipadas sobre los riesgos potenciales y la posibilidad de fraude.
Tanto la IA tradicional como la generativa mejoran los procesos de transacción para los clientes B2C y B2B que realizan compras en tiendas en línea. La IA tradicional optimiza los sistemas de punto de venta, automatiza nuevos métodos de pago y facilita múltiples soluciones de pago en todos los canales, agilizando las operaciones y mejorando la experiencia del consumidor. La IA generativa crea modelos de pago dinámicos para los clientes B2B, abordando sus complejas transacciones con una facturación personalizada y comportamientos predictivos. La tecnología también puede proporcionar soluciones financieras estratégicas y personalizadas. Asimismo, la IA generativa puede mejorar los pagos de los clientes B2C mediante la creación de estrategias de precios personalizadas y dinámicas.
La inteligencia artificial tradicional y el machine learning son excelentes para procesar grandes volúmenes de pagos B2C y B2B, lo que permite a las empresas identificar y responder rápidamente a tendencias sospechosas. La IA tradicional automatiza la detección de patrones irregulares y fraudes potenciales, reduciendo la necesidad de un costoso análisis humano. Mientras tanto, la IA generativa contribuye simulando diversos escenarios de fraude para predecir y prevenir nuevos tipos de actividades fraudulentas antes de que ocurran, mejorando la seguridad general de los sistemas de pago.
En el camino del comercio, la IA tradicional ayuda a proteger los datos de las transacciones y automatiza el cumplimiento de la normativa de pagos, lo que permite a las empresas adaptarse rápidamente a las nuevas leyes financieras y realizar auditorías continuas de los procesos de pago. La IA generativa mejora aún más estas capacidades mediante el desarrollo de modelos predictivos que anticipan los cambios en las regulaciones de pago. También puede automatizar intrincadas medidas de privacidad de datos, lo que ayuda a las empresas a mantener el cumplimiento y proteger los datos de los clientes de manera eficiente.
El panorama comercial actual se está transformando rápidamente en un ecosistema interconectado digitalmente. En esta realidad, la integración de la IA generativa en el comercio omnicanal, tanto B2B como B2C, es esencial. Sin embargo, para que esta integración tenga éxito, la confianza debe ser la base de su implementación. También es crucial identificar los momentos adecuados en el proceso comercial para la integración de la IA. Las empresas deben realizar auditorías exhaustivas de sus flujos de trabajo existentes para asegurarse de que las innovaciones de IA sean eficaces y sensibles a las expectativas de los consumidores. Es imperativo introducir soluciones de IA de forma transparente y con sólidas medidas de seguridad de los datos.
Las empresas deben abordar la introducción de la IA generativa de confianza como una oportunidad para mejorar la experiencia del cliente haciéndola más personalizada, conversacional y receptiva. Esto requiere una estrategia clara que priorice los valores centrados en el ser humano y genere confianza a través de interacciones consistentes y observables que demuestren el valor y la fiabilidad de las mejoras de la IA.
De cara al futuro, la IA de confianza redefine las interacciones con los clientes, permitiendo a las empresas encontrarse con sus clientes precisamente donde están, con un nivel de personalización que antes era inalcanzable. Al trabajar con sistemas de IA fiables, seguros y alineados con las necesidades de los clientes y los resultados empresariales, las empresas pueden forjar relaciones más profundas y basadas en la confianza. Estas relaciones son esenciales para el compromiso a largo plazo y serán esenciales para el éxito comercial futuro de cada empresa, su crecimiento y, en última instancia, su viabilidad.
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