La IA en la venta minorista

La inteligencia artificial (IA) en la venta minorista abarca el uso de tecnologías de IA para mejorar diversos aspectos de las industrias minoristas, incluida la experiencia del cliente, las Operaciones y la toma de decisiones. Los sistemas impulsados por IA en la venta minorista analizan datos, automatizan procesos y permiten experiencias más personalizadas y eficientes tanto para los clientes como para los minoristas.

Las tecnologías de venta minorista impulsadas por IA se aplican tanto en tiendas online como físicas, impactando desde recomendaciones de productos y precios hasta la gestión de inventarios y la atención al cliente. En los últimos años, avances en tecnologías de IA generativa han alterado constantemente el sector de venta minorista, ofreciendo nuevas oportunidades para la generación de contenido y la interacción del cliente en tiempo real en lenguaje natural.

Para las marcas de venta minorista, tanto grandes como pequeñas, las herramientas de IA pueden tener un impacto significativo en el negocio, aunque las organizaciones a veces aún tienen dificultades para desplegar la tecnología de manera a gran escala y rentable. Según algunas estimaciones, se prevé que la IA generativa sola cree entre USD 240 mil millones y USD 390 mil millones en valor económico para los minoristas.¹ Pero muchos ejecutivos, según la consultora de gestión McKinsey, todavía tienen dificultades para implementar con éxito estas tecnologías en todas sus organizaciones.

Aun así, estas tecnologías pueden ser de gran valor para los clientes: según un informe del IBM Institute for Business Value, aproximadamente a cuatro de cada cinco consumidores que no han probado la IA para comprar les gustaría usarla. Los clientes están interesados en usarlo para realizar investigación de productos, buscar ofertas y resolver problemas. Y la IA ya ha desempeñado un papel importante en la integración de las compras en línea y fuera de línea, con el pago automatizado y la personalización omnicanal instantánea convirtiéndose en estándar en las corporaciones de venta minorista. 

La IA tiene la capacidad de optimizar la experiencia de venta minorista de extremo a extremo, optimizando los procesos de oficina trasera y dando a conocer contenido hiperpersonalizado a los compradores individuales. Algunos casos de uso comunes de IA para IA incluyen:

• Experiencias de compra personalizadas
• Experiencia del cliente y agentes virtuales
• Pronóstico de la demanda
• Gestión de la cadena de suministro
• Detección de fraude, prevención de pérdidas y seguridad

Uno de los impactos más visibles de la IA en la venta minorista es su capacidad para personalizar las experiencias de los consumidores. Los algoritmos de IA analizan el comportamiento, las preferencias y las compras anteriores de los clientes para ofrecer recomendaciones personalizadas y marketing dirigido. Esto crea una experiencia de compra más atractiva y relevante, aumentando la lealtad de los clientes y las tasas de conversión. Algunas empresas pueden utilizar motores de recomendación para sugerir productos basados en el historial de navegación y compras de los usuarios, una táctica que se ha convertido en estándar para plataformas de transmisión como Netflix y grandes minoristas como Amazon. Otros personalizan los costos mediante el uso de precios dinámicos, que se ajustan en tiempo real en función de la demanda, los precios de la competencia y las preferencias de los clientes, lo que permite a los minoristas ofrecer ofertas a los clientes durante los periodos de menor tráfico y optimizar los ingresos.

Cada vez más, la IA de venta minorista se está moviendo hacia la hiperpersonalización, donde casi todos los aspectos de la Experiencia de compra omnicanal se adaptan al usuario individual. Si bien la personalización ya desempeña un papel importante en la venta minorista, las tecnologías de IA más avanzadas pueden integrar puntos de datos aún más detallados, incluyendo comportamientos en tiempo real, preferencias y factores ambientales. Esto permite a los minoristas ofrecer experiencias del cliente más precisas y dinámicas. Estas experiencias del cliente pueden incluir insights predictivos del cliente que prefiguran las necesidades del consumidor o comunicaciones completamente personalizadas, como páginas de destino del sitio web o correos electrónicos de marketing. 

Los asistentes virtuales y chatbots impulsados por IA brindan soporte instantáneo a los clientes, respondiendo consultas, agilizando el proceso de pedido y resolviendo problemas. Estas herramientas se están volviendo más sofisticadas con el procesamiento de lenguaje natural (PLN), lo que permite conversaciones similares a las humanas. Los minoristas pueden usar chatbots en sitios web o aplicaciones para ayudar a los clientes a navegar por las ofertas de productos, verificar el estado de un pedido o solucionar problemas. Los asistentes de compras virtuales guían a los clientes a través de su experiencia de comercio electrónico, ofreciendo sugerencias de productos y nutriendo clientes potenciales a través de un embudo de ventas. Con el creciente poder de la IA generativa, los chatbots y los asistentes virtuales se han vuelto más capaces de automatizar experiencias del cliente.

Con la búsqueda asistida por IA y la realidad aumentada, los clientes tienen nuevas formas de buscar e investigar productos antes de comprarlos. Por ejemplo, la IA puede analizar las imágenes cargadas por los usuarios y sugerir productos visualmente similares. Esto se ha vuelto popular en la moda y la decoración del hogar, donde un consumidor podría estar buscando productos visualmente similares. Del mismo modo, la RA mejorada con IA permite a los clientes “probar” productos antes de realizar una compra. Las marcas de moda y belleza como Sephora han tenido un éxito inicial significativo con herramientas que permiten a los clientes ver cómo se vería la ropa o el maquillaje antes de comprometerse con un producto. 

El forecasting utiliza analytics avanzados y modelos de machine learning para predecir la demanda futura de productos de los clientes. Mediante una combinación de datos de ventas, datos de clientes y datos de terceros, como las tendencias del mercado, estas herramientas ayudan a las organizaciones a planificar de forma más eficaz. Dado que los modelos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones que los métodos tradicionales podrían pasar por alto, estas tecnologías suelen ser más precisas que las herramientas de forecasting anteriores.

Al predecir la demanda con mayor precisión, los minoristas pueden gestionar mejor el inventario y optimizar la logística. Estos modelos también ayudan a las organizaciones a adaptarse rápidamente a condiciones imprevistas o cambios del mercado al proporcionar inteligencia basada en datos sobre eventos futuros. El forecasting de la demanda impulsado por machine learning ha tenido un gran impacto en las industrias de comestibles. Por ejemplo, algunas marcas han automatizado los pedidos diarios de los departamentos de alimentos frescos para aumentar la disponibilidad de los productos y reducir el desperdicio.²

La IA puede desempeñar un papel crítico en la administración de las operaciones de backend de un negocio de venta minorista, optimizando el inventario y la cadena de suministro. Al integrar tecnologías de IA en diversas funciones de la cadena de suministro, como la gestión de proveedores y la logística del transporte, las organizaciones pueden optimizar el inventario, aumentar la visibilidad, reducir los costos y disminuir los errores. En el sector de venta minorista, los algoritmos de IA optimizan las rutas de transporte, reduciendo los tiempos de entrega y ajustando los horarios para cumplir con criterios específicos, como los límites de emisiones de carbono. También se utilizan para automatizar aspectos seleccionados de la gestión de inventario y el proceso de gestión de proveedores, reponiendo automáticamente artículos con pocas existencias o reduciendo la cantidad de esfuerzo manual necesario para realizar pedidos.

Estas herramientas pueden ayudar a una organización a acelerar las operaciones, mantener niveles ideales de inventario y reducir el error humano. Por ejemplo, el gigante de la venta minorista Wal-Mart utiliza la IA para optimizar los vehículos de entrega, dirigiéndolos por rutas más eficientes y analizando los patrones meteorológicos para garantizar que los productos lleguen a tiempo.³ 

La IA se utiliza cada vez más para proteger tanto a los minoristas como a los clientes de la prevención de pérdidas y el fraude. Los sistemas de IA pueden analizar patrones de transacciones y detectar anomalías que pueden indicar actividades fraudulentas, lo que ayuda a los minoristas a prevenir pérdidas. Las herramientas de IA también pueden aumentar la ciberseguridad en los pagos en línea, ayudando a supervisar las transacciones en línea y las cuentas de los clientes en busca de posibles filtraciones de datos, lo que mejora la seguridad de las plataformas de comercio electrónico.

Muchas instituciones financieras y grandes plataformas en línea, como eBay, utilizan software automatizado de detección de fraudes para señalar posibles problemas. En los últimos años, algunos minoristas han implementado tecnologías de prevención de pérdidas asistidas por IA. Se utilizan para analizar los datos en tienda y responder a posibles robos.⁴ 

La IA para la venta minorista utiliza diversas tecnologías y ecosistemas de datos. Estas herramientas se utilizan para mejorar las operaciones, la experiencia del cliente y la toma de decisiones en toda la empresa. A menudo se utilizan varias tecnologías en combinación, dependiendo de las necesidades particulares de cada minorista. Algunas de las tecnologías de IA más comunes utilizadas para las operaciones de venta minorista incluyen:

• Sistemas de gestión de datos
• Big data y análisis predictivos
• Aprendizaje automático (ML)
• Procesamiento del lenguaje natural
• Visión artificial
• RPA
• IoT

Los sistemas de gestión de datos son la columna vertebral de la IA en la venta minorista. Estos sistemas permiten la recopilación, el almacenamiento y la gestión de grandes cantidades de datos de múltiples fuentes, lo que proporciona la base para analytics y machine learning. Estos sistemas ayudan a garantizar la calidad, consistencia y accesibilidad de los datos utilizados para entrenar a un A. Dichos sistemas de gestión de datos incluyen:

• Almacenes de datos, lagos de datos y data lakehouses, repositorios centralizados que almacenan datos recopilados de diversas fuentes, incluidas ventas, interacciones con clientes y operaciones de la cadena de suministro

• Herramientas de integración de datos, que extraen, transforman y cargan datos de diversas fuentes en repositorios de almacenamiento de datos, lo que garantiza la calidad y la coherencia de los datos para las aplicaciones de IA 

• Plataformas de datos en la nube, que proporcionan la infraestructura para almacenar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos, lo que permite aplicaciones de IA escalables capaces de analizar los datos a medida que se generan 

Los sistemas de IA en la venta minorista dependen de cantidades masivas de datos para hacer predicciones y decisiones precisas. Las herramientas de big data y análisis predictivos interpretan estos datos, extrayendo insights significativos. Por ejemplo, estas herramientas se utilizan para realizar:

• Análisis del comportamiento de los clientes, en el que la IA analiza los patrones de compra, las preferencias y las interacciones de los clientes en todos los canales para ofrecer experiencias personalizadas y marketing dirigido.

• Pronóstico de ventas, en el que el análisis predictivos ayuda a los minoristas a anticipar tendencias y alinear el inventario con la demanda esperada 

Los procesos y software de automatización realizan tareas rutinarias, lo que reduce el error humano y amplía la capacidad de una organización de venta minorista. Estas tecnologías se pueden utilizar en múltiples áreas de una empresa, desde la gestión de inventario y las actualizaciones automatizadas de catálogos hasta la automatización de procesos empresariales a gran escala.

Las automatizaciones básicas en la venta minorista pueden mostrar automáticamente los precios basados en un repositorio centralizado, proporcionar instantáneamente a un cliente actualizaciones de entrega o generar facturas sin intervención humana. La automatización inteligente, una forma más avanzada que combina la automatización y la IA, podría implicar que un asistente virtual comprenda la consulta de un cliente en lenguaje natural y procese un pedido basándose en su solicitud. Otros tipos de automatización que se utilizan con frecuencia en la venta minorista incluyen:

• Automatización robótica de procesos (RPA), la cual automatiza tareas y flujos de trabajo más complejos de varios pasos. La RPA se puede utilizar en áreas como la gestión de inventario y la automatización de la cadena de suministro para rastrear y actualizar los niveles de inventario o gestionar el proceso de cumplimiento.

• La automatización de voz, o reconocimiento de voz, permite a las máquinas entender y responder a las voces humanas. Estas tecnologías se utilizan cada vez más para asistentes de voz como Alexa, que se han vuelto más populares como plataforma de venta minorista.  

El machine learning es una de las bases de las aplicaciones de IA en la venta minorista. Los algoritmos de machine learning (ML) permiten a los sistemas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin necesidad de programarlos específicamente para una tarea. Poderes del machine learning:

• Motores de recomendación, que sugieren productos personalizados a los clientes en función de su comportamiento de navegación y su historial de compras.

• Pronóstico de la demanda, que analiza datos históricos de ventas, tendencias del mercado y otros factores para predecir la demanda futura y optimizar los niveles de existencias de productos

• Precios dinámicos, que se ajustan en tiempo real en función de la demanda, la competencia y otros factores. 

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) permite a los sistemas de IA “comprender” y generar lenguaje humano. La visión por computadora permite a estos sistemas comprender e interpretar datos visuales del mundo físico, haciéndola una tecnología útil para mejorar la experiencia de compra en la tienda y en línea. A menudo, la tecnología de PLN y visión artificial se utilizan en la venta minorista para:

• Chatbots y asistentes virtuales, que utilizan PLN para interactuar con los clientes, responder consultas y guiar a los usuarios a través de una experiencia de compra

• Análisis de sentimiento, un proceso mediante el cual las herramientas de PLN analizan comentarios de clientes, comunicaciones con chatbots y publicaciones en redes sociales para medir el sentimiento del cliente y proporcionar insight sobre las preferencias de los consumidores

• Búsqueda visual, que permite a los clientes buscar productos cargando imágenes y encontrando elementos similares basados en características visuales

• Gestión automatizada del inventario, un proceso mediante el cual cámaras y sensores detectan los niveles de existencias en una tienda o almacén, alertando al personal cuando es necesario reponer productos.

Los dispositivos IoT generan datos en tiempo real a partir de sensores, cámaras y dispositivos inteligentes, que los sistemas de IA pueden analizar para optimizar las operaciones en la venta minorista de la experiencia del cliente. Estos sistemas se pueden utilizar para alimentar:

• Analytics en la tienda, en el que los sensores IoT rastrean el tráfico peatonal y los niveles de Interacción del cliente para optimizar los diseños de almacenamiento y estrategias de marketing

• Logística del comercio electrónico, en la que los sensores rastrean los camiones de reparto y otros vehículos logísticos, proporcionando información actualizada en tiempo real a los clientes o empresas. 

La integración de la IA y las tecnologías asociadas en la venta minorista tiene la capacidad de mejorar tanto la experiencia del cliente como las Operaciones. Si bien existe una amplia gama de aplicaciones de IA para empresas de venta minorista, desde la gestión de inventario hasta las campañas de marketing, algunos beneficios comunes de la Tecnología incluyen:

• Mayor Eficiencia
• Mejorar la experiencia del cliente
• Reducción de costos
• Toma de decisiones basada en datos
• Previsión avanzada de demanda
• Optimización de precios
• Análisis mejorado del comportamiento del cliente 

Mayor eficiencia: al automatizar tareas rutinarias como la gestión de inventario, la atención al cliente, la generación de materiales de marketing y la detección de fraudes, la IA permite a los minoristas centrarse en actividades más estratégicas y creativas.

Experiencia del cliente mejorada: La personalización dinámica y el soporte instantáneo basado en datos fomentan una mejor relación entre las marcas y los clientes, lo que se traduce en una mayor satisfacción y fidelización.

Reducción de costos: los procesos de optimización de la IA , como la gestión de la cadena de suministro o la planificación automatizada de entregas, pueden reducir el desperdicio, mejorar la precisión y disminuir los costos operativos.

Toma de decisiones basada en datos: Al usar herramientas de IA, los minoristas tienen acceso a datos en tiempo real y insights aplicables en la práctica, lo que permite tomar decisiones más informadas sobre precios, inventario, marketing y desarrollo de productos.

Pronóstico avanzado de la demanda: Al obtener información más precisa sobre la demanda futura, las organizaciones de venta minorista que utilizan IA pueden adaptarse más rápidamente a las condiciones cambiantes y reducir las posibilidades de un desperdicio costoso

Optimización de precios: mediante el uso de herramientas dinámicas para determinar las estrategias de precios más eficaces, las organizaciones asistidas por IA pueden maximizar sus ingresos y seguir siendo competitivas en mercados saturados.

Análisis mejorado del comportamiento del cliente: al analizar el sentimiento y el comportamiento del cliente de forma más rápida y precisa que antes, las marcas de venta minorista pueden obtener información valiosa sobre sus Estrategias, puntos débiles y posibles Avenue para aumentar el valor para el cliente.   

Incorporar IA en un negocio de venta minorista requiere más que desplegar nueva tecnología. La implementación exitosa exige un enfoque estratégico reflexivo que sea integral y adaptable en función de las necesidades de la empresa. Algunas de las mejores prácticas comunes incluyen:

• Comenzar con una estrategia clara
• Uso de datos de alta calidad
• Elegir las herramientas y socios de IA adecuados
• Priorización de la experiencia del cliente
• Supervisión y mantenimiento continuos de los modelos de IA.
• Practicar una buena gobernanza de datos

Las empresas de venta minorista que recién comienzan una iniciativa de IA podrían comenzar con un piloto que se centre en un área de alto impacto, como marketing personalizado o gestión automatizada de inventario. Al priorizar los casos de uso que ofrecen el mayor retorno de la inversión, es más probable que una organización vea resultados tangibles. Al elaborar esta estrategia, las empresas suelen identificar métricas clave para el éxito, como el aumento de las ventas o la mejora de la satisfacción del cliente, con el fin de hacer un seguimiento del progreso de una iniciativa de IA.

Para que la IA sea eficaz, es crítico contar con datos limpios, precisos y relevantes. Una organización que se embarca en una iniciativa de IA generalmente verifica y organiza sus datos de manera extensa, y valida regularmente los conjuntos de datos para mantener la calidad. Una empresa también puede adquirir datos de terceros de alta calidad para aumentar sus datos internos. 

Algunos programas de IA son de uso general; otros modelos de IA están entrenados para ser específicos de una tarea o industria. Por lo general, una organización investigará qué herramientas de IA son más eficaces para una aplicación concreta, posiblemente colaborando con proveedores o consultores con experiencia en el sector minorista. Seleccionar cuidadosamente estas herramientas y socios puede ayudar a crear iniciativas de IA escalables que mitiguen riesgos. 

Si bien la automatización puede aumentar la eficiencia, es crítico que una empresa evite la automatización excesiva o las soluciones que no centran al cliente. Una organización puede incluir opciones para la interacción humana cuando un cliente lo prefiera o centrarse únicamente en soluciones de IA con beneficios tangibles para el cliente, como chatbots intuitivos o recomendaciones de productos fluidas. Solicitar periódicamente feedback de los clientes también puede ser una estrategia útil para priorizar las necesidades de los consumidores.

Para garantizar la coherencia y evitar errores, las organizaciones suelen realizar auditorías periódicas con el fin de asegurarse de que los modelos de IA funcionan según lo previsto y no se desvían de los resultados previstos. Esto podría significar actualizar los modelos con nuevos datos, así como ajustar y validar continuamente un modelo. Además, las organizaciones que utilizan IA supervisan el rendimiento de sus herramientas para garantizar que cumplen los objetivos empresariales clave. 

Los buenos modelos de IA son explicables, confiables y transparentes. Para garantizar un uso responsable de la IA, una organización puede invertir en infraestructura de datos avanzada para mantener la seguridad y el cumplimiento normativo, así como mantener una documentación técnica exhaustiva. Estas medidas protegen los datos confidenciales de los clientes, mantienen la confianza y reducen las posibilidades de sesgo en la IA.