Diez ejemplos de inteligencia artificial (IA) en el sector retail
Michael Hickins | Estratega de contenido | 29 de abril de 2024
Las empresas del sector retail están una posición inmejorable para beneficiarse de la IA como las empresas de cualquier otra industria, enriqueciendo la analítica de datos que ya están haciendo para mejorar la gestión del inventario, la planificación de surtido, la comercialización, el marketing y otras actividades comerciales. Por ejemplo, las aplicaciones basadas en IA pueden sugerir la reordenación y el reabastecimiento de mercancías a medida que surjan las necesidades, estanterías de tiendas de comestibles llenas de bienes perecederos, ubicación en estanterías hasta el nivel de artículo individual, y ofertas de marketing personalizadas que sean más relevantes y oportunas para los consumidores y más rentables para la empresa de retail.
La IA también puede ayudar a los retailers a superar la escasez de trabajadores complementando el personal con asistentes digitales autónomos, y puede mejorar el servicio al cliente proporcionando a los colaboradores respuestas más adecuadas y contextualmente relevantes a consultas de los clientes que si tuvieran que buscar en bases de conocimientos por su cuenta. Las empresas del sector retail también están empezando a utilizar la IA para identificar las ubicaciones ideales de las tiendas y ayudar a los clientes en línea a elegir prendas que se adapten mejor a ellos, lo que puede mejorar las tasas de satisfacción al tiempo que reduce los costosos rendimientos.
¿Qué es la IA?
La IA, o inteligencia artificial, es una tecnología que imita las capacidades intelectuales de los seres humanos. Maneja tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. La IA puede razonar, procesar el lenguaje natural y formular sugerencias mucho más rápido, y analizar una cantidad mucho mayor de datos que las personas en la misma cantidad de tiempo.
Por ejemplo, la IA generativa puede leer y resumir manuales completos en minutos, una tarea que, en el caso de las personas tomaría horas o días. La IA también puede sugerir rápidamente una línea de actuación basada en los datos que haya examinado. De esta forma, permite que las empresas lleven a cabo tareas como optimizar las recomendaciones de compra o las rutas de entrega.
¿Por qué es importante la IA en el sector retail?
La IA puede ayudar a las empresas de retail a superar muchos de los obstáculos que merman su rentabilidad, incluida la naturaleza impredecible de las decisiones de compra de los clientes y el alto costo de la mano de obra. La industria tiende a generar pequeños márgenes de beneficio, alrededor del 2,5 % para las empresas de retail en general e incluso menores en el caso de las tiendas de alimentos.
La IA ayuda a los minoristas a aumentar los márgenes maximizando la eficacia de las campañas de marketing, la planificación de surtidos y otras técnicas que utilizan para aumentar las ventas. Por ejemplo, si bien los retailers a menudo tienen productos agrupados que tienden a comprarse juntos, como la mantequilla de maní y la mermelada, la IA puede sugerir grupos de productos complementarios que una persona por sí sola no agruparía en la misma área, y puede predecir cómo la promoción de un artículo podría afectar a las ventas de otro relacionado.
La IA también puede hacer un mejor trabajo que las personas al sintetizar descripciones de productos proporcionadas por los fabricantes y sugerir un lenguaje que sea más atractivo para los consumidores. También puede ayudar a las empresas de retail a mejorar la satisfacción del cliente y las tasas de fidelización al proporcionar a los empleados información relevante que puedan aprovechar para prestar a los clientes un servicio postventa de mayor calidad. Los algoritmos de IA también pueden generar recomendaciones de productos y mensajes de marketing personalizados derivados del historial de compras, los comportamientos y las preferencias de los clientes.
Los robots habilitados mediante IA que rastrean los estantes en busca de artículos agotados o limpian algún líquido derramado en uno de los pasillos de la tienda también pueden reforzar o reemplazar a los trabajadores, de modo que las tiendas pueden reubicar a sus empleados de tienda en actividades de mayor valor, como ayudar a los clientes.
Ventajas de la IA en el sector retail
La IA puede ayudar a las empresas de retail a reducir los costos asociados con la mano de obra, la escasez y los desechos, así como a generar ingresos incrementales al sugerir mejores combinaciones del surtido de productos en las tiendas, producir recomendaciones más precisas para los compradores en línea y ayudar a garantizar que los negocios dispongan de suficientes existencias de sus artículos más populares. Sigue leyendo para obtener más información sobre estos y otros beneficios.
- Combinaciones de productos más rentables. La IA puede ayudar a las empresas de retail a tomar mejores decisiones sobre qué inventario mantener y en qué cantidades, mediante el análisis de las tendencias históricas de ventas de una tienda determinada, así como de datos de terceros, como previsiones meteorológicas y calendarios de próximos eventos locales. Los planificadores comerciales de artículos deportivos no necesitan ser científicos aeroespaciales para saber que deben abastecerse de camisetas de Lionel Messi cuando el Inter Miami llegue a la ciudad, pero la IA podría sugerir que también se abastezcan de camisetas de su compañero de equipo español, Jordi Alba, porque hay una gran población española en esa ciudad. La IA también puede sugerir oportunidades para que las empresas de retail sustituyan una marca privada o alternativas genéricas a las marcas de los fabricantes y ayudarlas a determinar cuándo esas alternativas aumentarían las ganancias en lugar de canibalizar las ventas existentes.
- Atribución automatizada de artículos. Las empresas del sector retail pueden utilizar la IA generativa para interpretar y resumir los atributos del producto a partir de descripciones largas y detalladas proporcionadas por los fabricantes, extraer las características más destacadas y elaborar descripciones que resalten los factores que motivan a que los clientes se decidan a realizar la compra. Esto puede aplicarse tan fácilmente a las descripciones de muebles de los catálogos en línea como a los nuevos alimentos esotéricos.
- Mejores recomendaciones de comercio electrónico. La IA puede tener en cuenta rápidamente todo el historial de pedidos de un cliente para ofrecer ventas cruzadas más personalizadas. Por ejemplo, puede sugerir que una clienta que compra sandalias también adquiera calcetines de talla juvenil, no para ir junto con las sandalias, por supuesto, sino porque detectó que previamente compró zapatillas para niños.
- Mano de obra complementada. Las empresas de retail pueden desplegar robots con capacidades de IA integradas para ayudar con tareas manuales, como contar artículos en los estantes para asegurarse de que están adecuadamente abastecidos o supervisar los suelos para encontrar derrames y limpiarlos según proceda. Las personas que realizan esas tareas pueden ser reasignadas para ayudar a los clientes a encontrar lo que buscan o incluso hacer sugerencias sobre artículos adicionales que pueden comprar, con la ayuda de la IA que se ejecuta en una tablet.
- Reducción de la escasez. Las empresas del sector retail de EE. UU. pierden más de USD 110 mil millones al año por escasez de productos según la National Retail Federation, donde los inventarios disminuyen debido al robo en tiendas, fraude de proveedores, robos de empleados y otras razones no relacionadas con las ventas. Los retailers pueden usar la IA, a menudo en conjunto con sensores y otras tecnologías en el punto de venta, para detectar cuando los clientes toman un artículo más caro que el que escanean o si un cajero cobra deliberadamente menos a un cliente, a menudo llamado trato de favor (o "sweethearting"). Las empresas del sector retail también pueden usar la IA para contribuir a asegurar que los productos no se estropeen gradualmente porque de repente se han vuelto impopulares y, por lo tanto, no se puedan vender.
- Mejores decisiones de ubicación. ¡Ubicación, ubicación, ubicación! Las empresas de retail pueden utilizar la IA para ejecutar una multitud de diferentes simulaciones con un número casi incalculable de variables: la ubicación de los minoristas competidores, la densidad de población, el alquiler y otros costos, la información climática y demográfica, y muchas otras, para tomar mejores decisiones sobre dónde ubicar nuevas tiendas.
Diez ejemplos de inteligencia artificial (IA) en el sector retail
La IA puede afectar a casi todos los aspectos de las operaciones del sector retail, incluido el servicio al cliente, la gestión de inventarios e incluso las operaciones inmobiliarias.
1. Experiencia de cliente personalizada.
Un centro comercial con ubicaciones físicas y tiendas en línea utiliza la IA para analizar datos de varios repositorios combinados, incluidos los historiales de pedidos, los historiales de navegación y su programa de fidelización, para personalizar y mejorar la relevancia de los mensajes de marketing. Una empresa de retail de ropa utiliza bots conversacionales basados en IA para proporcionar recomendaciones más relevantes a los clientes en línea o por teléfono, al involucrarlos en una conversación sobre dónde y cómo planean usar una nueva capa.
2. Mejora de las oportunidades de venta cruzada.
Las continuas interrupciones en la cadena de suministro causadas por numerosos factores (como pérdidas de cosechas, huelgas de camiones y cambios geopolíticos) obligan a los comerciantes de comestibles a replantearse sus modelos de cumplimiento y surtidos de productos para satisfacer la demanda de los consumidores. Los comercios alinearán cada vez más sus decisiones de planificación con la previsión de demanda, la gestión de inventario y el flujo de recepción de mercaderías (verificación de los artículos recibidos con respecto a los pedidos).
3. Gestión de inventario automatizada.
Una pequeña cadena de supermercados utiliza IA para ayudar a determinar el momento adecuado para recolocar los productos lácteos y otros artículos perecederos en los estantes de las tiendas a fin de minimizar los desechos. Un gran supermercado presente en Europa, donde las personas tienden a comprar durante sus almuerzos, utiliza la IA para ayudar con múltiples reabastecimientos durante todo el día.
4. Previsión de la demanda.
Las empresas de retail pueden usar la IA para prever mejor la demanda de artículos específicos en diferentes geografías al extraer y analizar datos sobre otros artículos, de tiendas con perfiles demográficos similares y de terceros, como el clima y los niveles de ingresos. Una farmacia con presencia en todo el territorio nacional recientemente utilizó la IA para rastrear y pronosticar la demanda de una vacuna en particular basada en las tendencias nacionales reportadas al gobierno federal.
5. Compras sin fricciones.
Las empresas de retail combinan la inteligencia artificial con datos de sensores y videos para eliminar las áreas de punto de venta, lo que permite a los clientes sacar los artículos de los estantes de las tiendas, colocarlos en sus cestas de compras y salir sin tener que esperar para salir. Eliminar las cajas y el equipo de punto de venta significa que el espacio físico de la tienda puede usarse para mostrar más productos para la venta. Una cadena nacional de supermercados utiliza IA para explorar visualmente y cobrar productos cuyo código de barras resulte ilegible.
6. Precios optimizados.
Las empresas del sector retail pueden usar la IA para analizar datos sobre precios de la competencia para los mismos bienes o bienes comparables, demografía local y el impacto de la publicidad y otras promociones para ayudar a determinar el precio más alto que pueden cobrar por un artículo sin ahuyentar a los compradores. Dado que la mayoría de los clientes prefieren comprar en un solo lugar, lo que está en juego es mucho más que una única compra. Establecer un precio demasiado alto puede hacer que ciertos clientes abandonen su carrito de compras completo y dirigirse a la tienda o sitio web de un competidor. Establecer un precio demasiado bajo a un artículo reduce los márgenes y, a veces, devalúa el propio producto.
7. Comercialización dinámica.
Las empresas de retail utilizan la IA para recomendar productos que acompañen a los artículos en línea que los clientes buscan o ya han colocado en sus carritos de compras, basándose en sus historiales de compra y en los artículos que seleccionan juntos otros clientes con perfiles similares.Una cadena retail de cosméticos utiliza la IA para ayudar a los clientes a seleccionar colores y tonos de maquillaje que se adapten a su complexión. Las tiendas físicas pueden usar la IA para asegurarse de que están ofreciendo promociones en artículos de movimiento más lento, incluso solo por ese día, mientras reducen las promociones para artículos que se venden bien por sí solos, y cambian rápidamente de curso según sea necesario. Las empresas de retail pueden usar la IA para comparar los resultados de estas elecciones de una ubicación de tienda a otra (pruebas A/B) y ajustar en consecuencia.
8. Uso de robots en tiendas.
La IA, combinada con cámaras de video y sensores en los estantes, permite a las empresas de retail comprender mejor la circulación de clientes por sus tiendas y mejorar las ventas por metro cuadrado. La tecnología lo logra identificando productos cerca de los cuales los clientes nunca se detienen y recomendando a la empresa de retail que los reemplace por artículos más atractivos. La IA también puede generar promociones dirigidas para ciertos artículos en los dispositivos móviles de los compradores mientras están en la ubicación correcta de la tienda. La tecnología también puede ayudar a las empresas del sector retail a mejorar la forma en que agrupan los bienes.
9. Tiendas inteligentes.
La IA, combinada con cámaras de video y sensores en los estantes, permite a las empresas de retail comprender mejor la circulación de clientes por sus tiendas y mejorar las ventas por metro cuadrado. La tecnología lo logra identificando productos cerca de los cuales los clientes nunca se detienen y recomendando a la empresa de retail que los reemplace por artículos más atractivos. La IA también puede generar promociones dirigidas para ciertos artículos en los dispositivos móviles de los compradores mientras están en la ubicación correcta de la tienda. La tecnología también puede ayudar a las empresas del sector retail a mejorar la forma en que agrupan los bienes.
10. Optimización de la cadena de suministro.
A medida que las cadenas de suministro se ven interrumpidas por diversas razones climáticas, geopolíticas, laborales, sanitarias y otras, los retailers se enfrentan a más desafíos aún para asegurar que los artículos populares sigan siendo asequibles y estén en stock. Una cadena de tiendas de conveniencia utilizó el aprendizaje automático, una forma de IA, para dar sentido a cientos de factores que influyen en la cadena de suministro y, por lo tanto, la disponibilidad de bienes, incluyendo el clima, eventos actuales y publicaciones de influencers.
El futuro de la IA en el sector retail
Las empresas de retail comprometidas con la innovación continua encontrarán nuevas formas de usar la IA para mejorar sus selecciones de productos, campañas de marketing, operaciones de tienda y otros procesos y ofertas. En lugar de mirar los mismos informes cada día, los líderes empresariales del retail confiarán en la IA para señalar los problemas más relevantes y urgentes. La IA, en combinación con la computación avanzada perimetral y la señalización digital, proporcionará a los compradores sugerencias personalizadas mientras caminan por los pasillos de la tienda. La IA también mejorará las capacidades de búsqueda visual, permitiendo a los consumidores encontrar artículos en sitios web de organizaciones del sector retail simplemente mostrando una foto de esos artículos, por ejemplo, un traje utilizado por una estrella de cine u otro influencer.
Aprovecha todas las ventajas de la IA con Oracle
Las aplicaciones de Oracle Retail AI Foundation aprovechan la IA y el aprendizaje automático para ayudar a las empresas de retail a optimizar sus surtidos y ofertas de productos, diseños y ubicaciones de tiendas, volúmenes y ubicación de inventario, previsiones de demanda y ventas, campañas de marketing, precios, descripciones de productos y otras operaciones clave, lo que ayuda a aumentar los márgenes al tiempo que mejora la experiencia del cliente.
Los beneficios de la IA en el sector retail se traducen en la capacidad para analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa. Esto permite a las empresas de retail comprender mejor el comportamiento del consumidor, las tendencias y las preferencias. Con esos datos, pueden personalizar los esfuerzos de marketing, optimizar la gestión del inventario y mejorar las estrategias de precios. Las empresas de retail que recurren a la IA pueden lograr experiencias de clientes mejoradas, mayor eficiencia operativa y, en última instancia, más ventas y mayor rentabilidad.
Preguntas frecuentes sobre la IA en el sector retail
¿Cómo utilizan la IA las empresas del sector retail?
Las principales empresas de retail utilizan la IA para ayudar a los compradores a encontrar lo que buscan, mejorar las posiciones de inventario, reducir los desechos y la escasez, optimizar el espacio físico en la tienda en función de la demanda prevista y para muchos otros fines.
¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en las grandes superficies?
Las grandes superficies de mayor tamaño del mundo utilizan la IA para múltiples propósitos, como proporcionar capacidades de búsqueda más intuitivas en aplicaciones móviles, reponer estantes más rápidamente y promover artículos de movimiento lento de manera más agresiva.
¿Cómo utilizan ChatGPT las empresas del sector retail?
Las organizaciones de retail utilizan ChatGPT y otras herramientas de IA generativa para ayudar a resumir extensas descripciones de productos de los fabricantes y crear correos electrónicos de marketing más personalizados basados en los historiales de compras de los clientes. También utilizan la IA generativa para proporcionar a los clientes capacidades de búsqueda que permitan interpretar mejor las consultas formuladas en lenguaje natural.