Los 8 mayores beneficios de la inteligencia artificial (IA) en el sector retail
Michael Hickins | Estratega de contenido | 15 de julio de 2024
Por lo general, las empresas de retail, que suelen ser conservadores con los costos en tecnología debido a sus estrechos márgenes de ganancia, están comenzando a adoptar de manera agresiva uno de los avances tecnológicos más importantes de los últimos tiempos: la inteligencia artificial.
Se espera que el gasto del sector retail en IA alcance los 9 mil millones de dólares en 2024 y 85 mil millones de dólares para 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 32 %, según Fortune Business Insights, ya que los retailers implementan tecnología para aumentar sus ingresos, mejorar la satisfacción del cliente, y reducir desechos y sus costos.
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que utiliza algoritmos para imitar el razonamiento humano. Los subconjuntos de IA incluyen aprendizaje automático, aprendizaje profundo e IA generativa (GenAI). Por ejemplo, un sistema de GenAI puede absorber grandes cantidades de datos para responder a instrucciones en lenguaje sencillo o preguntas con texto o imágenes. Los sistemas de aprendizaje automático pueden aprender de las enormes cantidades de datos que consumen para mejorar las predicciones (y las decisiones basadas en esas predicciones), hacer recomendaciones personalizadas, automatizar procesos y tareas complejas (como con asistentes robóticos en plantas de fabricación), erradicar el fraude y potenciar una variedad de otros casos de uso.
¿Cómo la IA puede ayudar al sector retail?
Los comerciantes de retail pueden utilizar la IA para diversos motivos. Pueden usarla para crear campañas de marketing dirigidas a individuos, en lugar de segmentos demográficos, revisando rápidamente las compras de los clientes, los historiales de navegación y las transcripciones de chats para identificar áreas de interés. La IA también puede ayudar a los retailers a mejorar cómo muestran los productos en sus estanterías físicas o sitios de comercio electrónico, creando etiquetas atractivas y contenido en línea, y también sugiriendo diseños ideales de mercancía en tiendas físicas. Otra aplicación de IA en el sector retail es proporcionar pronósticos de demanda más precisos para evitar descuentos y optimizar el espacio de almacenamiento disponible.
También se utiliza para elegir rutas de entrega más eficientes analizando datos sobre patrones de tráfico, condiciones climáticas, bloqueos por obras y otras posibles variables. Los comerciantes también pueden utilizar la IA para mejorar muchos aspectos del servicio al cliente, incluidos los avisos que ayudan a los vendedores a aumentar las ventas cruzadas y adicionales, y sugerencias para que los agentes de servicio brinden orientación relevante posventa.
8 beneficios de inteligencia artificial (IA) para negocios del sector retail
Comerciantes en retail están adoptando la IA en todas sus áreas, incluida la automatización de tareas repetitivas de back-office y ayuda en el aumento de ingresos proporcionando a los asociados de tienda indicadores de ventas en tiempo real. Aquí hay algunos ejemplos.
1. Automatización de tareas
Los comerciantes pueden usar la IA para automatizar tareas repetitivas propensas a errores, como el proceso de recopilación y análisis de datos de múltiples fuentes internas y externas para calcular pronósticos de demanda que informen sobre qué surtidos de productos comprar, en qué cantidades y a qué tiendas deben asignarse. También pueden utilizar la IA para automatizar el proceso de recopilación y análisis de datos relacionados con los precios, incluidos los costos internos y los precios competitivos, y combinar eso con los pronósticos de demanda para establecer precios e incluso umbrales para descuentos en caso de necesitar eliminar inventario excedente. Además, la IA puede ayudar a automatizar respuestas a ciertos tipos de consultas de los clientes, permitiendo que los empleados intervengan menos. Un distribuidor en retail utiliza IA generativa para reunir todo tipo de información para los empleados de tienda, como reiniciar una caja registradora que ha fallado y cómo ayudar a un cliente a registrarse en el programa de lealtad seleccionado.
2. Empoderamiento de los empleados
Un distribuidor en retail utiliza IA generativa para reunir todo tipo de información para los empleados de tienda, como reiniciar una caja registradora que ha fallado y cómo ayudar a un cliente a registrarse en el programa de lealtad seleccionado. La tecnología utiliza un chatbot de IA para que los empleados hagan preguntas y luego reciban la respuesta adecuada de la base de datos relevante. Este tipo de documentos detallados son aún más importantes en el sector de empresas de retail debido a las altas tasas de rotación de empleados en la industria.
3. Prevención de pérdidas
Los comerciantes están en una batalla constante contra las pérdidas derivadas de la merma y de ser sobrecargados por proveedores. Están comenzando a recurrir a la IA para ayudarles a mitigar estas pérdidas. Por ejemplo, utilizan IA para comparar pedidos con facturas de cada proveedor y asegurarse de que solo se les cobre por los productos que realmente fueron entregados. La IA también se está convirtiendo en una parte importante del arsenal utilizado por los retailers para identificar transacciones fraudulentas iniciadas por cajeros en el punto de venta, analizando videos en la tienda y registros de transacciones de cada cajero individual. También pueden usar la IA para analizar videos de múltiples ubicaciones de tiendas y emitir alertas cuando se detecta comportamientos o actividades inusuales, incluidas aquellas en el back-office, en los almacenes, los pasillos y las cajas. Y puede usarse junto con análisis tradicionales para correlacionar aún más los datos de RFID y otros sensores para explicar cómo los artículos salieron de la tienda.
4. Minimización de residuos
La creciente conciencia y énfasis en la sostenibilidad por parte de los consumidores es otra razón por la que los minoristas se centran en reducir los residuos. Comerciantes del sector retail utilizan la IA para identificar tipos de mercancía que tienden a estropearse y recomendar descuentos (o donaciones) antes de que alcancen sus fechas de caducidad. Los supermercados que empaquetan sus propios alimentos preparados utilizan la IA para ayudar a garantizar que los artículos se separen o seleccionen de la manera más eficiente posible, calculando, por ejemplo, cuánta carne cabe en un paquete estándar.
5. Optimización de la cadena de suministro
Distribuidores, comerciantes, empresas en retail y sus proveedores utilizan la IA para optimizar las rutas de entrega, basándose en su análisis de datos en tiempo real e históricos sobre diversos factores, como las condiciones climáticas, los patrones de tráfico, los desvíos por obras y eventos extraordinarios que bloquean calles, puertos o vías marítimas. Aunque la analítica convencional de datos ha sido utilizada como parte de este trabajo, la IA es capaz de integrar todos estos elementos y proporcionar recomendaciones tangibles. Las empresas en retail utilizan IA para ayudar a cargar camiones en función del horario de entrega, de modo que los bienes puedan descargarse fácilmente y los camiones puedan pasar rápidamente a la siguiente ubicación de entrega.
6. Satisfacción del cliente
La IA puede ayudar a comercios a alcanzar niveles más altos de satisfacción del cliente al crear ofertas que, para el cliente, parezcan hechas a medida, en lugar de ser para un gran segmento demográfico de personas parecidas. Distribuidores en retail lo hacen de diversas maneras, como usar IA generativa para crear correos electrónicos de ofertas personalizados y utilizar la IA para generar una versión personalizada de sus sitios de comercio cada vez que un comprador frecuente inicia sesión, basada en los historiales de compra de cada usuario. También pueden utilizar la IA para ayudar a determinar qué incentivos (precio, surtido de productos, asistencia personalizada) probablemente influirán en clientes específicos. A un nivel más básico, usan chatbots con IA para responder rápidamente preguntas simples de los clientes sobre productos, precios, la disposición de la tienda, entre otras cosas.
7. Reducción de errores
Los comerciantes en retail pueden utilizar la IA para automatizar la recopilación de datos, lo que ayuda a reducir las tasas de error en tareas manuales o repetitivas. Esto es particularmente relevante dado que muchos retailers aún recogen informes manualmente de hojas de cálculo, posiblemente introduciendo errores que pueden resultar en pronósticos de ventas y demanda defectuosos, lo que a su vez puede conducir a oportunidades perdidas para vender más artículos o a tener demasiados en stock.
8. Reducción de costos
La IA puede ayudarlos a afrontar las fluctuaciones de demanda de manera más efectiva que las generaciones anteriores de aplicaciones analíticas, lo que genera oportunidades para reducir costos en prácticamente todas las áreas de la empresa. Por ejemplo, al ayudar a los comerciantes a pronosticar con mayor precisión las ventas por tienda, los análisis de IA pueden ayudar a reducir los costos de almacenamiento de inventario, los costos laborales asociados con la reposición ineficiente y el costo de la mano de obra en momentos en que se necesitan menos empleados de tienda. De igual manera, pueden utilizar pronósticos de ventas basados en análisis de datos y aumentados por IA para ayudarlos a pedir cantidades suficientes de productos populares, lo que les permite negociar descuentos por volumen más altos con los proveedores. La IA también puede ayudar a reducir los costos laborales al disminuir la cantidad de horas que los agentes de servicio al cliente dedican a consultas de bajo nivel, reducir la merma y los residuos (ver arriba), reducir errores (ver arriba) y reducir el consumo de energía sugiriendo cambios en los horarios de operación basados en análisis de ventas por tiempo.
8 ejemplos de IA en el sector retail
Comerciantes en todo el mundo utilizan la IA de muchas maneras, incluidos ayudar a los asociados de tienda a aumentar el tamaño de las canastas de los clientes, proporcionar a los agentes de servicio información relevante para que puedan atender mejor a los clientes que regresan, y ayudar al personal de la oficina administrativa a tomar las decisiones correctas sobre los niveles de personal, la asignación de inventario, la comercialización y la compra. Aquí hay ocho ejemplos del mundo real.
1. Navegación en la tienda
Una gran tienda por departamentos de EE. UU. utiliza un chatbot impulsado por IA para ayudar a los clientes a orientarse en sus diversas sucursales. Los clientes abren una aplicación en su dispositivo para consultar al chatbot sobre direcciones a artículos específicos en los estantes de la tienda o para preguntar si los artículos deseados están en stock. El bot incluso puede detectar si los clientes se frustran al analizar el lenguaje que utilizan y alertar a una persona para que acuda en su ayuda.
2. Tiendas inteligentes
Los comerciantes en retail de ropa utilizan IA para ayudar a los clientes a encontrar el ajuste adecuado para su ropa. Uno utiliza IA para usar espejos con pantalla táctil, que permiten a los clientes tener visibilidad sobre artículos de ropa y comprueben como se ajustan a sus cuerpos justo allí en el probador, sin la molestia de tener que desvestirse y probarse un montón de artículos diferentes. Una aplicación impulsada por IA desarrollada por otro retailer de ropa permite a los clientes notificar a los asociados de tienda cuando necesitan una prenda de tamaño diferente entregada a su probador y les proporciona recomendaciones sobre artículos adicionales que podrían gustarle a los clientes en función de lo que ya se han probado.
3. Estantes inteligentes
Utilizando sensores en los estantes de las tiendas combinados con IA integrada en su aplicación, un supermercado estadounidense alerta a los compradores sobre artículos que podrían querer comprar, como productos sin gluten para personas con restricciones dietéticas, basándose en un análisis en tiempo real de los datos que ya ha recopilado sobre cada cliente.
4. Fusión de experiencias digitales y físicas
Un distribuidor de muebles y decoración para el hogar utiliza IA para hacer recomendaciones de productos en la tienda basadas en el gusto de diseño de los clientes, según lo que fijan en sus tableros de Pinterest, ayudando a convertir a los navegadores en compradores.
5. Computación cognitiva
Un comerciante de ropa y calzado para exteriores ha lanzado una aplicación basada en la computación cognitiva (que busca imitar la forma en que piensan las personas) que consulta a los clientes sobre dónde y cuándo pretenden usar un artículo en particular y hace recomendaciones que les ayuden a encontrar el atuendo adecuado para sus actividades.
6. Visión por computador
Una tienda por departamentos de lujo utiliza IA para buscar en el inventario de la tienda productos que coincidan con fotografías de artículos tomadas por los clientes. Si el artículo exacto no está en existencia, o incluso si no lo lleva la marca, la aplicación de la tienda recomienda coincidencias similares que podrían atraer al cliente.
7. Compras sin cajero
Un club de compras tipo almacén utiliza una aplicación impulsada por IA para ayudar a los clientes a trazar la ruta más eficiente a través de la tienda para encontrar todo lo que está en su lista de compras y luego les permite pagar a través de la aplicación y salir de la tienda sin tener que esperar en la fila.
8. Gestión de inventario
Un minorista global de moda rápida utiliza IA para analizar los recibos y devoluciones de la tienda y evaluar los surtidos de cada tienda. Su algoritmo ayuda a la tienda a saber qué artículos promocionar, dónde almacenar mayores cantidades e incluso determinar si una cierta moda en tendencia se está desvaneciendo más rápido de lo esperado para que puedan reducir la compra de esos artículos, lo que ayuda al retailer a reducir los descuentos y residuos.
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Los comerciantes, distribuidores y empresas de retail de todo el mundo utilizan Oracle Retail AI Foundation para ayudar a tomar mejores decisiones sobre precios y colocación de inventario, mejorar los pronósticos y las decisiones de compra, y hacer ofertas más atractivas para los clientes. Los comerciantes que utilizan Oracle Retail en la nube, con capacidades integradas de IA y aprendizaje automático, pueden aprovechar funciones que les ayudan a comprender la demanda real, optimizar sus estrategias de precios y realizar análisis avanzados de afinidad para determinar cómo las decisiones de compra se ven afectadas por las otras compras del cliente.
Preguntas frecuentes sobre los beneficios de la IA en el comercio del sector retail
¿Cómo puede ayudar la IA al sector retail?
Los minoristas y comerciantes en retail pueden utilizar la IA para automatizar y ayudar a reducir las tareas repetitivas, que les permite redistribuir recursos para fines más estratégicos, así como reducir errores y mejorar las previsiones de demanda, lo que ayuda a aumentar los márgenes.
¿Cuáles son los beneficios de inteligencia artificial generativa (GenAI) en el sector retail?
Una de las principales aplicaciones de la GenAI en el sector retail es crear textos de marketing por correo electrónico altamente personalizadas, incluidas iteraciones ilimitadas del mismo mensaje en diferentes combinaciones para probar qué copia produce mejores resultados.
¿Cuáles son los beneficios de la IA conversacional en el comercio del sector retail?
Los comerciantes pueden utilizar chatbots basados en IA conversacional para responder a preguntas básicas de los clientes, permitiendo que los colaboradores de servicio al cliente aborden preguntas más complejas que la IA no puede manejar.
Descubre cómo las empresas del sector retail pueden usar la IA para ayudar a predecir lo impredecible.