por Retail Actual 29 de octubre, 2024
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Desde el dueño de un pequeño bar hasta el de una cadena de restaurantes, del responsable del colmado de la esquina al de unos grandes supermercados, escuchan cada día noticias sobre cómo la inteligencia artificial va a cambiar el mundo.  ¿Puede transformar el suyo propio? La respuesta es sí. Veamos cómo de la mano de Enric Quintero, CEO de Datarmony, podemos aprovecharlo. 

No es la primera vez que escuchan cómo una tecnología les va a cambiar la vida, aunque, a decir verdad, en estos últimos 20 años los comentarios se han sucedido de forma constante. “Hay que tener una web para sobrevivir”, “hay que tener una app”, “hay que estar en las redes sociales”, y ahora la Inteligencia Artificial como la cura a todos los males.

Al reto de estar de cara al consumidor final y darle la máxima calidad, se suma estar al día en todas estas innovaciones. ¿Realmente la IA es para mí o es una moda pasajera?

IA: estamos ante el mayor cambio en los hábitos de consumo

Cualquier negocio que quiera perdurar en el tiempo, tiene que gestionar muy bien sus costes y, por tanto, cualquier inversión en tecnología tiene que aportar un retorno muy claro.

En el último siglo, las tecnologías que más rápidamente se han adoptado en el retail son las que han ayudado a dar un mejor servicio al consumidor para:

-        Acceder más rápido (escaleras mecánicas, ascensores, home delivery)

-        Pedir más rápido (QR’s, kioscos, apps)

-        Pagar más rápido (cajas registradoras, pago con tarjeta, código de barras, pago con móvil)

El beneficio estaba claro: conseguir mayor satisfacción del usuario, pero, a la vez, aumentar el número de clientes a los que podemos atender e incrementar las ventas.

Del retail de masas al retail de individuos

Esta máxima, que se ha venido repitiendo durante más de 50 años, ya no parece tan fácil de aplicar por 2 factores clave: por un lado, hay más competencia que ofrece lo mismo, y ya no viene solo del comercio de al lado, ni del nuevo centro comercial, puede estar perfectamente en internet a miles de kilómetros.

Por el otro, el consumidor es más exigente e “infiel”. La razón es simple, tiene más donde escoger y por tanto su fidelidad se paga cada día más cara. La similitud a la hora de dar un servicio, hace que sea solo el precio el factor diferencial.

Todo esto ha llevado a un cambio en la forma de consumo en muy poco tiempo. Los consumidores escogen a aquellos locales que les ofrecen algo más, aquellos que ofrecen una “nueva experiencia”, pero que al final se traduce en un servicio diferencial con respecto a la competencia, y adaptado a las necesidades de ese consumidor.

En palabras de mi amigo Laureano Turienzo (experto mundial en el ámbito del retail), estamos pasando del retail de masas al retail de individuos.

Inteligencia artificial en el mundo del retail

Sin duda la hiperpersonalización es una de las claves en todo esto, es precisamente lo que nos demandan los consumidores y, para conseguirlo, es necesario conocer muy bien al usuario.

No se trata de automatizar reglas, se trata de escuchar al usuario, entenderlo y con ello comunicarnos adecuadamente, algo que el pequeño comercio físico entiende perfectamente y lo pone en práctica en su día a día, pero que le cuesta aplicar a la hora de captar público nuevo vía online.

Algo que no es nuevo, dado que la Inteligencia Artificial predictiva se lleva empleando para ello desde hace años, en negocios online como Amazon para que nos haga recomendaciones de productos o Netflix de películas. Lamentablemente eso mismo nos cuesta verlo aplicado en las grandes superficies del mundo físico. 

La novedad aquí es la introducción de la IA generativa, que abre la puerta a que todos los negocios (independientemente de su tamaño) puedan utilizarla con éxito para acercarse de forma personal a sus clientes, como si de una conversación cara a cara se tratase.

Sus aplicaciones no solo se quedan ahí para el mundo del retail, si no que las podríamos clasificar en 3 grandes grupos:

  1. Marketing y ventas: para conocer mejor al consumidor y aumentar las ventas. Aquí tenemos los siguientes ejemplos:
    1. Mejorar campañas identificando a audiencias más efectivas
    2. Personalizar contenidos adaptados al tipo de usuario y sus preferencias
    3. Entender mejor lo que desea cada usuario, cuál es su estado de ánimo, qué mejoraría de nuestro producto, etc.
    4. Crear campañas más rápidas al generar imágenes y contenidos casi en tiempo real

Precisamente este último ejemplo es uno de los que está ayudando más a nuestros clientes, y sirve tanto para pequeños como a grandes comercios.

El pequeño comercio puede usar la Generative AI para activar campañas profesionales por sí mismo, creando imágenes o vídeos, tan solo describiendo mediante un texto lo que se desea transmitir.

En el caso de grandes empresas, tenemos compañías de vinos de ámbito internacional, que han pasado de necesitar semanas para la creación de campañas, a hacerlo en horas, cubriendo y mejorando su necesidad de llegar a un público muy diverso localizado en muchos países (diferentes idiomas, claims, imágenes, etc)

  1. Optimizar las operaciones: para que el negocio sea más eficiencia y reducir costes.
    1. Optimización de los call centers, reduciendo costes y mejorando la atención al cliente al ayudar a los agentes a responder mejor.
    2. Mejorar la logística, identificando rutas más idóneas para entregar los productos.
    3. Adaptar los precios según la demanda en tiempo real o según el usuario.
    4. Reducir el desperdicio haciendo una predicción de la demanda de productos, y así optimizar los niveles de stock e incluso mejorando la sostenibilidad de las empresas.

Un caso de éxito fueron los supermercados Meny en Noruega: lograron reducir un 40% en desperdicio de alimentos, combinando la información de ventas en tiempo real con su histórico, para programar algoritmos complejos que utilizan IA y así predecir la demanda, ajustándola a las necesidades de cada momento, para hacer los pedidos justos de frescos u hornear más o menos productos de panadería.

Los resultados fueron incluso mejores de lo que se esperaba:

- Meny ha reducido el desperdicio de pan en 1,33 millones de panes

- Se han mantenido las ventas

- Se han reducido las emisiones de CO2 en 850 toneladas

- Se han reducido los costes de residuos

- El día a día de los empleados ha mejorado, haciéndolo más fácil y eficiente

  1. Mejorar la experiencia del usuario: para fidelizar a los clientes y aumentar su satisfacción.
    1. Uso de asistentes virtuales para comunicarnos de forma más cercana y con lenguaje natural a nuestros clientes, resolviendo sus dudas o problemas en todo momento, 24/7
    2. Conseguir la hiperpersonalización, al recomendar productos basados en sus preferencias y adaptar el mensaje a nivel individuo, al recabar información de múltiples puntos de contacto y resumirla, para actuar como un único comercio (no online por un lado y offline por otro)
    3. Crear experiencias de comercio conversacional mediante chat o voz, que ayude en el proceso de compra al usuario

Democratización de los comercio gracias a la IA

Hasta ahora, para demostrar las bondades de la tecnología aplicadas al comercio minorista, siempre habíamos tomado como ejemplo las grandes empresas:

-        Amazon con su recomendación de productos, su gestión de inventario y logística.

-        Netflix con su personalización de series y películas para sus usuarios.

-        Walmart y la gestión de la cadena de suministro o la optimización de precios.

-        Nike para diseño de zapatillas modernas.

Esto fue creando un rechazo por parte de la pequeña y mediana empresa, al entender que solo estaba al alcance de una élite, y estaba muy lejos de la realidad de la mayoría de empresas, tanto a nivel presupuestario como de personal necesario.

La irrupción de la IA generativa ha cambiado radicalmente esto, haciendo democrática la aplicación y creando casos de uso para todos los públicos.

Superado ese gran handicap, ahora el reto reside en acompañar a las empresas a aplicar con éxito esta gran herramienta que es la IA, ayudándole a definir cuáles son los casos a resolver en cada cliente, con menor coste y mayor retorno.

En este excitante camino nos quedan por solucionar muchas cosas, como los temas éticos y la privacidad de los datos, la formación en IA y transformación del equipo, las nuevas aplicaciones, y mucho más.

Ojalá podamos subirnos a este cohete juntos. Yo ya me he puesto el casco, ¿y tú?

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