La era del consumidor exigente: el efecto de la IA en el retail

La ciencia de datos sigue impulsando al sector retail, una de las verticales más involucradas en la inteligencia de negocios. El foco de las principales tendencias del retail e Inteligencia Artificial para 2024 será alcanzar una experiencia de cliente cada vez más personalizada, híbrida y envolvente, que incluya a consumidores altamente demandantes y migrantes entre plataformas

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Ya son muchas las empresas de retail que están utilizando Modelos LLM para crear descripciones de productos más atractivas, optimizar imágenes, responder a las preguntas de los clientes, recomendar productos, crear contenidos para marketing
Ya son muchas las empresas de retail que están utilizando Modelos LLM para crear descripciones de productos más atractivas, optimizar imágenes, responder a las preguntas de los clientes, recomendar productos, crear contenidos para marketing

Los consumidores son más demandantes que nunca y exigen nuevas formas de comprar, por lo que los profesionales del sector retail están buscando nuevas herramientas para satisfacer estas solicitudes. A diferencia de otros sectores donde el objetivo principal es ser rentables, en el sector retail el foco de 2024 se traslada a alcanzar una experiencia de cliente hiper personalizada.

El sector retail está cambiando hacia un modelo mucho más digital y omnicanal, pero, muchas veces, los ejecutivos no consiguen acertar con la tecnología que mejor se adapta a su caso particular.

Por si esto fuera poco, los consumidores cambian constantemente entre las plataformas digitales, físicas, virtuales y de redes sociales para buscar, investigar o hacer compras, convirtiendo al comportamiento de compra en una “experiencia envolvente”. Y las tiendas deberán plantearse cómo quieren mostrarse a los consumidores cuando se difumina la división entre el comercio y el contenido y cómo utilizar la inteligencia artificial para adaptarse rápidamente a los continuos cambios en los puntos de contacto de los canales y en la selección de contenido.

De acuerdo al informe de Gartner “Top Unified Retail Commerce Execution Trends for CIOs”, el 49% de los minoristas se arrepiente de una o más compras realizadas en el último año y medio, lo que deja ver la importancia de contar con un data team ágil que demuestre un profundo conocimiento de la situación del comprador e identificar los pain points a los que hay que atacar. Al mismo tiempo, el 57% de los minoristas planea gastar más en software este año y priorizaran las inversiones en marketing e IT. Es por este motivo que la transformación digital se ha acelerado aún más, y los hábitos de los clientes han decantado hacia compras omnicanal y el comercio electrónico.

Los consumidores cambian constantemente entre las plataformas digitales, físicas, virtuales y de redes sociales para buscar, investigar o hacer compras, convirtiendo al comportamiento de compra en una “experiencia envolvente”

Sumado a estos factores, la denominada “Generación Z” es ahora el pilar de las compras (se trata de la primera generación que ha crecido dentro del mundo digital y la que más tiempo pasa en Internet), representando casi el 30% de la población mundial, su poder adquisitivo va en aumento y se estima que será aproximadamente el 27 % de la población trabajadora en el 2025. De este modo, resulta crucial comprender hacia dónde van estas tendencias y cuáles son las claves para lograr que un negocio proyecte un futuro competitivo.

Tendencias 2024

Entre las principales tendencias que acompañan el vertiginoso crecimiento del sector retail, junto a los avances de la inteligencia artificial en las empresas, se destacan:

  1. IA Generativa: Ya son muchas las empresas de retail que están utilizando Modelos LLM para crear descripciones de productos más atractivas, optimizar imágenes, responder a las preguntas de los clientes, recomendar productos, crear contenidos para marketing, etc. Desde chatbots interactivos que ofrecen asistencia en tiempo real hasta recomendaciones personalizadas, las experiencias generadas por la IA mejoran el compromiso y la satisfacción del cliente.
  2. Customer Journeys híbridos y compra envolvente: Las compras híbridas reúnen lo mejor de ambos mundos, el físico y el digital, con el fin de crear recorridos de cliente que cumplan todos sus requisitos. Los puntos de venta físicos pueden aprovechar las innovaciones en logística y gestión de inventario para ofrecer métodos de pago flexibles o programas de fidelización. Además, los minoristas online pueden construir relaciones con los clientes y ofrecer experiencias de compra inmersivas de los minoristas tradicionales para aplicarlas en el comercio online.
  3. Aprendizaje Automático para predecir la demanda: Uno de los grandes retos a los que se enfrenta un retailer es cómo mejorar el stock tracking y las soluciones de Inteligencia Artificial permiten realizar una monitorización de la rotación de productos en tiempo real, así como un análisis de la coyuntura de compra utilizando el Aprendizaje Automático.
  4. Automatización de procesos: La implementación de IA para automatizar operaciones es algo fundamental, ya sea para verificar la identificación cuando los clientes compran artículos con restricción de edad, reordenar procesos por existencias bajas, registro de números de serie, personalización de muestra de productos según el cliente, etc. También si se aplica al área de marketing, donde se puede recopilar datos de los clientes para fomentar un aumento en sus compras, customizando productos y servicios.
  5. Sostenibilidad: Los consumidores otorgan cada vez más importancia a los valores éticos asociados a una marca, y las compras van hacia una tendencia más ecológica. La tecnología sostenible y disruptiva facilita la creación de un futuro más equilibrado, sin renunciar a la eficiencia o el crecimiento empresarial. Migrar hacia un modelo cloud, optar por la digitalización para generar menos residuos y mejorar procesos, usar el computer vision o el Big Data para minimizar costes y maximizar la producción son solo algunos ejemplos.

El autor es co-founder & Chief Data Scientist de 7Puentes

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