El retail es una de las industrias líderes en adopción de Inteligencia Artificial, tanto así que podría considerarse como un rubro en el que es imprescindible contar con esta herramienta para asegurar una adecuada operatividad con respecto a las demandas de los clientes en la actualidad.
Un estudio de Juniper Research estima que para 2022, las inversiones en IA por parte de empresas de retail en todo el mundo podrían ascender a unos $7.3 billones de dólares.
Para muchas de estas compañías, la necesidad de contar con IA va más allá de estar a la vanguardia tecnológica o de ofrecer métodos novedosos para vender sus productos. En realidad, estos negocios están aplicando IA para transformar digitalmente sus operaciones, formas de trabajo y labores de análisis con la finalidad de adelantar a su competencia.
Tomando esto en cuenta, ¿qué es lo que están haciendo estas empresas para entrar en una nueva era del retail de la mano de la IA? En este artículo te compartimos algunos ejemplos de cómo y en cuáles áreas se está llevando a cabo este cambio:
3 maneras en las que la IA ha hecho al retail más eficaz y productivo
1. Gestión inteligente del stock
Manejar el stock es un aspecto crítico para esta industria. Debido a que estas empresas manejan una amplia cartera de productos y un gran volumen de inventarios, es necesario contar con herramientas para manejar datos que se correlacionen en tiempo real con las ventas, las reposiciones y los pedidos de los clientes.
Según la empresa Unleashed Software, para el retail es imposible gestionar el stock con técnicas manuales por 4 razones:
- Los niveles de stock fluctúan muy rápido por la alta demanda de los clientes
- Es difícil rastrear todos los detalles en la cadena de suministros
- Se aumentan los costos operativos al requerir de mayor personal
- Se desperdicia tiempo y esfuerzo en los equipos cuando deben asumir tareas rutinarias
Para solucionar estas barreras, la IA y el machine learning pueden adecuarse a cualquier paso dentro de la cadena de suministros y ventas con la finalidad de analizar cada proceso y recomendar mejoras en donde sea necesario. De este modo, estas soluciones pueden enviar alertas a los encargados para reponer productos o identificar con anticipación el stock.
2. Permite predecir los niveles de demanda
Con la masificación del e-commerce durante los meses de confinamiento, este rubro ha tenido que responder a los reclamos, al mismo tiempo que ha aumentado la competencia interna debido a la alta demanda de productos. En este particular, se ha evidenciado un incremento de incidentes logísticos, como errores o retrasos en los pedidos, que ha sido el efecto menos visible de la pandemia en esta industria.
En este caso, las soluciones basadas en IA pueden contar con herramientas para predecir el comportamiento futuro de la demanda y las intenciones de compra, todo ello con la finalidad de ofrecer a las empresas recomendaciones basadas en data a partir de los KPI de ventas, experiencia de usuario y atención al cliente.
¿Cómo es que la IA anticipa la demanda de una manera tan eficaz? A través de la recolección de data constante, esta tecnología tiene la posibilidad de estudiar a los clientes para realizar cruces de variables complejas al instante y así ofrecer a las empresas las recomendaciones específicas para que se puedan tomar decisiones acertadas en los próximos ciclos.
3. Reduce las tasas de fraude en los pagos
Junto al aumento del volumen de ventas en el sector retail, sobre todo en sus contrapartes digitales, se ha visto un preocupante incremento de los casos de fraudes, como robos de tarjetas o cuentas, que no solo perjudican al cliente sino también a los comercios.
De acuerdo con un reporte de Business Wire, un 40% de las marcas de retail en Estados Unidos admitió que el fraude digital es una de las causas que ha impedido directamente la expansión de sus negocios digitales.
Por su parte, el portal Business Insider detalla que en ese mismo país, las empresas perdieron cerca de $62 billones de dólares en 2020 por fraudes de tarjetas de débito y crédito.
Es por ello por lo que, en lo que corresponde a las transacciones, también se cuenta con la IA y el machine learning para reducir las tasas de fraude en las compras.
Estas soluciones tienen la capacidad de identificar casos de fraude al momento ya que pueden analizar los aspectos más importantes de la compra a través de la base de datos de usuarios del negocio para correlacionar sus hábitos y rutinas con posibles movimientos o transacciones anómalas.
IA+retail: Una venta más inteligente
La IA ha generado en el retail una transformación significativa en sus procesos, en la prospección y en los resultados de sus ventas. Como se puede inferir de los ejemplos mencionados, esta es una tecnología sumamente flexible que puede adaptarse de manera inteligente a distintos procesos con la finalidad de automatizar y hacer más eficiente el análisis de los datos.
En pocas palabras: vender más a partir de una toma de decisión inteligente y la optimización de los recursos disponibles.
