Como usan la Inteligencia Artificial las empresas para mantener vivas las tiendas físicas post pandemia

abril 27, 2021

La era de internet comenzó el milenio pasado, sin embargo el surgimiento del comercio electrónico está recién llegando a su pico. Las empresas enormes del retail online, como Amazon están facilitando todo el proceso de compras logrando que los productos estén a solo un clik. La experiencia actual de compras puede realizarse en cualquier momento y lugar, tomando un café o mientras se busca a los chicos por el colegio. Es hora de que el retail se adapte. La pandemia ha acelerado todos los cambios.

Para sobrevivir, las empresas de retail deben contar con la tecnología adecuada para lograr la visibilidad precisa. Las empresas gastan millones de dólares para lograr visibilidad, pero sin analizar toda la red de datos, resulta incompleta y poco clara. Una de las maneras en que pueden intentar mantenerse al día con los gigantes del comercio electrónico es con IA, con análisis de big data y con otra tecnología emergente para mejorar la experiencia de los clientes.

Esta estrategia específica puede ayudar a los clientes de las tiendas físicas a estar más satisfechos y facilitar la economía de costos y aumentar los márgenes.

A continuación, algunas maneras en que las grandes empresas de retail usan la IA para que sus tiendas físicas sobrevivan, siempre respetando los protocolos actuales debido a la pandemia:

1. Experiencias personalizadas para los clientes

Satisfacer las necesidades de los compradores es la forma más efectiva de crear y mantener la lealtad de los clientes. De hecho, conforme a una encuesta reciente, el 70 por ciento de los participantes comentó que serían más leales a las marcas que integrasen customizaciones en sus tiendas. Con el machine learning y los datos transaccionales en el centro de las operaciones, las empresas de retail pueden hacer el seguimiento y analizar el comportamiento de los clientes, las compras ya realizadas, y las tarjetas de de compradores frecuentes para lograr visibilidad y realizar ofertas a medida. Las soluciones basadas en machine learning pueden hasta recomendar surtidos según la ubicación y predecir la demanda.

Un buen ejemplo de esto es lo que Sephora está haciendo con el Color IQ, está impulsado exclusivamente por el machine learning, un producto de tienda física que escanea la superficie de la piel y brinda una base cosmética especifica según el tipo de piel de cada persona. Desde el lanzamiento de la tecnología en el 2012, las tiendas de Sephora han generado 14 millones de prácticas y ahora han creado un Lip Q con colores para labios. Al brindar la personalización en directo en la tienda física, la empresa encontró una manera creativa y exitosa de aumentar el tráfico, y otras empresas están tomando nota.

2. Menores descuentos en Items fuera de stock

Al contar con mayor visibilidad de los patrones de las tiendas físicas, las empresas de retail pueden disminuir el stock y evitar contar con el mismo inventario en todas las sucursales. Además, al permitir que el machine learning asigne y renueve el inventario, no necesitan basarse en descuentos estacionales que disminuyen los márgenes.

Tomemos como ejemplo a la enorme tienda de moda H&M, que recientemente anunció planes para adoptar IA y funcionalidades de big data para analizar los recibos de las tiendas y devoluciones como un medio para evaluar las compras por cada sucursal, y de esta manera contar con el stock de acuerdo a las ventas. Al analizar las compras en una forma más detallada, H&M determinó que las polleras floreadas en color pastel se vendían más de los esperado, y por lo tanto consideraron tener un mayor stock de este producto que de otros.

Otra marca de moda, Kiabi también utiliza esta estrategia en Europa. La empresa utiliza machine learning para testear y rápidamente encargar vestimentas y accesorios en forma automatizada, mejorando la rentabilidad total de su colección.

En todas partes del mundo, este método ayudará sin duda a bajar los excesos de productos, ya que las tiendas no encargarán productos que no se venden, disminuyendo el desperdicio y ahorran en compras y costos de envíos.

3. Inventario Epecializado

La visibilidad impulsada por el machine learning también resulta útil para la toma de decisiones de compras del inventario. Al utilizar tecnología con IA para analizar las costumbres de los consumidores, las empresas pueden determinar exactamente que productos y cuanto inventario necesitan para satisfacer las expectativas cambiantes de los clientes. Este proceso resulta clave para competir con los jugadores de comercio electrónico, que tienden a contar con mayor inventario disponible, cualquier sea la ubicación del comprador.

Las empresas también pueden utilizar tecnología inteligente para predecir efectivamente que ítems se venderán más y contar con el stock adecuado, para que los clientes no se frustren que el ítem deseado está fuera de stock en el negocio más cercano. Por ejemplo, Walgreens, una empresa que ya adoptó el machine learning utiliza la tecnología para ajustar el inventario anticipando brotes de gripe para disminuir el sobre stock y predecir en qué negocios hacer promociones.

El uso de datos y analíticos para adaptar las órdenes del inventario conforme al comportamiento de los clientes resulta necesario para sobrevivir y tener éxito en la revolución del retail. La razón es que si un cliente no puede encontrar lo que busca cuando está físicamente en la tienda, lo comprará online. De la misma manera que los demás cambios que han surgido y han cambiado la industria, aquellos que se adaptan rápido y se mantengan agiles serán competitivos. La ciencia y los datos pueden ayudar a las empresas de retail a lograr su máximo potencial, creando una relación personal y auténtica con los clientes.

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