La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que recibimos, seleccionamos e interactuamos con la industria del retail. No es de extrañar que tengamos recomendaciones de productos y servicios acorde a nuestros gustos personales o recibamos ofertas de algo que estamos buscando, lo que indudablemente deriva en una mejor experiencia de compra a través de los distintos canales. Sin embargo, y a pesar de los avances, las principales compañías del retail no han logrado sacar el máximo provecho de la IA para sus negocios.
Un ejemplo de esto se desprende de los resultados obtenidos en un reciente estudio de Accenture, el cual revela que el 42% de los consumidores quiere que las empresas establezcan nuevos estándares a la hora de ofrecer servicios e interactuar con ellos. Pero el panorama se complejiza más cuando vemos que, de las 11 industrias analizadas, el retail cae al último lugar en términos de su capacidad para mejorar y ofrecer experiencias significativas a los clientes.
Claudia Frank, directora ejecutiva de Accenture Colombia explicó que “las oportunidades para esta industria son inconmensurables, sin embargo, muchos de los actores nacionales son ajenos a los beneficios de la Inteligencia Artificial ya que no tienen claro cómo y dónde invertir para tener mejores resultados”. Resaltó además que las aplicaciones de IA transformarán la cadena de valor, el marketing, merchandising, el engagement, la gestión de la cadena de suministro e incluso las funciones de back office del sector.
El desafío de la información
En tanto, si hablamos de soluciones concretas, la IA tiene la capacidad de solucionar uno de los problemas más recurrentes de las grandes cadenas de retail: la administración de datos. Según cifras de Accenture, actualmente sólo el 50% de las empresas tradicionales tiene un depósito centralizado de datos (data warehouse), y el 5% tiene un “data lake” para datos no estructurados a nivel global. Incluso para los retailers que afirman tener toda la información necesaria, sólo el 52% afirma que es fácil acceder a ésta.
Otros datos que llaman la atención, es el hecho de que menos del 20% de las empresas ha implementado aplicaciones AI y/o machine learning; el 50% de los retailers -con ventas sobre mil millones de dólares- no tienen funciones específicas para evaluar nuevas capacidades de analytics, y el 40% de las compañías revela que tiene dificultades para obtener información correcta y desarrollar habilidades, herramientas y un cambio cultural en sus organizaciones.
Estas cifras reflejan una realidad en la industria. En parte, esto es así, ya que las empresas han confiado en la recolección de sus datos internos -que generan en los puntos de venta e inventarios- a la hora de mejorar sus operaciones. Sin embargo, este repositorio de información es solo superficial, pues la gran mayoría de los datos están distribuidos en silos (áreas aisladas) o son inaccesibles debido a una infraestructura TI deficiente. Por lo tanto, en un contexto marcado por dispositivos interconectados, las fuentes de datos externas, como las redes sociales y geolocalización, son el paso natural por seguir para habilitar una comprensión más completa de los usuarios. También un enfoque más colaborativo con el ecosistema es primordial, ya que son un elemento esencial en el proceso de capturar, gestionar y dar sentido a los datos externos.
“La industria de retail tiene a su alcance beneficios en áreas puntuales gracias a la IA: participación del cliente, que puede optimizarse con experiencias hiper relevantes mediante un procesamiento de alta velocidad de datos del cliente. Las soluciones de IA, aprendizaje de máquinas y analítica avanzada pueden identificar en tiempo real las tendencias que están influyendo la decisión de compra de los clientes, el impacto real de las campañas, avisos y promociones”, agrega Claudia Frank, directora ejecutiva de Accenture Colombia.
Por el lado del merchandising, la IA será el vehículo para que las empresas tengan la correcta variedad de productos y en los canales indicados. El análisis de datos en tiempo real, tanto interno como de la competencia, permitirá determinar más detalladamente la cantidad de inventario necesario para la temporada y la fijación de precios.
En tercer lugar, las operaciones de back office pueden cambiar para mejor. Gracias a la implementación de tecnologías inteligentes, se puede escalar fácilmente en las capacidades de predicción, planificación y ejecución de la cadena de suministro, que van desde determinar las mejores rutas de entrega hasta optimizar el mantenimiento de la flota de transporte.
La estrategia correcta
Respecto a la estrategia para transformar los negocios, hay grandes oportunidades para las compañías que integren las aplicaciones de IA en el ADN de sus negocios. De este modo, el primer pilar de la estrategia es construir una base de talento capaz de responder y trabajar junto a la IA, que puede provenir del talento interno o de asociaciones con agencias o proveedores externos. Naturalmente, las capacidades de planificación y merchandising deberán expandirse para incorporar conocimientos en deep learning, analytics y automatización.
Con el talento asegurado, el segundo paso es construir las capacidades indicadas para administrar los datos obtenidos, enfocándose en los atributos y estructura de la información. Aprovechar la información de las redes sociales y servicios de mensajería de los clientes, será ideal para adelantarse y diferenciarse de la competencia.
La Inteligencia Artificial debe ser implementada y escalada en la cadena de valor de las organizaciones. “Un punto de partida para considerar puede ser el customer engagement, ya que existen múltiples soluciones a disposición de las compañías. Sin embargo, para llegar al punto de crecimiento, ganancias y aumento en la participación del mercado, es necesario desarrollar una estrategia integral que involucre todas las áreas del negocio desde mercadeo, gestión de la fuerza laboral, e incluso el back office”, concluye Claudia Frank.