En un entorno cada vez más competitivo y complejo, la utilización de los datos para ofrecer la mejor experiencia de compra de los clientes y el aumento de la eficiencia y de la rentabilidad de los puntos de venta, es una absoluta necesidad.
Por un lado, los clientes son cada vez más exigentes. Desean comprar cuando quieran (24/7) y donde quieran (tienda física/tienda online), recibiendo un trato personalizado, la misma calidad de la experiencia y sin disrupciones según el canal. Es decir, quieren iniciar una conversación telefónica con atención al cliente y continuarla en el mismo punto por mensajería instantánea por el mero hecho de que es lo más adecuado en ese momento para el cliente. En este punto, saber coordinar y alinear las estrategias offline y online, y utilizar los datos para tener un conocimiento 360 del cliente y crear experiencias personalizadas a sus gustos y necesidades, serán dos puntos clave.
Por otro lado: el reto de la rentabilidad. Hoy en día con el incremento de costes y de complejidad de las operaciones, hacer más eficientes los procesos de la cadena logística es fundamental.
Las empresas retail que sean capaces de optimizar su cadena de suministro de inicio a fin, desde una correcta gestión de la demanda y del stock hasta el contacto con el cliente, serán compañías más competitivas y preparadas para los desafíos de los próximos años.
Aplicando IA + AI en retail
Las nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) o los sistemas de Automatización Inteligente (AI) son la oportunidad que tiene el sector retail para mantener la rentabilidad, ofrecer una gran experiencia de compra y actuar de manera rápida ante cualquier posible cambio.
Ya son muchas las compañías del sector que están aplicando combinaciones de modelos de Machine Learning, algoritmos de Optimización Matemática, motores de decisión y tecnologías de optimización de procesos. Cifras que según McKinsey & Company se duplicarán de aquí a 2030.
Son varios los casos de uso en el sector retail que combinan estas disciplinas: modelos Machine Learning para predecir la previsión de ventas, clusterización de los diferentes puntos de venta físicos en función del histórico de ventas y patrones de compra de los clientes, sistemas de optimización para planificar los recursos humanos, sistemas de recomendación para ofertarle al cliente aquellos productos que le puedan resultar de mayor interés o bien motores basados en reglas que permiten la toma de decisiones de manera ágil y consistente.
Cómo tener una planificación de personal óptima para cubrir la demanda
Un ejemplo muy claro de aplicación de esta tecnología en el sector retail que afecta de forma directa a la rentabilidad y a la experiencia del cliente es la planificación de los empleados.
Si el dimensionamiento del equipo que necesitamos no es adecuado y tengo más empleados de los que necesito en cada momento, estoy desaprovechando los recursos y, por tanto, perdiendo rentabilidad. Por el contrario, si tengo menos empleados de los necesarios, no podré atender de manera satisfactoria la demanda, lo que genera largos tiempos de espera e impacta directamente en la experiencia de compra del cliente.
Entonces, ¿cómo puede ayudar la combinación tecnológica IA+AI a tener una planificación óptima del personal?
En primer lugar, si se quiere conocer el número de empleados que serán necesarios en cada momento, se debe tener una buena previsión de la demanda futura. Los modelos de Machine Learning son muy efectivos para predecir las ventas por canal y por producto basándose en su histórico de ventas y cruzando estos datos con otro tipo de información como el calendario de festivos, o las previsiones meteorológicas que influyen de manera significativa en la demanda.
Los motores de reglas utilizan estas previsiones de ventas para asignar el número de empleados que son necesarios en cada momento. Es decir, se puede hacer un cálculo de las necesidades de empleados para cada día (en franjas de hasta 30min) en base a las ventas previstas para ese día.
También se puede dar un paso más allá e incorporar algoritmos de optimización para realizar una planificación óptima de los horarios y tareas de los diferentes empleados, teniendo en cuenta todas las variables y restricciones que entran en juego. Por ejemplo, las capacidades o habilidades de cada empleado, su disponibilidad, su rendimiento en las diferentes tareas, sus preferencias, etc., siempre garantizando el cumplimiento normativo y los niveles de servicio que demanda el mercado.
Este tipo de modelos necesitan estar soportados por arquitecturas HATP (High Availability & Time Performance) que sean capaces de actuar de manera ágil en escenarios con tiempos críticos.
De esta manera la combinación IA+AI contribuye de manera positiva en dos palancas clave del sector retail: la rentabilidad y la experiencia del cliente.
Otras aplicaciones tecnológicas en retail
Además, las previsiones de ventas obtenidas con los modelos de Machine Learning pueden ser utilizadas para otros fines, no sólo para calcular el personal necesario para atender de manera satisfactoria a los clientes. También se pueden utilizar por ejemplo para hacer una gestión eficiente del stock.
Existen otros ámbitos donde los modelos Machine Learning pueden aplicarse para mejorar la experiencia del cliente: los sistemas de recomendación. Son modelos predicen las preferencias del cliente. Estos modelos filtran la información de acuerdo con el comportamiento masivo de preferencias de los clientes y recomiendan productos que tienen características similares y, por tanto, en sincronía con las preferencias del cliente. Estos modelos pueden utilizarse en cada interacción con el cliente utilizando cualquiera de los canales de comunicación establecidos entre el retailer y el usuario y están contribuyendo de manera importante a la personalización de la oferta al cliente y a mejorar la experiencia de compra.
Si estás interesado en conocer más sobre los sistemas de recomendación, te recomendamos leer el artículo “Algoritmos Multi-Armed Bandits en sistemas de recomendación” en el que se explica en detalle el funcionamiento de uno de estos modelos.
El retail es un sector en plena transformación, y la digitalización y el uso eficiente de los datos son su palanca de cambio. En decide4AI somos expertos en el desarrollo de diferentes disciplinas de Inteligencia Artificial y Automatización Inteligente, combinándolas y aplicándolas al sector retail para dar respuesta a diferentes problemáticas y ayudar a tomar mejores decisiones de negocio.
Estas herramientas y tecnologías están implantadas actualmente en compañías retail para que cuenten con las capacidades necesarias para optimizar su cadena de inicio a fin. De esta manera pueden ser más competitivas y estar preparadas para los próximos desafíos.
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