La creciente digitalización del mercado y los cambios en los patrones de consumo de los usuarios, que se volcaron masivamente a los canales online, dieron lugar a un fenómeno de transformación e innovación en retail.
Así como sucedió con otras industrias, gracias a la virtualización de las operaciones e interacciones, las empresas del sector minorista comenzaron a tener disponibles una gran cantidad de datos sobre los usuarios. Lejos de ser un mero cúmulo de referencias sin valor, estos registros son un activo clave a la hora de tomar decisiones que impacten positivamente en el negocio.
Ahora bien, para mantenerse competitivas, las compañías de esta vertical necesitan poner en marcha soluciones tecnológicas que les permitan liberar el verdadero poder de los datos. La Inteligencia Artificial (IA) es una de ellas.
E-mails, formularios de contacto, sugerencias y reseñas, comentarios en redes sociales, chats y aplicaciones de mensajería instantánea, llamadas telefónicas, información extraída de aplicaciones móviles, productos con mayor demanda, pasillos de tiendas más concurridos…El comercio minorista recaba datos de diferentes fuentes. Sin embargo, la mayoría de estos registros no están estructurados.
Si tenemos en cuenta que en la actualidad, el éxito del sector retail – y de tantos otros- se basa en la construcción de experiencias de compra personalizadas, y que los límites entre los canales de compra digitales y físicos se tornan cada vez más difusos, innovar en los canales de venta minoristas proveyendo interacciones customizadas es imprescindible para destacar en el mercado.
Por eso, contar con herramientas que permitan recolectar, sistematizar y analizar adecuadamente la información que proveen los usuarios se torna fundamental. Es aquí cuando la Inteligencia Artificial entra en escena.
Poner en marcha iniciativas que se basen en esta tecnología es clave para alcanzar la innovación en retail y las empresas del sector son cada vez más conscientes de ello. De hecho, una pesquisa reciente indica que la utilización de IA en el mercado minorista alcanzará un valor proyectado de USD 20.05 billones en 2026, lo que representa una tasa de crecimiento del 39% respecto a los USD 2.7 billones que registró en el año 2019.
Los comercios minoristas que aún no han aplicado iniciativas tecnológicas innovadoras tienen serios inconvenientes para recolectar y utilizar datos sobre el comportamientos de sus clientes y usuarios, lo que provoca fallas en la cadena de valor y percepción de marca.
En el escenario actual, es imprescindible encontrar formas creativas y disruptivas para recopilar y analizar datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan describir proactivamente las oportunidades y amenazas operativas y mejorar el impacto sobre la cadena de valor.
Esta fue la necesidad que nos transmitió la sede mexicana de una de las principales cadenas de supermercados de venta minorista del mundo. En Analytics Town consideramos que existen 7 alternativas posibles para alcanzar este objetivo. ¿Quieres saber de qué se tratan? ¡Te las detallamos a continuación!
El objetivo de esta herramienta es facilitar la búsqueda de información y de datos accionables internos, fomentando la adopción de conocimiento.
¿Cómo se ejecuta? Automatizando la lectura masiva de archivos y utilizando IA para entender los datos y clasificarlos en un buscador que funciona como el motor de búsqueda Google.
Esta herramienta permite que los colaboradores realicen búsquedas y que consigan hacer match según la información que necesite en el momento, a la vez que sugiere archivos similares o relevantes ante un análisis contextual y de intencionalidad.
Esta alternativa tiene como propósito mejorar la asignación de ubicaciones para los productos en la góndola del supermercado físico detectando los puntos más cálidos y fríos con visión computarizada.
¿Cómo es posible lograrlo? Desarrollando una app que contenga un algoritmo de visión computarizada entrenado para optimizar las ubicaciones de productos según su venta esperada. Este aplicativo calcula la saturación de imágenes, color o figuras más llamativas y, en función de eso, sugiere la localización correcta para maximizar la comercialización.
Al aplicar esta innovación en retail, los repositores obtienen sugerencias de cómo deberían ordenar el layout de los insumos para aumentar las ventas en las sucursales.
Uno de los principales desafíos del comercio minorista tiene que ver con el conteo de las existencias y la realización del inventario.
Para facilitar la contabilización de los insumos expuestos en góndola, propusimos el desarrollo de un algoritmo de IA que mapee la ubicación de cada artículo, lo reconozca y lo relacione con su SKU para estimar la cantidad existente y, caso sea necesario, sugiera su reposición.
Esta solución elimina el conteo manual, simplificando y acelerando los tiempos de inventario y evitando pérdidas asociadas a un recuento incorrecto.
¿Cómo pueden los comercios minoristas hacer una adecuada estimación de venta e inventario futuro por tienda para anticiparse a la demanda y equilibrar la oferta de productos por sucursal?
Con la conexión de un módulo de análisis predictivo y forecasting al software donde se registra la venta por local para evaluar la tendencia de compra de las últimas semanas. De esta forma, es posible estimar cuántas unidades de cada SKU se venderán en los próximos 15 o 30 días y adecuar el inventario existente.
La puesta en marcha de esta iniciativa basada en técnicas de Advanced Analytics y Machine Learning permite disminuir el error humano de estimaciones erróneas y maximizar la rentabilidad de ventas e inventarios con un proceso automático y escalable a cada producto y ubicación.
El comercio minorista tenía la necesidad de identificar los pasillos más concurridos y relacionar esta información con la probabilidad e intencionalidad de compra con el objetivo de redistribuir el layout del punto de venta y, así, influir sobre el resultado comercial y promocional.
Para lograrlo, propusimos desarrollar que utilizara los videos capturados por las cámaras de seguridad para medir el flujo de tránsito por pasillo y el tiempo de evaluación y selección de cada artículo. Con esta información, sería posible entrenar un modelo de optimización de ubicaciones de artículos por pasillo.
De esta forma, se pueden identificar pasillos calientes y fríos para reconocer posibles elementos que generen fricción en la selección de productos.
Motivados por la practicidad y la agilidad que aporta, en los últimos años gran parte de los usuarios se han volcado a los canales digitales para hacer sus compras.
A pesar del crecimiento del comercio electrónico, la cadena de supermercados minorista se veía en la necesidad de maximizar la capacidad de conversión de venta del e-commerce para aumentar su porcentaje de efectividad.
Para alcanzar este objetivo, propusimos implementar herramientas de experimentos de contenidos, test A/B, test multivariados y UX Analytics. Al hacerlo, es posible ejecutar experimentos para validar distintas hipótesis en muestreos de clientes reales que ayuden a verificar el aumento de conversión real ante distintos cambios ejecutados.
De esta forma, se construye un proceso de innovación en retail que garantiza un CRO continuo a través de la aplicación de distintas versiones, incentivos, promociones e incluso elementos estéticos que permiten identificar oportunidades de mejora de implementación rápida o inmediata.
Por último, para identificar gustos e intereses de distintos segmentos de audiencia y su influencia en la intención de compra y factura promedio, sugerimos la creación de un modelo de identificación de características que se conecte a una base de datos con la cual se generan gráficos que evidencian los puntos en común accionables para cada segmento.
Gracias a la implementación de un dashboard con módulos de modelado de audiencias para identificar y monitorear los atributos de interés de las diferentes porciones de mercado, los equipos de marketing tienen la posibilidad de mejorar la comunicación de la oferta de valor a través de acciones dirigidas a nichos específicos.
¿Quieres saber más sobre todas las soluciones que ofrecemos para impulsar la innovación en retail? Entra en contacto con nosotros.