Aprendizaje automático en el comercio minorista: ¿debería implementarlo?

Publicado: 2022-04-12

Muchas empresas minoristas ahora están comenzando a utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mantenerse al día con los cambios constantes en los comportamientos de los consumidores. Usar la misma estrategia en su negocio también podría permitirle obtener buenos resultados.

Los datos de los clientes son un componente esencial de un negocio exitoso. Analizar y utilizar adecuadamente dichos datos es el factor más importante en el crecimiento de un negocio. Con las fuentes cada vez mayores de datos de clientes en la actualidad, el aprendizaje automático se ha vuelto fundamental para el desarrollo de nuevas estrategias en la industria minorista.

Según un informe de IBM, más del 70 % de las empresas minoristas y de productos de consumo ahora dependen de los servicios de aprendizaje automático para analizar los comportamientos de compra de los clientes con el fin de optimizar la cadena de suministro y personalizar las ofertas para sus clientes.

Si bien el análisis predictivo depende de las personas para identificar tendencias estadísticas en los datos, el aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos informáticos para identificar tendencias de datos. Luego, las computadoras pueden generar predicciones por sí mismas basadas en tales tendencias, "aprendiendo" de manera efectiva sin estar capacitadas para un propósito específico.

¿Por qué integrar el aprendizaje automático en un negocio minorista?

El aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a optimizar los precios, recopilar datos de los consumidores y optimizar las operaciones logísticas. La capacidad del aprendizaje automático para simplificar el negocio minorista ahorra costos y fortalece las conexiones con los consumidores.

Pero aparte de eso, aquí hay más beneficios de integrar el aprendizaje automático en un negocio minorista:

Pronóstico de tasa de abandono

Predecir la tasa de abandono es fundamental para las empresas. Cuando una empresa pierde un cliente, pierde tanto las ganancias potenciales como el dinero invertido en atraer consumidores.

Si continúa perdiendo clientes debido a la rotación, nunca alcanzará un umbral de rentabilidad. El gasto de adquirir nuevos clientes será realmente costoso.

Afortunadamente, el aprendizaje automático puede ayudarlo a rastrear eventos que probablemente resulten en la pérdida de clientes. Los datos de la IA lo ayudarán a idear acciones apropiadas para retener a los consumidores de manera proactiva, a diferencia del enfoque reactivo estándar.

Análisis de mercado

Las empresas deben pronosticar la demanda de sus servicios para brindar a los consumidores una experiencia totalmente personalizada.

El aprendizaje automático en el comercio minorista puede realizar tales predicciones y ayudar a las empresas a realizar un seguimiento de su inventario para administrar los niveles de existencias. Además, pueden determinar cambios en la demanda y ajustar sus precios de manera adecuada.

Automatización de Procesos Básicos

El aprendizaje automático puede evaluar los datos internos de un negocio minorista significativamente más rápido y de manera más eficiente que cualquier persona. Por ejemplo, puede permitir que la IA verifique y analice sus datos de recursos humanos.

Los datos producidos por la IA pueden ayudarlo a lograr lo siguiente:

● Haga que sus empleados sean más adaptables

● Liberar a los trabajadores de tareas mundanas

● Planificar eficazmente el horario de trabajo de los empleados

No solo eso, incluso puedes aplicarlo a los casos en los que necesites verificar físicamente el estado de un producto. Costco está utilizando la tecnología para verificar la frescura de sus pasillos de productos, de todas las cosas. Lograron reducir significativamente la cantidad de alimentos desperdiciados y aumentaron la frescura y la sostenibilidad de sus productos en exhibición.

Detección de fraude

Las empresas pueden desarrollar un sistema de autoaprendizaje con la ayuda del aprendizaje automático. Además, la IA puede mejorar mejor la eficiencia del sistema para detectar el fraude.

Los sistemas de aprendizaje automático ayudarán en la prevención de acciones fraudulentas y rastrearán el uso de cupones y descuentos al registrar el comportamiento del usuario de una dirección IP determinada.

Enrutamiento rápido y protegido

Los minoristas pueden emplear algoritmos de aprendizaje automático para descubrir rutas mejores y más rápidas y entregar artículos a los clientes con mucha más rapidez.

Las empresas pueden utilizar el mismo concepto para usar varios algoritmos que determinarán las intenciones y los deseos del usuario para brindarles experiencias personalizadas.

Más ofertas personalizadas genuinas

La personalización está actualmente en aumento porque los clientes de hoy no están dispuestos a ser parte de una lista de suscriptores que se inunda con mensajes de correo electrónico genéricos.

El aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a adaptarse a esta tendencia al monitorear el comportamiento del usuario e incorporar información crítica sobre transacciones anteriores.

El análisis basado en el aprendizaje automático puede filtrar el historial de búsqueda de Google, los comentarios y los Me gusta de los usuarios en los sitios de redes sociales para hacer las mejores recomendaciones de productos o servicios.

Un ejemplo de esto es el intento de H&M de restaurar las ventas en sus tiendas al personalizar las ofertas y los productos que se muestran a los clientes, según este artículo del WSJ. Si bien la empresa se negó a revelar cuánto, informaron que sus ganancias y ventas aumentaron en una de sus tiendas de Estocolmo.

Hacer uso de análisis predictivo

El análisis predictivo ha demostrado ser una herramienta valiosa para los propietarios de negocios minoristas.

El análisis predictivo puede ayudar a los minoristas a identificar eventos industriales clave, patrones próximos y cómo reaccionarían los clientes ante tales acontecimientos.

Las empresas pueden usar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar una gran cantidad de datos históricos, actuales y supuestos para que el análisis predictivo sea exitoso.

Un ejemplo clave de esto es la implementación de Amazon en sus tiendas minoristas Amazon Go sin personal. La Compañía instaló cámaras en sus tiendas que rastrean a los usuarios para determinar qué artículos están en demanda, qué se devuelve y muchas otras características. Esto ayuda no solo a determinar las mejores opciones para los clientes, sino también a modificar la política de precios.

Optimización de precios

Grandes conjuntos de datos analizados a través de sistemas de aprendizaje automático permiten a los propietarios de tiendas prever cómo evolucionará la industria. Al realizar un examen exhaustivo de los datos de los consumidores, las empresas minoristas pueden establecer el precio que la mayoría de los clientes estarán dispuestos a pagar por un determinado producto.

Los minoristas pueden modificar los precios en función de estos resultados para maximizar la ventaja y el beneficio del mercado. Apotek Hjartat, la cadena sueca de farmacias privadas, utiliza el aprendizaje automático para rastrear las ofertas de sus competidores mientras adapta sus propios precios en respuesta al comportamiento de compra del cliente.

Cosas a considerar antes de usar el aprendizaje automático

El aprendizaje automático y las aplicaciones de inteligencia artificial no siempre son las mejores soluciones para los problemas de la mayoría de las empresas minoristas.

Además de la complejidad de estas tecnologías, también son costosas de integrar en las operaciones comerciales. Por eso es mejor abordar estos problemas antes de utilizar soluciones de aprendizaje automático o inteligencia artificial.

¿Puede el aprendizaje automático resolver sus problemas?

Tenga en cuenta que la IA y el aprendizaje automático son herramientas. En ciertas situaciones, son la mejor herramienta para el trabajo. Pero desafortunadamente, carecen de la capacidad de cambiar una empresa por sí mismos.

Entonces, antes de decidir usar el aprendizaje automático, primero identifique sus problemas y vea si ML y AI podrían ser las soluciones correctas.

¿Es necesaria la integración del aprendizaje automático?

Antes de decidir si buscar soluciones de IA o ML, es fundamental evaluar si las herramientas que tiene actualmente son suficientes. Si bien la nueva tecnología puede ser la solución más atractiva para un problema, no siempre es la más práctica.

Solo un puñado de problemas se prestan bien a las soluciones de IA y ML. Aparte de eso, la tecnología más reciente rara vez es la más rentable o rentable.

¿Tiene los recursos para la integración del aprendizaje automático?

Supongamos que ha identificado un problema que ML o AI pueden abordar y concluyó que estas herramientas son el mejor enfoque para abordarlo. El siguiente paso es evaluar si tiene la infraestructura para implementar IA o ML. En otras palabras, ¿cuenta con desarrolladores de software de IA/ML en el personal que puedan crear la solución que desea o adaptar una solución existente para satisfacer sus necesidades?

Debido a la gran demanda de estos profesionales, son difíciles de encontrar en este momento. También son muy costosos como resultado de la gran demanda.

La integración del aprendizaje automático en su negocio sin la infraestructura o los fondos necesarios podría generar numerosos problemas, como la inestabilidad financiera.