La rápida evolución de la inteligencia artificial (IA) ha llevado a su adopción generalizada en diversos sectores, incluido el minorista. Según un estudio de Global Market Insights, el mercado de la IA para el comercio minorista se estima en 6.000 millones de dólares en 2022, y se espera que crezca a un ritmo superior al 30% anual entre 2023 y 2032. Esto apunta menos a la creciente popularidad de las soluciones basadas en la IA que a la necesidad crítica de los minoristas de mantenerse al día y agilizar los procesos para seguir siendo competitivos en el mercado. En este artículo, exploraremos las ventajas de la tecnología de IA en el sector minorista y examinaremos ejemplos reales de su aplicación con éxito.
Qué es la inteligencia artificial y cómo afecta al sector minorista
La ciencia ficción ha formado en la mente de la gente una especie de imagen mística de la IA, otorgándole cualidades de superinteligencia. En realidad, lo que hoy llamamos inteligencia artificial no es más que un conjunto de algoritmos de diversos grados de complejidad. Algunos de estos algoritmos constan de componentes combinados para producir cálculos tan complejos que incluso los científicos de datos tienen problemas para explicarlos. Otros son tan sencillos que cualquier estudiante diligente de informática puede introducirlos en un programa informático para ganarle a las damas. No sería correcto decir que los primeros algoritmos son mejores que los segundos. Simplemente utilizan distintos tipos de datos y se aplican a problemas diferentes.
Por eso es justo decir que los minoristas no necesitan la IA, sino resolver los problemas actuales y los nuevos retos del sector de forma más rápida y óptima. Es decir, transformando los procesos empresariales, la IA en el comercio minorista sigue actuando como complemento de "viejas" tecnologías como el análisis estadístico y la heurística basada en reglas. Y aunque los algoritmos de IA pueden proporcionar valiosas perspectivas basadas en el análisis de grandes cantidades de datos y la búsqueda de correlaciones, sigue siendo importante que los minoristas utilicen la experiencia humana para priorizar los negocios y resolver problemas inciertos o sin precedentes. Así pues, en contra de todas las predicciones pesimistas de futuristas y expertos en ciencia ficción, la unión del "hombre y la máquina" parece hasta ahora una sinergia prometedora.
La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta valiosa para ayudar a los minoristas a crear operaciones más rentables. Utilizando la tecnología de la IA y los análisis basados en datos, los minoristas pueden optimizar los procesos, reducir los costes, mejorar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia del cliente.
Los 7 mayores beneficios del uso de la IA en el negocio minorista
Cualquier negocio minorista está diseñado para obtener beneficios. Para alcanzar los objetivos empresariales, los propietarios y gerentes se esfuerzan siempre por aumentar las ventas, los márgenes y la fidelidad de los clientes, reduciendo al mismo tiempo los costes operativos. A continuación exploraremos algunos ejemplos de cómo la IA contribuye a que el comercio minorista sea rentable y a mejorar la experiencia del cliente.
- PREVISIONES MÁS PRECISAS DE LA DEMANDA MINORISTA
Los algoritmos de IA pueden analizar los datos históricos de ventas, las tendencias del mercado y los factores externos para realizar previsiones precisas de la demanda. Esto ayuda a los minoristas a optimizar los niveles de inventario, reduciendo el riesgo de exceso de existencias o de falta de existencias. Al alinear el inventario con la demanda de los clientes, los minoristas pueden minimizar los costes de almacenamiento, reducir los desperdicios y evitar costes innecesarios asociados al exceso de inventario o a la pérdida de ventas.
- OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO
La IA en el comercio minorista puede mejorar la gestión de la cadena de suministro proporcionando visibilidad en tiempo real de los niveles de inventario, los programas de producción y las operaciones logísticas. Los algoritmos de IA pueden analizar datos de diversas fuentes, como previsiones de ventas, datos de transporte y condiciones meteorológicas, para optimizar las rutas, minimizar los costes de transporte y mejorar la eficiencia general de la cadena de suministro. Al racionalizar la cadena de suministro, los minoristas pueden conseguir ahorros de costes y plazos de entrega más rápidos.
- AUTOMATIZACIÓN DE TAREAS RUTINARIAS Y OPTIMIZACIÓN DE LA MANO DE OBRA
Los algoritmos basados en IA analizan los datos históricos de ventas, el tráfico de clientes y otros factores para predecir los patrones de demanda futuros. Esto permite a los minoristas prever con precisión las necesidades de personal y optimizar los horarios de trabajo. Al alinear los horarios de los empleados con la demanda prevista, los minoristas pueden evitar la falta o el exceso de personal, lo que se traduce en un aumento de la productividad y un ahorro de costes. Además, la IA puede automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, liberando a los empleados para que puedan centrarse en actividades más complejas y útiles. Por ejemplo, los sistemas impulsados por IA pueden gestionar el inventario, procesar pedidos e introducir datos, permitiendo a los empleados centrar su tiempo en el servicio al cliente, la resolución de problemas y las tareas estratégicas que requieren creatividad y perspicacia humanas.
- FIJACIÓN DE PRECIOS INTELIGENTE Y DINÁMICA
Los sistemas de fijación de precios impulsados por IA pueden analizar las tendencias del mercado, los precios de la competencia y el comportamiento de los clientes para optimizar las estrategias de fijación de precios. Los algoritmos de fijación dinámica de precios pueden ajustar los precios en tiempo real en función de factores como la demanda, los niveles de inventario y los precios de la competencia. Mediante la aplicación de precios dinámicos, los minoristas pueden maximizar los ingresos, mejorar la rentabilidad y seguir siendo competitivos en un entorno de mercado dinámico.
- MARKETING PERSONALIZADO Y ORIENTACIÓN AL CLIENTE
La IA permite a los minoristas utilizar datos sobre los clientes y su comportamiento para realizar campañas de marketing personalizadas. Y ya no se trata sólo de analizar las consultas de búsqueda, sino también de utilizar la visión por ordenador. Esta tecnología ha revolucionado la industria minorista al permitir capacidades avanzadas de análisis y reconocimiento visual. La visión por ordenador permite a los compradores buscar artículos utilizando imágenes en lugar de palabras. Los minoristas utilizan la visión por ordenador para identificar y realizar un seguimiento de los datos demográficos, las emociones y el comportamiento de los clientes. Así pueden ofrecer recomendaciones de productos relevantes y mejorar la experiencia de compra. Analizando las preferencias de los clientes, su historial de compras y su comportamiento de navegación, los algoritmos de IA pueden adaptar los mensajes de marketing a cada cliente. Este enfoque específico ayuda a mejorar la eficacia del marketing, aumentar las tasas de conversión y reducir los costes de marketing asociados a las campañas a gran escala.
- SUPERVISIÓN DE ESTANTERÍAS Y CONTROL DE LA DISPOSICIÓN
Los sistemas de visión por ordenador ayudan a los minoristas a supervisar las estanterías de las tiendas mediante reconocimiento fotográfico o cámaras en tiempo real, detectando artículos agotados, productos mal colocados o huecos entre las estanterías. Esto ayuda a los minoristas a garantizar la disponibilidad de los productos, optimizar la gestión del inventario y mejorar la experiencia de compra en general.
- DETECCIÓN DE FRAUDES Y PREVENCIÓN DE PÉRDIDAS
Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías que puedan indicar actividades fraudulentas, como fraudes en los pagos o pérdidas de inventario. Además, los sistemas de visión por ordenador pueden analizar las imágenes de vigilancia para detectar actividades sospechosas, identificar a los ladrones o prevenir el fraude. Esto aumenta la seguridad de la tienda y reduce las pérdidas por hurto. Al identificar y prevenir proactivamente el fraude y el hurto, los minoristas pueden reducir las pérdidas financieras y minimizar el impacto en el balance final.
Por qué su negocio minorista necesita la optimización de la IA
Además de lo anterior, las ventajas de la inteligencia artificial abarcan tareas mucho más globales en la industria minorista que no podemos dejar de mencionar:
Atraer y retener a los clientes
En un entorno minorista competitivo en el que abundan las experiencias de compra emocionantes, los minoristas tradicionales deben atraer a los clientes con interacciones personalizadas y relevantes que sean realmente únicas e inspiradoras en cada punto de contacto. No hay espacio para estanterías vacías o expectativas de promociones injustificadas.
Toma de decisiones rápida e informada basada en datos
En medio de la gran cantidad de información que abarca la cadena de suministro, la tienda y los datos de los consumidores, los minoristas se enfrentan al reto de transformar estas fuentes de datos dispares en estrategias centradas en el consumidor. Al filtrar eficazmente el ruido, la IA ayuda a los minoristas a obtener información valiosa y a dar forma a enfoques centrados en el consumidor.
Crear cadenas logísticas ágiles
Para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes, los minoristas deben replantearse sus cadenas de suministro tradicionales e implantar ecosistemas adaptables y ágiles. Esto les permitirá responder rápidamente a los cambios en el comportamiento de los consumidores y satisfacer una gama más amplia de sus necesidades, desde las preferencias básicas hasta las de nicho.
Armonizar la venta minorista offline y online
Los canales de compra digitales y físicos operan a menudo con iniciativas y enfoques diferentes, lo que crea desafíos para los compradores que buscan una experiencia de compra sin fisuras. Al tratar estos canales como un todo, con la IA, los minoristas pueden eliminar las ineficiencias operativas y ofrecer una experiencia de compra holística.
Ejemplos emocionantes de casos de uso de la inteligencia artificial en el comercio minorista
Como puede ver, el uso de algoritmos de IA en el comercio minorista es bastante amplio y resuelve tareas bastante diferentes, aunque totalmente aplicadas. Y aunque algunos minoristas aún dudan en automatizar el reaprovisionamiento o predecir la demanda mediante la IA, los actores mundiales ya están haciendo pleno uso de las tecnologías del futuro. Y estos casos de uso de la IA y el aprendizaje automático en el comercio minorista son realmente inspiradores y emocionantes.
Los primeros supermercados automatizados del mundo de Amazon
Amazon Go es un excelente ejemplo de cómo la tecnología impulsada por la IA está transformando la experiencia del comercio minorista. Estas tiendas sin cajeros utilizan una combinación de visión por ordenador, fusión de sensores y algoritmos de IA para permitir a los clientes comprar sin necesidad de los procesos de caja tradicionales. Las tiendas utilizan cámaras y sensores para rastrear los artículos que recogen los clientes y cobrarles automáticamente cuando salen de la tienda. Este sistema impulsado por la IA proporciona una experiencia de compra fluida y sin fricciones, mejorando la comodidad y la eficiencia para los clientes.
Asistentes de tienda inteligentes de Walmart
Walmart, uno de los mayores minoristas del mundo, ha implementado asistentes de tienda impulsados por IA para mejorar la eficiencia operativa y el servicio al cliente. Estos asistentes inteligentes utilizan algoritmos de aprendizaje automático para supervisar los niveles de inventario, realizar un seguimiento de la disponibilidad de los productos e identificar las áreas que requieren reposición. También ayudan a los clientes respondiendo a sus preguntas, ofreciéndoles recomendaciones de productos y guiándoles a lugares específicos de la tienda. Al aprovechar la IA, Walmart pretende agilizar las operaciones, mejorar la experiencia de compra y optimizar el rendimiento de las tiendas.
Estanterías inteligentes y optimización de precios de Kroger
Kroger, uno de los principales minoristas de comestibles de EE.UU., emplea la IA para optimizar las estanterías y los precios de las tiendas. Los sistemas de estanterías inteligentes utilizan visión por ordenador y algoritmos de IA para supervisar la disponibilidad de los productos, identificar los artículos agotados y garantizar una reposición adecuada de las estanterías. Los algoritmos de optimización de precios impulsados por IA analizan diversos factores, como los precios de la competencia, los patrones de demanda y la estacionalidad, para determinar las estrategias de precios óptimas para los distintos productos. Estas soluciones impulsadas por la IA ayudan a Kroger a agilizar las operaciones, reducir las roturas de stock y maximizar los ingresos mediante decisiones de precios basadas en datos.
Inteligencia Artificial para el comercio minorista: Casos de uso del software de IA LEAFIO
En LEAFIO estamos increíblemente inspirados por los casos de minoristas globales que utilizan la tecnología de IA. Sin embargo, nuestra misión y sueño es poner la tecnología al alcance de negocios de cualquier tamaño y en cualquier parte del mundo. Por eso nuestras soluciones basadas en la IA son increíblemente flexibles y fáciles de usar, y permiten a los minoristas observar los resultados inmediatos en los primeros meses de implementación.
Previsión de la demanda con IA de LEAFIO: el poder de la IA para una planificación precisa y una toma de decisiones estratégica
Los algoritmos de previsión de la demanda de LEAFIO tienen en cuenta muchas variables que afectan a la demanda - tráfico, ventas, estacionalidad, promociones, etc. - facilitando el trabajo de los directivos y aumentando considerablemente la precisión de las previsiones. Los algoritmos de LEAFIO pueden calcular y determinar el grado de influencia de cada factor sobre la demanda por separado o en combinación. De este modo, el sistema sólo tiene en cuenta los factores estadísticamente significativos, descartando los innecesarios que reducen la precisión de la previsión.
El modelo de previsión permite prestar una atención temprana a los picos estacionales y planificar el inventario con mayor precisión, evitando tanto el exceso de oferta como las rupturas de existencias. Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático, la precisión de las previsiones aumenta constantemente, garantizando el mejor ajuste del inventario a las necesidades empresariales actuales, reduciendo los excedentes, liberando activos congelados y reduciendo las amortizaciones de productos, lo que redunda en un uso ajustado de los recursos.
El uso de la previsión de la demanda basada en IA de LEAFIO aumenta la precisión de la previsión hasta en un 50%, reduciendo así las ventas perdidas en un 70% y reduciendo los excedentes en un 50% de media.
LEAFIO Fresh: Algoritmos de IA que proporcionan frescura a los clientes y beneficios a los minoristas
El algoritmo LEAFIO Fresh ayuda a los minoristas a reponer las existencias de productos perecederos en el momento y el volumen adecuados para lograr la máxima disponibilidad con las mínimas pérdidas. Tiene en cuenta las fluctuaciones de la demanda según el día de la semana, lo que es especialmente importante para los productos con una vida útil limitada y entregas frecuentes. Utilizando los principios de la contabilidad por lotes (LIFO), el sistema tiene en cuenta la vida útil real de los productos una vez colocados en las estanterías de las tiendas, lo que ayuda a los minoristas a evitar eficazmente los productos caducados. Además, el algoritmo tiene en cuenta la variabilidad de la demanda, los plazos de entrega, los factores de envasado, las restricciones de los proveedores, el inventario intermedio y los requisitos de exposición. El minorista puede establecer el nivel deseado de disponibilidad para cada artículo, minimizando las mermas y manteniendo un equilibrio óptimo del inventario. Este enfoque integral ayuda a los minoristas a mantener a los clientes satisfechos con productos frescos en todo momento, minimizando los desperdicios y las rebajas.
Como resultado del algoritmo de gestión del inventario de productos frescos, en los primeros meses tras la implantación, los clientes suelen observar una reducción del 10% en el exceso de inventario, un aumento del 10% en la disponibilidad, al tiempo que reducen las amortizaciones en un 15%.
Solución de Inteligencia de Promoción LEAFIO para construir un proceso promocional de principio a fin
Los algoritmos de IA que subyacen a la solución de gestión de promociones de ventas están diseñados para proporcionar al minorista el inventario necesario antes y durante la promoción, y para salir de ella sin excesos de existencias ni amortizaciones. La solución proporciona cálculos de inventario muy precisos basados en el análisis del rendimiento y la demanda a lo largo del historial de ventas del producto. En el caso de lanzar promociones para una nueva SKU, el software de gestión de promociones utilizará las cifras de ventas de productos análogos o similares para generar los cálculos. De este modo, cada promoción no se basa en una hipótesis, sino en resultados previsibles y gestionables. Y los algoritmos de aprendizaje automático mejorarán la calidad de las predicciones para cada promoción posterior, de modo que las ofertas promocionales estén siempre disponibles para sus clientes y pueda maximizar los beneficios sin exceso de existencias tras la campaña.
Como resultado del uso de la solución de gestión de promociones impulsada por IA, los minoristas observan un aumento del 20% en la disponibilidad de mercancía promocional, al tiempo que reducen los niveles de excedentes hasta en un 50%.
Conclusión
El alcance de las aplicaciones de la IA en el negocio minorista es increíblemente amplio y sin duda crecerá en los próximos años. La introducción de la tecnología está transformando los negocios y proporcionando oportunidades adicionales para aumentar los ingresos. Al mismo tiempo, es importante que un minorista entienda cómo encaja una tecnología concreta en la estrategia empresarial a corto y largo plazo, qué tareas y problemas está diseñada para resolver. En LEAFIO estamos convencidos de que la implantación de tecnología no es un fin en sí mismo, sino sólo una herramienta para alcanzar los objetivos financieros específicos de nuestros clientes. En otras palabras, no es el dinero el que impulsa la adopción de la tecnología, es la tecnología la que impulsa sus beneficios.
FAQ
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¿Qué debe tener en cuenta un minorista antes de iniciar la implantación de la IA?
Antes de embarcarse en una solución innovadora de IA, los minoristas deben definir claramente sus objetivos, evaluar la preparación de los datos o, al menos, las capacidades de recopilación de datos, evaluar la infraestructura y las habilidades del equipo, e incluir una evaluación del retorno de la inversión (ROI). Estos factores son cruciales para el éxito de la implantación de soluciones tecnológicas en el comercio minorista.
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¿Qué preguntas debe hacer a un proveedor de soluciones basadas en IA?
- ¿Qué entiende por una solución basada en la IA?
- ¿Qué tipo y cantidad de datos se necesitan para que su solución funcione eficazmente?
- ¿Cómo mejora su algoritmo los enfoques tradicionales para resolver los problemas de inventario?
- ¿Puede proporcionar ejemplos reales que demuestren la aplicación práctica de su solución?
- ¿Cuál de sus clientes actuales puede hablarnos de los efectos de la solución? -
¿Cómo se utiliza la IA para las predicciones en el comercio minorista?
La previsión de la demanda basada en IA funciona analizando los datos históricos de ventas, las tendencias del mercado, la estacionalidad y otros factores diversos mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático. Estos algoritmos identifican patrones, correlaciones y dependencias dentro de los datos para generar predicciones precisas de la demanda futura. Los modelos aprenden continuamente y se adaptan a los nuevos datos, mejorando su precisión de previsión con el tiempo. Esto permite a los minoristas tomar decisiones informadas sobre la gestión de inventarios, la planificación de la producción y la optimización de la cadena de suministro, lo que se traduce en una mayor satisfacción del cliente y un aumento de la rentabilidad.
