Los consumidores han cambiado. Su evolución parte de un mayor conocimiento de las cosas y de una mayor exigencia. Ken Hughes, renombrado experto en marketing, mercados y consumo, denomina a los consumidores actuales, a aquellos que están acostumbrados a obtener lo que quieren, cuando lo quieren y donde lo quieren, “consumidores blue-dot”.
El reto para las empresas, por tanto, no es más que la comprensión de esa nueva forma de consumo que pasa por ofrecer una mayor personalización y especificación de sus productos de manera omnicanal, tanto en el online como en la tienda física. La IA y el manejo de los datos disponibles se establece como la herramienta para mantenerse en una posición puntera y de privilegio para que tanto marcas como retailers consigan sus objetivos de ventas. Para ello, analizamos aquí cuatro maneras en las que la Inteligencia Artificial está cambiando el escenario retailer de hoy en día.
1- Mayor eficiencia en el Servicio de Atención al Cliente.
Con la Inteligencia Artificial se consigue una notable mejoría de la experiencia de cada cliente tanto en el espacio digital como en las tiendas físicas tradicionales. Distintas firmas ya han sido capaces de desarrollar robots destinados a dirigirse a los clientes mediante chats e intercambio de información y sus ventas han aumentado significativamente, así como el tráfico en su web. Además, estos robots permiten otras utilidades interesantes como el escaneado de inventarios de una forma más precisa.
2- Recomendaciones de productos personalizados que generan mayores ingresos.
Un gasto cinco veces mayor por visita y un ratio formidable: pese a representar únicamente el 7% de las visitas en la web, cada clic de un comprador en una web retailer supone la cuarta parte de los pedidos y de los ingresos. Esta es la principal conclusión que evidencia el informe sobre Personalización en compras realizado por Salesforce. El informe afirma que todo aquel cliente que hace clic en algún producto recomendado invierte más tiempo en la navegación.
Todo son ventajas para los retailers gracias a que la Inteligencia Artificial considera preferencias, historial, etc. De esta manera se consigue que un determinado artículo escondido, casi oculto en la web, pueda aflorar en el momento oportuno para que el consumidor materialice la conversión y la experiencia sea satisfactoria para ambas partes.
3- Mejor gestión de inventario, logística y entrega
Al margen de las ventas, los clientes y sus experiencias satisfactorias, la Inteligencia Artificial puede resolver una de las principales dificultades del retailer: la logística. Antiguamente, el departamento logístico tomaba decisiones en base a intuiciones y al uso de datos de ventas históricos sin actualizar. Hoy en día los algoritmos determinan tendencias, comportamiento del consumidor e historial, entre otras variables, para poder predecir con mayor acierto. Un inventario mejor administrado supone una mejor entrega de producto al consumidor. De hecho, ya se está trabajando en la posibilidad de que drones y vehículos sin conductor puedan realizar el reparto más eficiente.
4- Inteligencia Artificial de reconocimiento facial para prevención de pérdidas e innovación.
El reconocimiento facial como tecnología no es una innovación reciente, pero en los últimos años, tanto marcas como retailers lo están utilizando para potenciar sus estrategias de marketing. Así, permite un mayor impacto y una experiencia inmersiva, logrando crear una mayor conciencia de marca.
La Inteligencia Artificial es el futuro, es ahora.
El debate hasta ahora era sobre datos pero hace tiempo que se centra en cómo utilizar esos datos. La IA y el machine learning han cambiado todo el ecosistema retailer y todavía quedan más cambios por llegar. Los marketers ya disponen de los datos necesarios para dar a conocer mejor las marcas, para comprender mejor a los compradores y para que los ingresos aumenten a favor de una mayor fidelidad de los consumidores.
Criteo AI Lab, recientemente inaugurado, agrupa al equipo de investigación de Criteo con el equipo de ingeniería de la plataforma de machine learning donde se desarrollan e integran nuevas investigaciones de IA de última generación en nuestros sistemas de producción, así como para impulsar una mayor comprensión de las técnicas de IA. Tres años de proyecto por delante con 20 millones de euros de inversión en este centro de IA que profundizará en la comprensión de la relación marca-consumidor a través de millones de interacciones que sirvan para alcanzar un nivel predictivo mayor.
Para más información sobre cómo Criteo ayuda a las marcas y retailers para el uso de datos consulte Criteo AI Lab.
