Inteligencia Artificial y retail: Respondiendo a las tendencias del shopper

Descubre cómo gracias a la inteligencia artificial, el sector retail puede hacer uso del data sell out para dar respuesta a las tendencias del shopper.

El uso de la Inteligencia Artificial se está generalizando en diferentes sectores del mercado, y el retail no es la excepción.

De hecho, producto del auge del comercio electrónico y el regreso del shopper al PDV, los retailers se han visto obligados a enfrentar un gran reto: optimizar sus estrategias y canales, incorporando tecnología de big data retail, que les permita obtener información clave para responder a las tendencias del shopper.

Y considerando que los puntos de venta en su día a día manejan un flujo interminable de datos generados por los shoppers, contar con una herramienta impulsada por inteligencia artificial tiene sentido.

Te invitamos a no perderte esta nueva entrada de nuestro blog, ya que te hablaremos de cómo puedes aprovechar la inteligencia artificial para crear estrategias exitosas que impacten de manera positiva en los factores de decisión del shopper.

 

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

Podemos entender a la inteligencia artificial como un programa con la capacidad de razonar, actuar o adaptarse como lo haría una persona.

En el contexto de los negocios, la IA cumple cuatro funciones críticas:

• Automatización de los procesos.
• Análisis e interpretación de datos.
• Personalización y participación del usuario.
• Eficacia empresarial.

Son muchas las organizaciones que han comenzado a implementar la IA en diferentes áreas del negocio, desde la planeación y predicción de demanda, el ensamblaje, la gestión de inventarios y productos expuestos en anaquel o hasta el impulso de nuevas formas de comprar. Además, la IA genera nuevas maneras de destacar frente a la competencia.

En el caso del sector retail, donde de acuerdo a Accenture, el 80% de los ejecutivos del retail en bienes de consumo en Latinoamérica ha aumentado el uso de data interna y externa, la IA surge como una potente solución data-driven, que le permite usar los datos para mejorar sus procesos internos y la toma de decisiones.

 

¿Qué beneficios ofrece la IA al sector retail para responder de manera más acertada a las tendencias del Shopper?

Al analizar los hábitos del shopper de hoy, es posible ver que existe un consumidor experto digital, con expectativas bastante altas: quiere comprar cuando quiera (24/7), cómo quiera y donde quiera (PDV físico o virtual).

En ese sentido, la IA hace posible que el sector retail alcance una mayor capacidad de adaptación a las necesidades de sus consumidores, pudiéndoles ofrecer una experiencia cada vez más personalizada, y anticiparse a los factores de decisión del shopper.

Entonces, ¿cuáles son los principales beneficios que el sector retail puede obtener al implementar IA en sus operaciones? Destacamos los siguientes:

 

• Identificación de patrones de consumo a través de la predicción de datos

La IA permite realizar una mejor gestión de la data sell out, ya que es posible recoger y analizar grandes cantidades de datos sobre los consumidores y sus preferencias.

Esta información, a su vez, le permite a las empresas anticiparse y reaccionar a nuevos desafíos, al poder identificar tendencias y predecir cambios en el comportamiento del shopper de una manera más eficaz. Incluso, es posible predecir cuáles serán los patrones y tendencias del mercado en general, para así, definir las mejores estrategias de retail marketing.

Por ejemplo, las empresas pueden establecer una estrategia de fijación de precios más precisa, con precios dinámicos, que varíen según los cambios en la demanda, competencia y tendencias del mercado.

 

• Optimizar la experiencia del shopper

A través de la IA se pueden estudiar los hábitos del shopper, y combinado con la mejora de todos los procesos internos de la empresa, es posible conseguir una experiencia del shopper del tipo WOW moment; es decir, ese momento en el que el shopper encuentra lo que busca (y hasta lo que no buscaba) en el PDV, cuando lo quiere y como lo quiere.

Además, la captura de data sell out permite al minorista llevar un registro del historial de compra para tener una mejor comprensión de los factores de decisión del shopper, optimizando la experiencia del shopper.

 

• Mejor gestión del Share of Shelf

La identificación de los productos en anaquel a través de la inteligencia artificial ayuda a tener datos completos y fiables en tiempo real, para tomar mejores decisiones en la ejecución en el PDV.

Esto significa que se puede responder a las necesidades del shopper trabajando con inventarios inteligentes, que garanticen la presencia de productos en stock y anaquel, así como otros datos claves para implementar estrategias que permitan atender mejor la demanda y generar una mayor eficiencia en ventas.

 

• Mayor eficiencia en el trabajo de los promotores

La inteligencia artificial pone a disposición de los promotores una serie de herramientas que les ayudan a automatizar su trabajo, logrando una gestión más eficiente en el PDV.

Por ejemplo, a través de tecnología de reconocimiento de imágenes, el promotor puede ahorrar tiempo en la captura de información dentro del PDV, y ubicar mejor oportunidades para impulsar las ventas y atender mejor las necesidades del shopper.

 

Kimetrics Perfect Store Suite: Detona el sell out respondiendo de manera certera a las tendencias del Shopper.

La Perfect Store Suite de Kimetrics es una potente solución tecnológica, que se apoya de la inteligencia artificial y permite alinear a todas las áreas involucradas en el proceso de ventas y marketing, gracias a la gestión de data cruzada.

Para lograr llegar a la tienda perfecta, hay que tomar en cuenta que el objetivo no son las ventas por sí solas, sino llegar al objetivo comercial como resultado de una buena ejecución. Por ello la captura de datos del equipo en PDV es clave para medir los kpis definidos y medir su calificación de acuerdo al peso ponderado definido, así que  se necesitan definir los puntos a cuidar de la mano con la estrategia de cada marca y esto implicará crear su propio modelo perfecto. 

Con esta herramienta podrás obtener información en tiempo real de todo lo que ocurre en el PDV, y cruzar con data sell out que te ayudará a predecir el comportamiento de la demanda, para tomar mejores decisiones y responder de forma más efectiva a las solicitudes del shopper.

Si deseas más información sobre cómo puedes implementar nuestra Perfect Store Suite te invitamos a contactarnos.