¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una tecnología basada en un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA), capaz de recopilar y organizar datos para aprender e ir mejorando automáticamente. En otras palabras, tiene el potencial de transformar casi todas las industrias, y en este sentido, el sector retail no es la excepción.
Con la adopción del machine learning, los retailers pueden mejorar procesos administrativos, la gestión de inventarios, la cadena de suministro, la atención a clientes, campañas publicitarias, promociones, sistemas de cobro, entre otros. Este enfoque no solo optimiza operaciones sino que también abre caminos hacia la transformación digital, permitiendo una mejor interpretación del big data para identificar tendencias, comprender mejor al público objetivo, personalizar las campañas de publicidad y, en última instancia, aumentar las ventas.
La integración del aprendizaje automático en el retail es una poderosa herramienta para navegar en la era digital, ofreciendo soluciones innovadoras que responden a las expectativas de un mercado cada vez más exigente y conectado.
Por ello, te compartimos estos 5 principales beneficios de utilizar machine learning como estrategia:
5 Ventajas del Machine Learning en Retail
1. Machine Learning para descubrir patrones de compra
El Machine Learning es una herramienta revolucionaria para los retailers, permitiéndoles no solo analizar tendencias, patrones y hábitos de compra de los shoppers de manera profunda y detallada, sino también considerar aspectos tan específicos como el tiempo que los consumidores tardan en consumir los productos. Esta capacidad analítica avanzada posibilita a las tiendas sugerir una nueva adquisición en el momento preciso, justo cuando el consumidor está más inclinado a realizar una compra.
El Machine Learning facilita la recomendación de productos relacionados que complementan la compra inicial, cuidadosamente seleccionados para asegurarse de que no sean artículos que el consumidor acaba de adquirir o que no necesita en ese momento. Este enfoque inteligente no solo mejora la experiencia de compra para el cliente, al hacerla más personal y relevante, sino que también impulsa las ventas para la tienda al incentivar compras adicionales que tienen un alto grado de relevancia para el consumidor.
Esta tecnología tiene una aplicación amplia y versátil, beneficiando tanto al canal de venta tradicional como al comportamiento de los consumidores dentro de plataformas de ecommerce y aplicaciones móviles. En el entorno digital, donde la cantidad de datos disponibles puede ser abrumadora, el Machine Learning se convierte en una herramienta esencial para filtrar, analizar y utilizar esa información de manera que maximice tanto la satisfacción del cliente como el rendimiento del negocio. Al personalizar la experiencia de compra en línea y en la tienda, los retailers pueden crear una estrategia de marketing y ventas más efectiva, centrada en las necesidades y deseos individuales de cada consumidor.
En resumen, el Machine Learning está transformando la manera en que los retailers interactúan con sus clientes, permitiéndoles no solo anticipar necesidades y preferencias, sino también actuar sobre ellas de manera proactiva. Al integrar esta tecnología en sus operaciones, los retailers pueden mejorar significativamente la eficiencia de sus recomendaciones de productos y estrategias de venta cruzada, lo que resulta en una experiencia de cliente superior y un notable impulso en las ventas.
2. Optimización del espacio de venta
Con el machine learning es posible analizar el shopper journey para definir cuáles son las zonas de mayor afluencia, optimizar los espacios en el piso de ventas y mejorar la organización de los productos o la colocación de campañas específicas en el canal online; todo ello, con el fin de brindar una mejor experiencia de compra al consumidor y estar siempre presentes. Además, esta tecnología facilita la toma de decisiones basada en análisis predictivo, permitiendo anticiparse a las necesidades y preferencias del cliente. Esto representa una ventaja competitiva importante en el dinámico entorno del marketing digital y la industria 4.0, donde comprender y actuar rápidamente sobre los datos se traduce en oportunidades de crecimiento. Implementar machine learning en estrategias de venta y marketing no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también eleva la calidad del servicio, personalizando la interacción y fortaleciendo la relación con los consumidores en un mercado cada vez más saturado.
3. Diseño de promociones y fijación de precios
Otro de los beneficios que aporta esta tecnología a los retailers es que se pueden considerar una serie de variables clave como la oferta, la demanda, y la temporada, para determinar el precio ideal de los productos que ofrecen. Esto permite adoptar un enfoque dinámico en la fijación de precios, ajustándose en tiempo real a las fluctuaciones del mercado y maximizando así los márgenes de beneficio. Además, el Machine Learning habilita la creación de promociones personalizadas, diseñadas para atraer a segmentos específicos del mercado. Estas promociones se pueden comunicar de manera efectiva a través de notificaciones en medios digitales tales como mensajería instantánea, chats, aplicaciones móviles, redes sociales y correos electrónicos, asegurando que la información solo llegue a aquellos consumidores a quienes realmente puede interesar. Este enfoque de marketing directo no solo aumenta la eficiencia de las campañas promocionales, sino que también mejora la experiencia de compra del cliente, haciéndola más relevante y personalizada.
La clave de este proceso radica en el correcto análisis de la data, la cual, gracias al Machine Learning, se puede procesar y entender con una precisión sin precedentes, permitiendo a los retailers anticiparse a las necesidades de sus clientes y responder a ellas de manera proactiva. Esta capacidad de prever y adaptarse rápidamente a los cambios en las preferencias de los consumidores y en las condiciones del mercado constituye una ventaja competitiva crucial en el entorno comercial actual, cada vez más dominado por la incertidumbre y la competencia feroz.
4. Ejecución de campañas inteligentes
De la mano del punto anterior, las campañas inteligentes se ejecutan de manera automática, según el segmento o circunstancias específicas que determina el machine learning. Esta avanzada tecnología permite identificar patrones de comportamiento y preferencias de los clientes, adaptando las acciones de marketing en tiempo real. Por ejemplo, un comprador habitual de un retail puede recibir un mensaje en su smartphone, invitándolo a comprar con una promoción personalizada justo cuando transita cerca del establecimiento, aprovechando así el momento óptimo para incentivar la compra. Este tipo de interacciones, altamente dirigidas y oportunas, no solo incrementan las probabilidades de conversión, sino que también fomentan una relación más estrecha y satisfactoria entre el cliente y la marca.
La integración del machine learning en el marketing digital transforma la manera en que las empresas se comunican con sus clientes, pasando de un enfoque genérico y masivo a uno personalizado y contextual. Además, estas campañas inteligentes pueden extenderse a través de diversos canales digitales, maximizando su alcance y efectividad. Esta estrategia no solo mejora la experiencia del cliente al recibir ofertas que realmente le interesan, sino que también optimiza el retorno de inversión en marketing para los retailers, al asegurar que cada mensaje enviado tenga el mayor impacto posible.
5. Automatización de la atención al cliente
La automatización de la atención al cliente va mucho más allá de simplemente ofrecer una cálida bienvenida o proporcionar el asesoramiento correcto, ya sea de manera presencial o mediante el uso de chatbots. En este aspecto crucial, la recolección de datos, su procesamiento y la posterior implementación de estos insights en estrategias efectivas son fundamentales para generar fidelidad y forjar una relación más estrecha entre el shopper y la marca. Estas soluciones tecnológicas avanzadas facilitan significativamente la comunicación entre la marca y los usuarios, mejorando la experiencia del cliente al proporcionar respuestas rápidas y personalizadas a sus consultas y necesidades. Este enfoque no solo eleva el índice de satisfacción del cliente, sino que también potencia la fidelización de manera notable.
La implementación de sistemas inteligentes permite a las marcas anticiparse a las necesidades de los clientes, ofreciendo soluciones incluso antes de que el shopper las solicite, lo cual añade un valor incalculable a la experiencia de compra. Además, esta automatización contribuye a un análisis más profundo del comportamiento del cliente, lo que a su vez permite optimizar las estrategias de marketing y ventas para ser más efectivas y personalizadas.
Al satisfacer de manera eficiente y efectiva las expectativas de los clientes, las marcas no solo retienen a su clientela, sino que también convierten a los consumidores en verdaderos embajadores de la marca, dispuestos a compartir sus experiencias positivas con otros. Este fenómeno amplifica el alcance de la marca y refuerza su reputación en el mercado, estableciendo una sólida base de clientes leales que impulsan el crecimiento y el éxito sostenido a largo plazo. La automatización de la atención al cliente, por lo tanto, se convierte en una herramienta poderosa para las empresas que buscan destacar en un entorno competitivo, maximizando la satisfacción del cliente y fomentando una comunidad de seguidores leales.
Ejemplos de retailers que ya usan el machine learning
The North Face: Innovación en la Experiencia de Compra Online
The North Face, conocida por su ropa y equipo de alta calidad para actividades al aire libre, ha implementado una experiencia de compras interactiva online. Esta iniciativa permite a los clientes interactuar con un sistema basado en inteligencia artificial, el cual les hace preguntas sobre sus preferencias y necesidades. Utilizando algoritmos de machine learning, el sistema analiza las respuestas para recomendar los productos más adecuados, personalizando así la experiencia de compra. Este enfoque no solo mejora la satisfacción del cliente al facilitar la búsqueda de productos ideales sino que también aumenta la eficiencia de las ventas online.
Levi’s: Personalización a través de Chatbots
Levi’s, la icónica marca de jeans, ha adoptado la tecnología de chatbots para mejorar la experiencia de sus clientes. Estos chatbots, impulsados por machine learning, guían a los clientes a través del proceso de encontrar el par de jeans perfecto, haciendo preguntas sobre estilos, tallas, y preferencias de ajuste. Al procesar las respuestas, los chatbots pueden recomendar productos que se ajusten exactamente a lo que el cliente busca, facilitando una experiencia de compra personalizada y eficiente. Esta herramienta no solo optimiza el proceso de selección de productos sino que también contribuye a aumentar la satisfacción del cliente y la lealtad a la marca.
Walmart: Optimización de Operaciones a Escala
Walmart, el gigante del retail, ha llevado la implementación del machine learning a un nivel avanzado, integrándolo en múltiples aspectos de sus operaciones. La compañía utiliza análisis de datos en tiempo real para optimizar su cadena de suministro, asegurando que los productos adecuados estén disponibles en el momento y lugar correctos. Además, ha implementado sistemas de reconocimiento facial para mejorar la seguridad y personalizar la experiencia de compra. La gestión de inventarios se ha vuelto más eficiente gracias al uso de algoritmos que predicen la demanda futura, reduciendo el exceso de stock y las faltas de inventario. En el ámbito del comercio electrónico y las estrategias digitales, Walmart utiliza el machine learning para personalizar las recomendaciones de productos, mejorar la logística de entrega y optimizar las campañas de marketing digital. Estas aplicaciones no solo mejoran la eficiencia operativa sino que también enriquecen la experiencia del cliente.
En lo que respecta a México, se estima que las cadenas comerciales realizarán una inversión de poco más de 3 mil 100 millones de dólares en sistemas y tecnología. Esto nos explica la importancia que tiene para retailers como Walmart, La Comer y Liverpool, apostar por la innovación logística, comercio electrónico, estrategias digitales, apps y mejorar la experiencia del consumidor.
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