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El Machine Learning o Aprendizaje Automático, es una tecnología basada en un algoritmo de Inteligencia Artificial, que es capaz de aprender e ir mejorando automáticamente, gracias a los datos que va recibiendo y procesando de manera continua, para identificar qué está bien, qué está mal y qué se puede optimizar dentro de un sistema o proceso.

Con el 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.

En Storecheck siempre estamos pendientes de las tendencias del retail y si bien por ahora estamos en una etapa de desarrollo para integrar esta tecnología en algunas de nuestras plataformas, nos parece importante compartir información relevante e interesante de la industria minorista, para que puedas considerarla cuando llegue el momento adecuado, por esta razón en este artículo abordamos con más detalle, 5 de los beneficios que aporta esta tecnología al sector.

 

1.- Descubrimiento de patrones de compra: el Machine Learning le permite a los retailers analizar tendencias, patrones y hábitos de compra de los shoppers, considerando incluso, el tiempo que tardan en consumir los productos, para sugerir una nueva adquisición en el momento preciso. Además, recomienda productos relacionados que complementan la compra inicial, sin el riesgo de que sean artículos que el consumidor acaba de adquirir o que no requiere en ese momento, lo cual se traduce en un impulso de ventas para la tienda. 

Para Amazon, es fundamental entender los hábitos de compra de los usuarios, así como la ruta de navegación para enviarles recomendaciones que despierten su interés y detonen una venta nueva. Gracias a esta estrategia, Amazon ha obtenido un incremento del 29% en sus ventas.

 

2.- Optimización del espacio de venta: con el Aprendizaje Automático 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; todo con el fin de brindar una mejor experiencia de compra al consumidor.

 

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. Además, se pueden diseñar promociones personalizadas (no masivas) y comunicarlas a través de notificaciones en medios digitales, como mensajería, chats, aplicaciones móviles, redes sociales y correos electrónicos; de esta manera sólo le llegará esta información a las personas que realmente les debe de llegar.

 

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. Por ejemplo, un comprador habitual de un retail, puede recibir un mensaje en su smartphone, invitándolo a comprar con una promoción personalizada cuando transita cerca del establecimiento.

 

5.-  Automatización de la atención al cliente: un estudio de Gartner estima que para el 2020, el 85% de los servicios de atención al cliente serán realizados mediante inteligencia artificial, soportados por sistemas de machine learning. Un ejemplo de ello son los chatbots, programas informáticos con un alto desempeño en comunicación en lenguaje humano, capaz de responder preguntas básicas realizadas por los usuarios mediante chats online.

 

Estas soluciones facilitan la comunicación entre la marca y los usuarios, lo cual hace que el índice de usuarios satisfechos se multiplique. Todo esto promueve la fidelización del shopper y hace que se conviertan en embajadores de la marca.

 

Algunos ejemplos de retailers alrededor del mundo que utilizan este modelo:

  • The North Face, tienda especializada en ropa invernal y equipo para montañistas, lanzó en línea una experiencia de compras interactiva, donde los clientes pueden dialogar con el sistema y recibir recomendaciones.
  • Levi’s implementó chatbots para auxiliar al cliente a encontrar los jeans perfectos.

En lo que respecta a México, se estima que las cadenas comerciales realizarán una inversión de 3 mil 100 millones de dólares durante este año. Una parte de este presupuesto será destinada a 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.

El machine learning aporta muchos beneficios para el sector retail y se incrementarán aún más, para satisfacer los gustos y preferencias de un shopper que cada vez está más conectado y es más exigente. Mantente pendiente porque el siguiente mes publicaremos nuestro descargable con esta y otras tendencias del retail para el 2020.

 

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