5 claves de la inteligencia artificial aplicada al retail

Conoce los beneficios principales que la inteligencia artificial le otorga al retail para movilizar su revolución.

 

En medio de la revolución de los datos y la era digital, el retail se ha adaptado a las nuevas necesidades del consumidor y su interés por recibir valor agregado. La inteligencia artificial es uno de los pilares fundamentales para el desarrollo de una estrategia que responda a esta solicitud.

 

En el retail, esta combinación de algoritmos activa diversas herramientas que habilitan las capacidades del talento humano, para cumplir los objetivos de negocio y luchar por la productividad y rentabilidad.

 

La información que transita a través de diferentes flujos que conectan al sector del retail, se debe recolectar, analizar y categorizar para que sea útil y se convierta en la base de procesos que fusionan tecnología avanzada con optimización y eficiencia, los cuales reinventan y crean nuevas dinámicas de negocio.

 

En este sentido, la inteligencia artificial le propone al retail una auténtica revolución en 5 claves:

 

  1. Experiencia del cliente

    Al tener acceso a un mundo de datos e información sobre cada cliente, el retail puede aprovechar la inteligencia artificial para crear experiencias basadas en el comportamiento del consumidor, que responden a sus intereses particulares y posicionen a la marca, según su auténtico conocimiento e interés en el comprador.

    Con la inteligencia artificial es posible identificar hábitos de consumo y gustos, que moldean productos y su experiencia de compra y postventa, para que el cliente se sienta satisfecho, intervenga con recomendación y construya valor junto a la marca.

     

  2. Marketing

    Por medio de la inteligencia artificial se articula el conocimiento que se tiene del cliente, para desarrollar estrategias de comunicación y venta claras y efectivas. Es decir, se conoce a cada cliente con sus particularidades, para priorizar esfuerzos, segmentar y adaptar el portafolio de productos y optimizar la propuesta de valor.

    Asimismo, la inteligencia artificial apoya las labores de marketing al automatizar procesos de comunicación que facilitan la venta, como la selección de canales de comunicación y presencia de marca en momentos clave.

    Además, permite la identificación de tendencias, la toma de decisiones basada en el análisis y rendimiento de las acciones y la unificación de esfuerzos de comunicación.

     

  3. Demanda y oferta

    La inteligencia artificial y la tecnología avanzada que la soporta, como el machine learning, desarrolla capacidades para garantizar la disponibilidad de los productos en los diferentes canales de venta. Así se evita la venta perdida y se consolida una operación bajo una ejecución precisa y coherente.

    Además, permite que se desarrolle realmente una estrategia omnicanal, para que el cliente disfrute una experiencia diferenciada, según sus expectativas. Por eso, se vincula la capacidad de realizar campañas de precios dinámicos, la gestión eficiente del inventario, entre otros.

     

  4. Mayor eficiencia de la cadena de distribución

    Con la inteligencia artificial es posible proyectar el comportamiento de venta de un producto, para tomar decisiones en el momento adecuado y evitar dejar pasar cualquier oportunidad. ¡Teamcore es un ejemplo claro de esto!

    Con la analítica predictiva y la implementación de algoritmos como el de Teamcore, se optimiza la gestión del punto de venta digital y físico, promoviendo un plan de visitas eficiente, la evaluación de exhibiciones, el desarrollo de la red logística, la probabilidad de determinadas promociones, etc.

     

  5. Previsión de la demanda

    La inteligencia artificial nos provee la capacidad de cruzar todo tipo de datos, propios y externos, que de alguna u otra manera tienen relación e impacto con la operación, como el historial de ventas y el pronóstico meteorológico. Por eso, es posible que con su aplicación, se prevea la demanda con alta precisión.

    Es así como a la dinámica se le puede sumar la automatización de la reposición de producto, una gestión productiva del inventario, adaptación del stock a la demanda particular del punto de venta, entre otros. De esta manera se promueve la reducción de gastos operativos, mejor posicionamiento de marca y mayor satisfacción del cliente.

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