Actualmente el sector retail avanza hacia una importante recuperación, impulsada tanto por el auge del comercio electrónico como por la vuelta al hábito de compra en las tiendas y centros comerciales.
Por este motivo, los retailers de la región tienen un gran reto de aquí en adelante: optimizar sus estrategias y canales para responder a las nuevas demandas de consumo, e incorporar técnicas de ciencia de datos para procesar grandes volúmenes de datos de manera automatizada, convirtiendo conocimientos en márgenes de rentabilidad mediante el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial.
No caben dudas de que la pandemia de Covid-19 ha sido disruptiva en todo sentido y ha impactado directamente en lo que los consumidores deciden comprar y cómo lo hacen.
Este escenario global ha llevado a que las estrategias de relacionamiento con el cliente resulten cada vez más personalizadas: los consumidores eligen sólo aquello que les interesa de un amplísimo catálogo, satisfaciendo sus necesidades con mayor inmediatez.
En este sentido, los nuevos hábitos y la hiperpersonalización de la experiencia pospandemia, muestran una importante tendencia actual para el sector de consumo masivo: las personas desean comprar cuando quieran (24/7), como quieran (mediados o no por tecnología), donde quieran (tienda física vs tienda online) y recibir solo aquellos productos que les interesan (compra personalizada).
Un estudio de Google/Kantar (The Journey Reshaped) realizado recientemente en México, Colombia, Chile, Perú y Argentina, reveló que el principal motivo que impulsa a los compradores de consumo minorista es abastecerse o reponer un producto. El estudio evidenció, al mismo tiempo, que si bien se observa un aumento promedio del 56% en la cantidad de personas que dicen que comprarán en forma online bienes de consumo masivo en el futuro, la mayoría (66%) de los consumidores en retail todavía planea adquirirlos en la tienda física.
Al mismo tiempo, el relevamiento de Accenture Business Future 2021, arrojó que el 80% de los ejecutivos de retail y bienes de consumo ha aumentado el uso de data interna y externa en tiempo real en el último año, mientras 88% afirma que está invirtiendo en tecnologías que permiten a sus organizaciones crear ambientes virtuales.
Claramente el retail es una de las verticales más involucradas en el modo en que la ciencia de datos y el machine learning transforman las funciones comerciales, mejoran la experiencia del cliente, optimizan la publicidad digital y aceleran la innovación de los productos.
Cada día surgen diversas preguntas que los ejecutivos del sector deben responder con eficiencia: ¿Quiénes son los usuarios avanzados de la plataforma de la empresa? ¿Cómo usan el producto de manera diferente a otros usuarios? ¿Por qué algunos usuarios realizan conversiones y otros no? ¿En qué se diferencia la retención según el tipo de usuario? ¿Es mayor o menor cuando las personas interactúan con una función en particular? ¿Cuáles son los principales impulsores del compromiso, la conversión y la retención? ¿El lanzamiento de una nueva función provocó el cambio de comportamiento deseado?
Desafíos para gestionar negocios de retail desde la ciencia de datos
Los principales desafíos que plantean las aplicaciones de ciencia de datos, inteligencia artificial y machine learning en la industria del retail para los próximos dos años, consisten en:
1) Sistemas de recomendación para predecir las preferencias del usuario: el modelo desarrollado filtra la información de acuerdo al comportamiento masivo de preferencias de clientes y recomienda automáticamente productos que tienen atributos similares (casos Amazon o Mercado Libre).
2) Sistemas de marketing personalizado y análisis de la competencia: la plataforma se basa en integrar el historial de navegación de sus usuarios, compras anteriores, gustos y disgustos, creando campañas específicas que incrementen el retorno de la inversión. También considera información clave de la competencia y de su producto, para diferenciarse.
3) Optimización en la fijación de precios de productos: mediante el análisis de datos de fuentes multicanal, se implementa un modelo de optimización de los precios (dinámicos) en tiempo real. Los retailers tienen la gran oportunidad de atraer a los clientes, retener la atención y desarrollar esquemas de precios personalizados.
4) Gestión de stock para mejorar el almacenamiento y distribución: se trata de predecir qué cantidad de un producto o servicio comprarán los clientes durante un período determinado de tiempo. Para ello, los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a identificar y detectar patrones de tendencias de venta y correlacionarlos entre las cadenas de suministro.
5) Análisis del sentimiento del cliente mediante extracción de datos web: todas las opiniones y comentarios que dejan los usuarios en las redes sociales y plataformas de comercio electrónico, resulta una muy valiosa fuente de datos no estructurados que se utilizan para extraer sentimientos positivos, negativos o neutros y poder brindar mejores servicios al cliente en el futuro.
6) Realidad aumentada que potencia la experiencia de compra: las tecnologías de reconocimiento de imágenes permiten que el usuario escanee un producto y lo visualice mediante su dispositivo sin moverse del hogar (un cliente de una tienda de indumentaria podría ver cómo le queda una camiseta sin probarla físicamente, variar los colores y los talles automáticamente o bien a través de una mueblería y tienda de artículos para el hogar, colocar virtualmente diferentes sillones o lámparas para ver cómo luciría cada una en el living de su casa). En esta nueva experiencia de compra, los clientes ahorran un significativo tiempo y esfuerzo.
Desde 7Puentes acompañamos estratégicamente esta complejidad de la industria retail, siendo el sector que más necesidad tiene de entender a consumidores que demandan personalización, elasticidad y mayor adaptación a sus necesidades.
La visión estratégica de nuestros socios en la industria de retail reside en utilizar Machine Learning (ML) para ser competitivos, generar un mayor retorno de la inversión y dar el salto de innovación que las empresas requieren en este cambio de paradigma.
Algunas de las principales soluciones que ofrecemos son la optimización de procesos de demand forecasting, dynamic pricing y customer analytics, implementando modelos de IA y ML ajustados a los datos de cada retail y su mercado. También exploramos la web y extraemos información de productos, precios, promociones y demás información de valor para construir un data warehouse de inteligencia de productos.
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