Según Agustí Amorós, director de desarrollo de AIS Group, "para aplicar estas técnicas sólo hace falta una materia prima, que hoy en día abunda: los datos.. Cada transacción va acompañada de gran cantidad de información asociada al comprador, de enorme utilidad para las empresas en un momento en el que la democratización de la inteligencia artificial (IA), permite extraer los mejores frutos de ese Big Data y traducirlos en oportunidades"
IA para cualquier negocio
La IA permite obtener el máximo partido del canal digital y del eCommerce en general, sin importar si el objeto de venta es moda, calzado, tecnología, alimentación, seguros, muebles, viajes, ocio, libros... Se puede aplicar a todos, porque incide directamente en la inteligencia de cliente y la experiencia de usuario. Además,la IA también puede beneficiar y mucho a otros procesos del canal digital como el control de stocks o la logística.
¿Porqué emplearla?
La firma aplica inteligencia artificial para construir tanto modelos predictivos como sistemas de optimización de procesos, ya sea en retail como en otros sectores. El conocimiento adquirido por la labor de su equipo les hace identificar elementos donde la IA ayuda a mejorar sustancialmente los resultados de ventas y la experiencia de cliente:
Customer Intelligence / Inteligencia de cliente. Conocer al cliente permite elaborar las mejores estrategias de marketing. Por eso, lo primero es realizar una buena recogida de datos de todo lo que ocurre en nuestro sitio web o en la app. No sólo de los usuarios que terminan en compra, sino los que simplemente visitan, marcan artículos favoritos o realizan cualquier otra acción dentro de nuestra plataforma. La IA puede contribuir a dar valor a estos datos ayudando a realizar segmentaciones o construir perfiles que a su vez nos permitan brindar una mejor experiencia a nuestros usuarios, de modo que repercuta en nuestras ventas.
Cross selling o venta cruzada. La IA permite analizar perfiles, buscar correlaciones y multiplica la capacidad de aciertoen la recomendación de productos a los usuarios que visitan la web. Son modelos más refinados que pueden sugerir a una persona que está formalizando la compra de un artículo. De otros productos basados en sus gustos, de acuerdo con su sexo, a su edad, a su historial de compras, a su zona de residencia, a lo que han comprado otras personas de su mismo perfil, etc. Esto puede conducir a la compra extra de productos que originalmente no estaban previstos por el consumidor.
Modelos de propensión de compra en función del perfil. Si bien la venta cruzada se ha enfocado a clientes que están en el proceso efectivo de compra, la IA puede ayudar también a detectar qué personas,de acuerdo con su perfil, pueden tener mayor disposición a adquirir ciertos productos.
Personalización de ofertas y optimización de campañas. Con la información de perfiles y resultados de los modelos de propensión de compra se pueden iniciar campañas proactivas de marketing mejor orientadas al no tratarse de usuarios masivos sino microsegmentos hasta llegar casi al nivel de personalización.
Mejora en las recomendaciones. Tras haber comprado un artículo, por ejemplo, unos auriculares, es frecuente recibir un correo de la misma tienda ofreciéndonos ofertas o información de varios modelos de auriculares más.
Modelos Next Best Action. Las virtudes de la IA favorecen también a los modelos de next best action, es decir, aquellos que nos recomiendan la mejor acción a realizar con cada cliente en cada momento y en función del objetivo a conseguir.
Previsión de la demanda. Una de las grandes inquietudes del comercio en general es poder calcular las ventas que se van a producir. Los algoritmos de inteligencia artificial también facilitan esta labor, aportando resultados mucho más precisos.
La gestión de stocks es untema íntimamente relacionado con la previsión de la demanda en el que la aplicación de la IA puede suponer una considerable ventaja. Incluso para el canal digital hay que tener almacenados los productos y optimizar las cantidades es clave para no tener que liquidar grandes stocks a precios de saldo.
Previsión de compra de materias primas. Directamente vinculada a la previsión de demanda y stocks, está la previsión de compra de los materiales necesarios para la fabricación. Es un punto especialmente relevante para las compañías que abarcan desde la fabricación a la comercialización de sus productos. Es un proceso que actualmente gracias a técnicas como series temporales o técnicas diversas como series temporales o machine learning se puede resolver con mayor precisión, lo que contribuye a reducir y controlar mejor los costes.
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