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¿Por qué la AI está revolucionando todo el sector del Retail?

 

A finales de 2017 la consultora estratégica Gartner anunció: "2018 will mark the beginning of AI democratization. Advances in virtual assistants and Deep learning will foster adoption of artifical intelligence"; y no se equivocó, este 2018 se ha caracterizado por ser el año de la Inteligencia Artificial. Las bases de la AI (Artificial Intelligence) se definieron en los años 50 y es ahora en el siglo XXI cuando ha revolucionado diferentes sectores como el retail, automoción, finanzas, marketing, medicina, etc.
 

Gartner también publica un informe llamado Hype Cycle for Retail Technologies, cuyo objetivo es orientar a las empresas del sector en la elección de tendencias tecnológicas emergentes para los próximos años. En su última edición, la AI se sitúa en el pico de expectativas.

La AI hace referencia a sistemas capaces de realizar procesos por sí solos imitando la lógica humana. Estos procesos pueden englobarse en: aprendizaje (adquisición de información y reglas), razonamiento (uso de las reglas para obtener conclusiones) y autocorrección.



Según su complejidad, los sistemas AI se pueden dividir en dos tipos:

  • Narrow AI:
    Sistemas diseñados y entrenados para realizar una tarea en particular. Un ejemplo sería los asistentes virtuales como Cortana (Microsoft) o Siri (Apple) que pueden informarnos sobre la predicción meteorológica pero no pueden realizar tareas para las que originalmente no fueron programadas.
     
  • General AI:
    Sistemas capaces de simular las habilidades cognitivas humanas, de modo que cuando se le presenta una tarea desconocida, tienen la inteligencia suficiente para encontrar una solución. Un ejemplo sería el asistente virtual Samantha de la película Her. Samantha, a diferencia de Siri o Cortana, es capaz de aprender tareas nuevas y modificar su código base. 

Si atendemos a sus características de aprendizaje, se diferencian dos capacidades:

  • Machine Learning o `Aprendizaje automático'
    Hace referencia a los sistemas capaces de establecer sus propias reglas y aprender por sí solos, es decir, los sistemas de ML trabajan sobre grandes volúmenes de datos, identificando los patrones de comportamiento y basándose en ellos, son capaces de predecir futuros comportamientos.
  • Deep Learning o `Aprendizaje profundo'
    Es una de las clases de algoritmos que se emplean en ML. Se basa en una red neuronal compleja compuesta de elementos denominados perceptrones, cuyo objetivo es aprender las características de la información que recibe para poder predecir nueva información.

Unas de las mayores ventajas de la aplicación de la AI al sector retail es la optimización de la satisfacción del cliente en el proceso de compra. Algunas de sus aplicaciones que ya incorpora comerzzia son:

  • Predicción de ventas.
    Combinando la información de las ventas en tiempo real o almacenada a lo largo del tiempo junto a la información acerca de otros factores como la climatología, la estacionalidad, la actividad en otras tiendas, etc.,
    podemos predecir las ventas futuras de un comercio. Mas información
     
  • Segmentación de clientes.
    Usando la información de las ventas asociadas a clientes, en el caso de los fidelizados se pueden obtener patrones de sus características y clasificarlos en diferentes segmentos. Igualmente, los clientes no fidelizados pueden clasificarse dentro de un segmento en función del grado de similitud de sus características con las características específicas de ese segmento (Padres de familia, estudiante, celíaco,¿). Mas información
     
  • Sistemas de recomendación.
    A través de la información de compras de los clientes junto con el análisis de ventas cruzadas de cada segmento, se pueden crear sistemas de recomendación basados en contenido (aquellos que usan las características de un producto que el cliente ha comprado anteriormente para hacer recomendaciones) o sistemas de recomendación colaborativo (aquellos que usan las características del cliente para encontrar un grupo de clientes con características similares para hacer recomendaciones). De este modo, aumentaremos el ticket medio de los clientes.
     
  • Análisis facial.
    Usando sofware robots u otros dispositivos de imagen, se puede analizar los rasgos faciales que muestra un cliente cuando se le aconseja acerca de otros productos, para saber si es de su agrado o no. De esta forma, se consigue una experiencia de compra personalizada al cliente y más amena. Video
     
  • Chatbots.
    El uso de chatbots tanto en las plataformas virtuales como en sitios webs, permite asesorar al cliente con las mejores ofertas o productos adaptados a su perfil. Video

Por último, la combinación de la AI con dispositivos está ofreciendo nuevas posibilidades al sector retail:

  • Probadores virtuales.
    Estas aplicaciones están pensadas para aquellos retailers dedicados al sector no-food. Se tratan de aplicaciones que a través del reconocimiento de imágenes permiten a los clientes imaginarse cómo se verían con las prendas o los complementos de la tienda.
     
  • Cartelería digital inteligente.
    La combinación de las "dynamic digital signage" con otros dispositivos como una webcam y con información externa como puede ser la climatología, permite ofrecer información y/o publicidad personalizada al tráfico de clientes potenciales en cada momento.

En resumen, aplicando la inteligencia artificial al sector retail, se mejoran notablemente las relaciones de la marca con sus clientes, las cadenas logísticas, se optimizan los procesos y aumenta el volumen de ventas.

¿Estás listo para arrancar con comerzzia?