Los beneficios de construir un modelo inteligente de relación con el cliente basado en IA
La inestabilidad socioeconómica y los continuos avances tecnológicos de los últimos años han provocado una ola de cambios sin precedentes en el retail con hábitos de los clientes que evolucionan más rápido que nunca. Y estos cambios no se limitan a una mayor digitalización. En cambio, muchos retailers también han notado un aumento significativo en la preferencia por una experiencia híbrida donde los canales digitales como el comercio electrónico o las redes sociales se fusionan con las tiendas físicas.
Cada vez más exigente y a un clic de cambiar por un competidor, el perfil del nuevo consumidor digital y post-pandemia, acelera la necesidad de los retailers de tener conocimientos detallados sobre el consumidor moderno.
La solución no sólo para comprender estos nuevos patrones de comportamiento, sino también para definir productos y servicios que estén alineados con los nuevos estándares, es incorporar soluciones basadas en IA al phygital. Estas soluciones avanzadas permitirán a las empresas recopilar datos valiosos que les ayudarán a adaptarse mejor a un mercado impredecible y superar las principales preocupaciones, como las fluctuaciones de la oferta y demanda, las deficiencias de una tienda física y la reducción del inventario de existencias.
De hecho, según el ebook "AI Reinvents the Retail Sector" que desarrollamos junto con nuestro partner Google Cloud, el mercado de IA superará los 4.400 millones de dólares para 2027, y una gran parte se destinará a entender mejor al cliente.
Entonces, ¿cuáles son algunos ejemplos prácticos de aplicación de tecnología de inteligencia artificial para ayudar a comprender mejor al cliente?
Identificar las próximas tendencias y adaptar la oferta
Con un consumidor cada vez más hiperconectado, que puede comprar a nivel global y tiene acceso ilimitado a diferentes productos en todo el mundo, los retailers deben identificar y anticipar qué tendencias serán las más deseadas en las próximas temporadas para poder adaptar sus colecciones.
Al incorporar herramientas impulsadas por IA que pueden analizar la evolución de las tendencias y los cambios en los hábitos de consumo, los retailers pueden incorporar esta información en la fase de planificación de las próximas colecciones, haciéndolas más adaptadas a la demanda.
En NTT DATA aprovechamos herramientas tecnológicas como Google Trends para nuestros clientes, para identificar qué conceptos y palabras clave se buscan en el contexto de la moda. Con Google Correlate generamos información y comparamos los resultados obtenidos en relación a precios, productos, catálogo y promociones existentes en cada momento. Luego integramos herramientas con capacidades de automatización para recopilar información y seleccionar imágenes de sitios que son populares para cada público objetivo, preparando reportes de la competencia.
Estos servicios avanzados brindan a las empresas de moda informes de alto valor que impulsan la toma de decisiones basadas en datos y las ayudan a mejorar su posicionamiento en el mercado y a diferenciarse de sus competidores.
Definir los tipos de perfiles de clientes que visitan las tiendas
Si bien todos los clientes ingresan a una tienda por el mismo lugar, la ruta que toman a través del establecimiento no siempre es la misma. El recorrido por el interior de la tienda refleja lo variado que puede ser cada cliente en función de sus gustos y preferencias.
Las tecnologías de IA permiten a los retailers detectar a las personas que visitan el espacio físico de la marca, cómo se agrupan los compradores a lo largo de su visita y también cómo se mueven por el espacio comercial. Estas soluciones avanzadas ayudan a los retailers a comprender si las personas compran individualmente o en grupos, cuáles son los puntos críticos donde se detienen con mayor frecuencia o qué productos reciben la mayor atención pero no se compran.
Mediante la recopilación de datos y el uso de IA para extraer información valiosa sobre el comportamiento de los clientes, las empresas pueden identificar los puntos débiles de sus tiendas y adaptarlos en consecuencia. Pueden identificar puntos de acceso para cada perfil de cliente, adaptar la selección de productos y optimizar la visualización de los artículos en la tienda para perfiles clave con solo conocer la ruta física que toman, lo que en última instancia aumenta las ventas.
Entonces, ¿cómo se puede hacer exactamente?
Mediante el uso de las cámaras de CCTV existentes y la recopilación de imágenes y videos que luego se procesan. Posteriormente, los datos se almacenan y, con la ayuda de modelos de aprendizaje automático ad-hoc, los retailers pueden crear perfiles de clientes con precisión utilizando soluciones de gestión de datos. Estos perfiles de clientes anónimos que se definen de acuerdo con las pautas de GDPR ayudan a los retailers a optimizar sus espacios y sus ingresos.
Entender qué productos les interesan más a los clientes cuando están en una tienda
Las tiendas físicas son una inversión importante para los retailers, por lo que entender qué les gusta y cómo reaccionan cuando entran en una tienda es vital para optimizar el espacio y aumentar el retorno de la inversión.
Ahora es posible interpretar con precisión los sentimientos y las reacciones de los clientes cuando interactúan con las pantallas con la ayuda del análisis de sentimiento biométrico facial. Esta nueva y revolucionaria tecnología permite a los retailers analizar de forma anónima las reacciones de sus clientes ante pantallas o productos específicos.
Mediante el uso de cámaras instaladas en la tienda, los retailers pueden analizar de forma anónima las características faciales biométricas cuando los clientes interactúan con las pantallas de la tienda. Esto les permitirá conocer, casi en tiempo real, el nivel de eficacia de sus productos en tienda y la percepción del catálogo para cada segmento.
Los datos que se recopilan se procesan y se utilizan para crear un conjunto de datos que se vincula a cada sección o producto. Atributos como la edad o el género se analizan de forma anónima y se vinculan con el tiempo dedicado a visitar la sección, lo que ayuda al análisis de datos a crear un mapa de sentimiento del visitante por segmento en relación con cada área física. Luego, los resultados ayudan a los retailers a comprender el interés en productos específicos por parte de cada segmento de clientes.
El objetivo es entender la tasa de conversión de compra potencial que pueden lograr mediante el análisis cruzado de las reacciones que se registran con las ventas de la tienda. Esto ayudará a las empresas a sacar conclusiones sobre la efectividad de la pantalla existente y el posicionamiento de precios.
Para adaptarse a los cambios imprevistos en el mercado, las marcas están aprovechando las soluciones tecnológicas de próxima generación impulsadas por la IA para comprender mejor el mercado y el consumidor, pero también para mejorar la experiencia en la tienda, capturar información de comportamiento en el journey físico y recopilar otra información que enriquece la experiencia del cliente.
En NTT DATA, junto con nuestro partner Google Cloud, ayudamos a las empresas a incorporar tecnologías avanzadas en sus operaciones diarias y, al aprovecharlas, comprender el mercado y diseñar nuevos productos y servicios que estén en línea con el consumidor moderno.