El futuro de los datos y la inteligencia artificial en la industria del retail

  • 10/08/2018

Según un estudio de Accenture, las principales empresas del sector deben agregar valor a las experiencias que ofrecen, mediante aplicaciones de IA, machine learning y analytics.

La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que recibimos, seleccionamos e interactuamos con la industria del retail. No es de extrañar que tengamos recomendaciones de productos y servicios acorde a nuestros gustos personales o recibamos ofertas de algo que estamos buscando, lo que indudablemente deriva en una mejor experiencia de compra a través de los distintos canales. Sin embargo, y a pesar de los avances, las principales compañías del retail no han logrado sacar el máximo provecho de la IA para sus negocios.

Un ejemplo de esto se desprende de los resultados obtenidos en un reciente estudio de Accenture, el cual revela que el 42% de los consumidores quiere que las empresas establezcan nuevos estándares a la hora de ofrecer servicios e interactuar con ellos. Pero el panorama se complejiza más cuando vemos que, de las 11 industrias analizadas, el retail cae al último lugar en términos de su capacidad para mejorar y ofrecer experiencias significativas a los clientes.

“El consumidor actual se siente cómodo con la idea de que los retailers utilicen las facilidades y ventajas que brinda la inteligencia artificial (IA); y esperan hoy que estos les ofrezcan el mismo nivel de personalización basada en la IA que disfrutan en otros aspectos de sus vidas, como Google, Facebook, Amazon, Uber, Spotify, Netflix y Mercado Libre entre otros”, afirma Juan Morita, Director Ejecutivo de Accenture.

El desafío de la información

En tanto, si hablamos de soluciones concretas, la IA tiene la capacidad de solucionar uno de los problemas más recurrentes de las grandes cadenas de retail: la administración de datos. Según cifras de Accenture, actualmente sólo el 50% de las empresas tradicionales tiene un depósito centralizado de datos (data warehouse), y el 5% tiene un “data lake” para datos no estructurados a nivel global. Incluso para los retailers que afirman tener toda la información necesaria, sólo el 52% afirma que es fácil acceder a ésta.

Otros datos que llaman la atención, es el hecho de que menos del 20% de las empresas ha implementado aplicaciones AI y/o machine learning; el 50% de los retailers -con ventas sobre mil millones de dólares- no tienen funciones específicas para evaluar nuevas capacidades de analytics, y el 40% de las compañías revela que tiene dificultades para obtener información correcta y desarrollar habilidades, herramientas y un cambio cultural en sus organizaciones.

Estas cifras reflejan una realidad en la industria. En parte, esto es así, ya que las empresas han confiado en la recolección de sus datos internos -que generan en los puntos de venta e inventarios- a la hora de mejorar sus operaciones. Sin embargo, este repositorio de información es solo superficial, pues la gran mayoría de los datos están distribuidos en silos (áreas aisladas) o son inaccesibles debido a una infraestructura TI deficiente. Por lo tanto, en un contexto marcado por dispositivos interconectados, las fuentes de datos externas, como las redes sociales y geolocalización, son el paso natural por seguir para habilitar una comprensión más completa de los usuarios. También un enfoque más colaborativo con el ecosistema es primordial, ya que son un elemento esencial en el proceso de capturar, gestionar y dar sentido a los datos externos.

La IA impactará en todos los aspectos de los modelos minoristas, impulsando el valor en toda la organización. Tres áreas se verán particularmente favorecidas con la transformación de la IA:

El customer engagement, se optimizará mediante diversas aplicaciones de AI, entre ellas las recomendaciones de compra; “el procesamiento ultrarrápido de la información de los consumidores individuales permite la detección de tendencias de consumo en tiempo real, entendiendo como estos responden ante una recomendación de compra, promoción o campaña, y permitiendo tomar decisiones de cambio en tiempo real” agregó Morita.

Por el lado del merchandising, la IA será el vehículo para que las empresas tengan la correcta variedad de productos y en los canales indicados. El análisis de datos en tiempo real, tanto interno como de la competencia, permitirá determinar más detalladamente la cantidad de inventario necesario para la temporada y la fijación de precios.

En tercer lugar, las operaciones de back office pueden cambiar para mejor. Gracias a la implementación de tecnologías inteligentes, se puede escalar fácilmente en las capacidades de predicción, planificación y ejecución de la cadena de suministro, que van desde determinar las mejores rutas de entrega hasta optimizar el mantenimiento de la flota de transporte.

La estrategia correcta

Respecto a la estrategia para transformar los negocios, hay grandes oportunidades para las compañías que integren las aplicaciones de IA en el ADN de sus negocios. De este modo, “el primer pilar de la estrategia es construir una base de talento capaz de responder y trabajar junto a la IA, que puede provenir del talento interno o proveedores externos”, indica Morita. Naturalmente, las capacidades de planificación y merchandising deberán expandirse para incorporar conocimientos en deep learning, analytics y automatización.

Con el talento asegurado, el segundo paso es construir las capacidades indicadas para administrar los datos obtenidos, enfocándose en los atributos y estructura de la información. Aprovechar la información de las redes sociales y servicios de mensajería de los clientes, será ideal para adelantarse y diferenciarse de la competencia.

“No existe una solución de IA perfecta, pero adoptar una mentalidad de prueba y aprendizaje hará que los retailers comiencen a capturar el potencial completo de la IA. La búsqueda de nuevas oportunidades para utilizarla generará características únicas y diferenciales en cada uno”, concluye el ejecutivo de Accenture.