Inteligencia artificial generativa en el comercio minorista: cinco casos de uso principales a considerar

Si está pensando en qué industrias se beneficiarán más de la adopción de soluciones de inteligencia artificial (IA) generativa, es posible que el comercio minorista no sea el primer sector que se le pase por la cabeza.

Sin embargo, un nuevo informe de Salesforce afirma que el 17% de los compradores ya han utilizado la IA generativa para inspirarse en sus compras. Específicamente, los usuarios recurren a modelos de lenguaje altamente desarrollados (LLM) como ChatGPT para investigar ideas sobre dispositivos, inspirarse en moda y desarrollar planes de nutrición personales, ¡y solo han pasado nueve meses desde que la IA generativa se volvió popular!

En este artículo, exploraremos formas en que los minoristas tradicionales pueden aprovechar esta tecnología emergente para automatizar tareas, potenciar la experiencia del cliente y mejorar los márgenes de ganancias optimizando las cadenas de suministro y eliminando el fraude.

Explorando el potencial transformador de la IA generativa en el comercio minorista

La IA generativa es un subconjunto de la IA que tiene la capacidad de crear contenido nuevo y único, como texto, imágenes, audio y video, utilizando la información para la que ha sido entrenada.

A diferencia de la mayoría de las soluciones basadas en IA que están diseñadas para tareas específicas (por ejemplo, reconocer caracteres en imágenes y archivos PDF o detectar transacciones de pago anómalas), los modelos de IA generativa pueden realizar múltiples tareas y producir diversos resultados, siempre que sean similares a los de entrenamiento. conjuntos de datos.

Sin embargo, las notables diferencias entre los dos tipos de IA no significan que no puedan coexistir. Por el contrario, las tecnologías ayudan a abordar las deficiencias de las demás, permitiendo a las marcas minoristas tomar decisiones comerciales mejor informadas y renovar sus estrategias digitales.

A gran escala, el uso de la IA generativa se puede clasificar de la siguiente manera.

Generación de datos sintéticos

Los sistemas de IA tradicionales dependen en gran medida de grandes conjuntos de datos para su entrenamiento. Sin embargo, recopilar estos datos puede ser un proceso costoso y que requiere mucho tiempo y que también plantea preocupaciones sobre la privacidad. Y ahí es donde la IA generativa resulta útil. Gracias a su versatilidad para generar diferentes tipos de datos, esta novedosa tecnología puede ayudar a sintetizar información para el entrenamiento de modelos de IA tradicionales. Además, aborda los obstáculos relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos, lo que permite a los minoristas optimizar el rendimiento del modelo de IA sin riesgos.

Análisis avanzado

Los sistemas tradicionales de inteligencia empresarial (BI) son expertos en procesar y analizar datos estructurados y presentar información en formatos legibles. Los sistemas de BI con IA cuentan con la capacidad de analizar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados provenientes de varios sistemas de TI internos y externos. Las soluciones de IA generativa para el comercio minorista imitan la funcionalidad de las herramientas de análisis de datos basadas en IA. Estas soluciones proporcionan una interfaz fácil de usar para empleados sin experiencia técnica, así como acceso a diferentes tipos de datos de diversas fuentes, como reseñas de clientes y menciones en redes sociales. Además, pueden producir datos similares a la información que ya tiene para amplificar sus esfuerzos de análisis y simular escenarios realistas que reflejen las tendencias actuales del mercado y los cambios en el comportamiento de los clientes.

Creación de contenido más inteligente

La capacidad de la IA generativa para crear contenido no tiene paralelo. Es por eso que las principales empresas de comercio electrónico del mundo recurren a la IA generativa para escribir publicaciones de blog, páginas de destino y descripciones de productos compatibles con SEO. En el comercio minorista tradicional, las aplicaciones de la IA generativa relacionadas con el contenido podrían no tener un impacto tan transformador. Sin embargo, las tiendas físicas aún pueden aprovechar la tecnología para crear contenido contextualmente relevante, desde folletos y mensajes de marketing personalizados en aplicaciones de compras hasta videos de productos que se muestran en pantallas interactivas.

Veamos cómo estas capacidades se alinean con casos de uso específicos.

Los 5 principales casos de uso de IA generativa en el comercio minorista

Proporcionar orientación de compra personalizada a los clientes

Para personalizar la experiencia del cliente en las tiendas físicas, las empresas pueden utilizar modelos básicos de inteligencia artificial para crear asistentes de compras digitales que hayan sido capacitados con sus datos corporativos. Al vivir dentro de la aplicación de su marca, estos asistentes pueden ayudar a los compradores a encontrar productos en una tienda, organizar productos relacionados en paquetes, crear listas de compras y ofrecer descuentos basados ​​en compras anteriores y datos de navegación. También puede aprovechar la tecnología de IA generativa del comercio minorista para desarrollar contenido dinámico y adaptable para quioscos y señalización digital.

Algunos de los primeros ejemplos de marcas minoristas que aprovechan la personalización generativa impulsada por la IA incluyen a Carrefour, una cadena minorista y mayorista multinacional que opera casi 14.000 tiendas en 30 países. A principios de este año, la compañía lanzó Hopla, un chatbot impulsado por ChatGPT que brinda consejos de compras personalizados e incluso recetas a los clientes de Carrefour teniendo en cuenta su presupuesto, compras anteriores y restricciones dietéticas. Estos chatbots pueden ser una adición bienvenida a las soluciones de compras sin pago, ya que ofrecen asistencia perfecta a los clientes expertos en tecnología.

Mejora del diseño de expositores en tiendas físicas

Con modelos de IA generativa, los minoristas pueden diseñar diseños de tiendas y exhibiciones de productos más atractivos, eficientes y efectivos, impulsando la experiencia del cliente y las ventas. Como mencionamos en la sección anterior, la IA ayuda a reducir diversos datos de los clientes a información significativa, estableciendo correlaciones entre los diseños de las tiendas y el comportamiento del comprador. Un ejemplo de esto podrían ser los mapas de calor que resaltan áreas de alto tráfico en su tienda, que podrían usarse para una ubicación óptima del producto.

Los minoristas con visión de futuro también pueden utilizar la IA para crear pantallas que se adapten a segmentos específicos de clientes o preferencias individuales y estimulen las interacciones de los clientes con los diseños mediante pantallas interactivas, aplicaciones de realidad aumentada (RA) y soluciones de marketing de proximidad basadas en la tecnología Bluetooth. Si bien algunas de estas ideas pueden parecer un concepto de ciencia ficción a primera vista, a veces el consejo de la IA generativa en el comercio minorista puede ser tan simple como instalar un expositor en el punto de compra (POP), que por sí solo podría aumentar las ventas hasta en un 32%. %.

Ayudar con la gestión de inventario y cadena de suministro.

Desde que estalló la pandemia de COVID-19, el sector minorista ha estado lidiando con enormes desafíos en la cadena de suministro. Estos han incluido el cierre de fronteras y los posteriores retrasos en los envíos, la interrupción de la producción causada por estrictas normas de bloqueo en países como China y los persistentes excesos y desabastecimientos resultantes de los cambios masivos en el comportamiento de los compradores.

Empresas conocedoras de la tecnología como H&M y Zara han recurrido durante mucho tiempo a los servicios de desarrollo de software minorista para resolver estos problemas con la ayuda de ecosistemas de datos integrados dotados de capacidades de inteligencia artificial. Zara, por ejemplo, realiza un seguimiento de todas las compras utilizando números de unidades de mantenimiento de existencias (SKU), analiza las tendencias de ventas de cada una de sus tiendas físicas y ajusta los volúmenes de fabricación en función de la demanda real. De manera similar, H&M utiliza inteligencia artificial para monitorear las ventas en sus 4.700 ubicaciones, anticipar volúmenes de ventas y reabastecer artículos oportunamente.

Mediante el uso de IA generativa en las cadenas de suministro minoristas, también es posible pronosticar la demanda, mantener niveles óptimos de inventario y optimizar las operaciones logísticas. La pregunta es: ¿cómo se compara la IA generativa con la IA tradicional y qué beneficios aporta? A diferencia de las soluciones tradicionales de IA minorista, que se basan en datos históricos para detectar patrones en nueva información y ofrecer recomendaciones inteligentes, los sistemas minoristas de IA generativa pueden producir datos de entrenamiento sintéticos. Utilizando estos datos, algoritmos inteligentes simulan condiciones y escenarios del mercado y ponen a prueba los modelos de la cadena de suministro. Estas capacidades hacen de la IA generativa una opción viable para los minoristas que carecen de cantidades sustanciales de datos de ventas y logística, lo que permite a las empresas adoptar un enfoque más granular para la planificación de inventario y optimizar las operaciones de la cadena de suministro con variables complejas.

Desarrollar estrategias de precios competitivos

Los minoristas tradicionales pueden utilizar la IA generativa para desarrollar estrategias de precios dinámicas. Como primer paso, deben recopilar datos sobre la demografía, el comportamiento y el historial de compras de los clientes. A continuación, es fundamental recopilar información actualizada sobre los precios de los competidores para categorías de productos específicas. Puede mejorar sus conjuntos de datos con información de fuentes externas, como informes de mercado. Además, es importante considerar otros factores que pueden influir en los patrones de compra de los clientes, como temporadas, días festivos y eventos recurrentes como el Black Friday. Los sistemas de IA generativa minorista absorberán estos datos y adquirirán las habilidades necesarias para interpretar información en tiempo real y tomar decisiones instantáneas de precios basadas en la demanda real. Los algoritmos inteligentes también pueden ayudar a desarrollar estrategias de precios personalizadas basadas en el historial de compras de un cliente.

Eliminando el fraude

La IA generativa puede ser fundamental para detectar y prevenir comportamientos fraudulentos en tiendas minoristas físicas a través de diversos medios. Por ejemplo, puede encargar a la IA generativa la creación de datos sintéticos realistas para entrenar modelos de aprendizaje automático cuando los datos reales son escasos o sensibles. Estos datos se pueden utilizar para enseñar a los sistemas de seguridad basados ​​en visión artificial a detectar robos en tiendas y eventos amorosos. Para obtener más información sobre estas aplicaciones de IA en el comercio minorista, consulte nuestra reciente publicación de blog sobre los supermercados del futuro.

La IA generativa también puede crear datos de transacciones auténticos que ayudan a detectar actividades fraudulentas, como devoluciones y compras falsas. Esto no sólo aumenta la confianza del cliente sino que también mejora su desempeño financiero general. Incluso existe la opción de combinar contratos inteligentes basados ​​en blockchain con soluciones minoristas de inteligencia artificial generativa para detectar vendedores no autorizados y productos falsificados en las cadenas de suministro minoristas tradicionales.

Su empresa podría utilizar contratos inteligentes de blockchain que se ejecuten automáticamente cuando se cumplan ciertas condiciones, mientras que la IA generativa analizará los datos de blockchain en tiempo real, identificando patrones y tendencias que los operadores humanos podrían pasar por alto. Algunos casos de uso práctico para esta combinación incluyen la verificación de productos utilizando códigos QR o números de serie únicos y luego aprovechar la IA generativa para predecir patrones fraudulentos asociados con la generación de estos códigos. Además, es técnicamente posible implementar algoritmos de inteligencia artificial para analizar la información de los proveedores y las transacciones en la tecnología blockchain para identificar vendedores falsos o no autorizados.

Aunque la IA generativa minorista aún se encuentra en sus primeras etapas, como líder visionario, debería considerar agregar la tecnología a su caja de herramientas digitales lo antes posible. Dado que los clientes dependen cada vez más de sus teléfonos inteligentes y aplicaciones mientras compran en tiendas físicas, usted podría aprovechar la IA generativa para personalizar su mensaje, ajustar sus estrategias de ventas adicionales y cruzadas y obtener conocimientos más profundos sobre el comportamiento del consumidor.

Sin embargo, existen ciertos obstáculos que su organización podría necesitar superar al implementar cualquier tipo de IA en los negocios. Para ayudarle a avanzar en su proyecto piloto de IA, el equipo de ITRex ha escrito varias guías prácticas.

• Una explicación de qué es una prueba de concepto (POC) de IA y por qué es esencial para el éxito de su proyecto
• Un resumen de los desafíos de la implementación de la IA
• El manual de IA en los negocios que proporciona instrucciones paso a paso para implementar la IA en su organización.
• Un resumen de los factores que afectan los costos de desarrollo de la IA (con estimaciones aproximadas de los proyectos de IA de nuestra cartera)

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Este artículo fue publicado originalmente en el sitio web de itrex.