Reaccionar a lo que compra, luego predecir lo que quiere comprar. Shutterstock / nmedia
Ya sea que realice sus compras en línea o en la tienda, su experiencia minorista es el último campo de batalla para la revolución de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático.
Los principales minoristas australianos han comenzado a darse cuenta de que tienen mucho que ganar al hacer bien su estrategia de IA, y uno de ellos actualmente está reclutando para un Jefe de IA y Machine Learning apoyado por un equipo de científicos de datos.
La división de Woolworths recientemente desarrollada LanasX tiene como objetivo reunir un grupo diverso de equipos, que incluye tecnología, experiencia digital del cliente, comercio electrónico, servicios financieros y experiencia digital del cliente.
Todo sobre el procesamiento de datos
Para comprender las oportunidades y amenazas para todos los principales minoristas, es útil comprender por qué la inteligencia artificial vuelve a estar en la agenda. Dos cosas cruciales han cambiado desde las incursiones iniciales en la IA hace décadas: los datos y la potencia informática.
El poder de cálculo es fácil de ver. El teléfono inteligente en tu mano tiene millones de veces más poder computacional que las voluminosas computadoras de hace décadas. Las empresas tienen acceso a una potencia informática casi ilimitada con la que entrenar sus algoritmos de IA.
El otro ingrediente crítico es la escala y la riqueza de los datos disponibles, especialmente en el comercio minorista.
Los sistemas de inteligencia artificial, especialmente las técnicas de aprendizaje como el aprendizaje automático, prosperan en conjuntos de datos grandes y ricos. Cuando alimentado apropiadamente Con estos datos, estos sistemas descubren tendencias, patrones y correlaciones que ningún analista humano podría esperar descubrir manualmente.
Estos enfoques de aprendizaje automático automatizan el análisis de datos, permitiendo a los usuarios crear un modelo que luego pueda hacer predicciones útiles sobre otros datos similares.
¿Por qué el comercio minorista es adecuado para la IA?
La rapidez de la implementación de IA en diferentes campos depende de algunos factores críticos: el comercio minorista es particularmente adecuado por algunas razones.
El primero es la capacidad de probar y medir. Con las garantías adecuadas, los gigantes minoristas pueden desplegar IA y probar y medir la respuesta del consumidor. También pueden medir directamente el efecto en sus resultados con bastante rapidez.
El segundo son las consecuencias relativamente pequeñas de un error. Un agente de IA que aterriza un avión de pasajeros no puede permitirse el lujo de cometer un error porque podría matar personas. Un agente de inteligencia artificial implementado en el comercio minorista que toma millones de decisiones todos los días puede permitirse tomar algo errores, siempre que el efecto general sea positivo.
Algunas tecnologías de robots inteligentes ya están sucediendo en el comercio minorista con Nuro.AI se asocia con el gigante de los comestibles Kroger para entregar alimentos a las puertas de los clientes en los Estados Unidos.
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Pero muchos de los cambios más significativos vendrán del despliegue de IA en lugar de robots físicos o vehículos autónomos. Veamos algunos escenarios basados en IA que transformarán su experiencia minorista.
Sus hábitos de compra
AI puede detectar patrones subyacentes en su comportamiento de compra de los productos que compra y la forma en que los compra.
Estas podrían ser sus compras regulares de arroz en el supermercado, compras esporádicas de vino en la tienda de licores y atracones de helados en la tienda local.
Mientras que los sistemas de inventario y base de datos de ventas simplemente rastrean las compras de productos individuales, con suficientes datos, los sistemas de aprendizaje automático pueden predecir tus hábitos habituales Sabe que te gusta cocinar risotto todos los lunes por la noche, pero también tu comportamiento más complejo, como el consumo ocasional de helados.
A mayor escala, el análisis del comportamiento de millones de consumidores permitiría a los supermercados predecir cuántas familias australianas cocinan risotto cada semana. Esto informaría a los sistemas de gestión de inventario, optimización automática de stocks de arroz Arborio, por ejemplo, para tiendas con muchos consumidores de risotto.
Esta información sería entonces compartido con proveedores amigables, permitiendo una gestión de inventario más eficiente y una logística optimizada.
Comercialización eficiente
Las bases de datos tradicionales de esquemas de lealtad como FlyBuys permitieron a los supermercados identificar su frecuencia de compra de un producto en particular, como comprar arroz Arborio una vez por semana, y luego enviar una oferta a un grupo de consumidores que fueron identificados como "a punto de comprar arroz Arborio".
Las nuevas técnicas de marketing irán más allá de la promoción de ventas a clientes que de todos modos es probable que compren ese producto. En lugar, recomendaciones de aprendizaje automático promoverá el pan de ajo, el tiramisú u otras recomendaciones de productos personalizados que los datos de miles de otros consumidores han sugerido que a menudo van de la mano.
Un marketing eficiente significa menos descuentos y más ganancias.
Dinámica de precios
El desafío de fijación de precios para los supermercados implica aplicando el precio correcto y la promoción correcta al producto correcto.
Optimización de precios minoristas es una tarea compleja que requiere análisis de datos a nivel granular para cada cliente, producto y transacción.
Para ser efectivos, es necesario examinar un sinfín de factores, como la forma en que las ventas se ven afectadas por el cambio de los precios con el tiempo, la estacionalidad, el clima y las promociones de los competidores.
Un programa de aprendizaje automático bien diseñado puede tener en cuenta todas estas variaciones, combinándolas con detalles adicionales como historiales de compra, preferencias de productos y más para desarrollar información profunda y precios adaptados para maximizar los ingresos y las ganancias.
Valoración de los clientes
Históricamente, los comentarios de los clientes se obtuvieron mediante tarjetas de comentarios, se completaron y se colocaron en un cuadro de sugerencias. Esta retroalimentación tuvo que ser leída y aplicada.
As las redes sociales aumentaron, se convirtió en una plataforma para expresar comentarios públicamente. En consecuencia, los minoristas recurrieron al software de raspado de redes sociales para responder, resolver e involucrar a los clientes en una conversación.
En el futuro, el aprendizaje automático jugará un papel en este contexto. El aprendizaje automático y los sistemas de IA permitirán por primera vez un análisis masivo de múltiples fuentes de datos desestructurados y desordenados, como el cliente grabó comentarios verbales o datos de video.
Reducción de robos
Minoristas australianos perder un estimado de A $ 4.5 mil millones anuales en pérdidas de existencias. El crecimiento en los registros de autoservicio están contribuyendo a esas pérdidas
Los sistemas de aprendizaje automático tienen la capacidad de escanea sin esfuerzo millones de imágenes, permitiendo que los sistemas de punto de venta (POS) inteligentes equipados con cámara detecten las diferentes variedades de frutas y verduras que los compradores colocan en escalas de registro.
Con el tiempo, los sistemas también mejorarán al detectar todos los productos vendidos en una tienda, incluida una tarea llamada clasificación de grano fino, lo que le permite distinguir entre una naranja Valencia y Navel. Por lo tanto, no habría más "errores" al ingresar papas cuando realmente está comprando duraznos.
A largo plazo, los sistemas POS pueden desaparecer por completo, como en el caso de Tienda Amazon Go.
Ordenadores que ordenan por ti
Los sistemas de aprendizaje automático son mejorando rápidamente al traducir tu voz natural en listas de compras.
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Asistentes digitales como Google Duplex pronto puede crear listas de compras y hacer pedidos para usted, con El minorista francés Carrefour y Gigante estadounidense Walmart Ya nos asociamos con Google.
Una experiencia minorista de IA en evolución
A medida que avanza por las etapas de la vida, envejece, ocasionalmente se enferma, puede casarse, tal vez tener hijos o cambiar de carrera. A medida que cambian las circunstancias de la vida y los hábitos de gasto de un cliente, los modelos se ajustarán automáticamente, como ya lo hacen en áreas como detección de fraude.
La reactivo El sistema implica esperar a que un cliente comience a comprar pañales, por ejemplo, para luego identificar a ese cliente como si acabara de comenzar una familia, antes de seguir con las recomendaciones de productos adecuadas.
En cambio, los algoritmos de aprendizaje automático pueden comportamiento modelo, como las compras de vitaminas y bioaceites de folato, luego predecir Cuándo se deben enviar las ofertas.
Este cambio del marketing reactivo al predictivo podría cambiar la forma en que compra, brindándole sugerencias que tal vez nunca haya considerado, todo posible debido a las oportunidades relacionadas con la IA tanto para los minoristas como para sus clientes.
Acerca de los Autores
Michael Milford, profesor, Universidad de Tecnología de Queensland y Gary Mortimer, profesor asociado de marketing y negocios internacionales, Universidad de Tecnología de Queensland
Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.
