La Inteligencia Artificial en el retail –como aplicarla para lograr los mejores resultados

Si evaluamos el sector de retail en el último año, vemos que existen muchos retos y oportunidades que hacen evolucionar al sector para poder satisfacer las demandas cambiantes de los clientes. La tecnología móvil, la velocidad del servicio y la entrega, y los bajos precios son la punta del iceberg.

En debates recientes algunas empresas y analistas de retail comentan que la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) están entre sus prioridades para lograr mayor eficiencia en sus operaciones. La pregunta que se hacen estas empresas es si desarrollar un motor de IA/ML ellos mismos o mucho más probable volcarse a una empresa especializada en tecnología que ya esté operando y tenga experiencia en el sector.

Los consumidores saben el producto que quieren y lo quieren ya, en el tamaño, color y marca, que ellos piden. Si la empresa no lo tiene, comprarán en otro lado.

Otra presión competitiva es la rápida expansión de sitios de compras. Amazon invirtió en R&D más de USD 22 mil millones (fuente: Bloomberg), y Alibaba prevé invertir US $15 mil millones en los próximos 3 años (fuente: CNBC) — ambos con un mayor foco en IA. Obviamente no es viable para las empresas de retail invertir a este ritmo para competir con una variedad interminable de ítems/inventario, tiendas con nuevos formatos y entregas hasta en el mismo dia o en 24 horas. También existen los sitios de compras locales que evolucionan y avanzan en el mercado.

La personalización y el foco en el cliente se considera frecuentemente como la forma para competir, pero al intentar gestionar los costos laborales, el inventario, las condiciones con los proveedores y las presiones competitivas utilizando los distintos softwares ya existentes, que el departamento de TI mantiene, nos encontramos con que la información necesaria para servir al cliente en forma consistente en todos los canales puede no estar disponible.

La IA y el ML pueden ser la respuesta para un mejor servicio a los clientes, pero se deben hacer las siguientes preguntas relevantes de cómo se aplican la IA/ML para lograr un resultado exitoso. Todos conocemos a Alexa, Siri, y Google Home – cuyos dispositivos interactúan por voz, y están en los bolsillos, y en las casas como genios dentro de la botella, escuchando y esperando una orden. Pero hay mucho más que solo reconocimiento por voz.

Donde la IA y el ML logran valor en el sector de retail es en la cantidad de cálculos que se pueden realizar, sobre un volumen enorme de datos, logrando correlaciones entre datos y brindando recomendaciones/acciones en la detección de patrones. La cantidad puede ser extrema y como tal es generalmente solo viable comercialmente cuando se la implementa en un ambiente en la nube escalable elásticamente. Además de esto, a medida que se acumulan más datos con el tiempo el motor de la IA/ML puede medir resultados de predicciones anteriores (es decir aprende) y se vuelve cada vez más precisa.

Se pueden ver resultados positivos en los clientes en casos como:

• Poder indicar a un cliente en la tienda física donde se encuentra el ítem que solicita, confirmando antes que el producto está disponible, y si el producto no está en stock poder identificar un reemplazo adecuado o una sucursal cerca donde conseguirlo.
• Aumento de la eficiencia de la cadena de suministro considerando:
• Precisión ampliamente mejorada de la futura demanda de cada ítem en cada ubicación, gestionando promociones, eventos, datos demográficos, pronóstico del tiempo, se terminan los días de acumulación de productos.
• Selección del proveedor/ fabricante que brinda el producto a tiempo, en la cantidad adecuada, al mejor costo a la bodega, o directo al consumidor.

• Disminución de los costos del personal de las tiendas y de la bodega optimizando sus horarios conforme a la demanda calculada (flujo de ventas y del inventario), generando un menor costo operativo para los consumidores.

• Brindar visión analítica relevante a los usuarios, alertando de las desviaciones más allá de la tolerancia y actuando acorde.

• Ofrecer chatbots, tanto para el cliente como el personal, que permitan fácil acceso a la información y las acciones como “Quiero cocinar cordero esta noche, encargar los ingredientes para buscarlos en mi camino a casa.”

• Detección de fraude identificando temas problemáticos de la cadena de suministro.

• Fijar precios y promociones de un ítem que maximice el margen y tenga éxito de ventas.

Tradicionalmente, estos retos han sido tema del personal con amplia experiencia y conocimiento, pero con pronósticos básicos y basado en buenos instintos que a veces tienen éxito, pero con mucho espacio para mejorar.

Actualmente, las empresas de software están incorporando IA y algoritmos de ML. Lo que las empresas de retail deben hacer es encontrar un socio que pueda escucharlos y colaborar con una estrategia que pueda resolver los principales problemas y lograr mejorar la productividad.

Una empresa innovadora incluye IA/ML dentro de la plataforma en la nube con ejemplos como:

• Aplicación del Machine Learning a soluciones de gestión de la demanda para lograr una mayor precisión al predecir las curvas de la demanda y así aumentar los niveles de servicio disminuyendo el inventario logrando mejores resultados, si se compara con las soluciones tradicionales para pronosticar.

• La plataforma para la gestión de la demanda está diseñada para hacer pronósticos de la demanda de ventas, lo que a su vez impacta en la cantidad del personal en las tiendas. El ML puede aplicarse para optimizar los horarios de trabajo conforme a las leyes laborales locales y lograr acuerdos eficientes.

• La IA se aplica para mejorar la calidad de los datos y el análisis empresarial al completar brechas de datos incompletos para aumentar la relevancia y precisión de las herramientas de soporte para la toma de decisiones.

• La integración de la IA con la gestión de activos físicos y el Internet de las Cosas (IoT) para predecir las necesidades de mantenimiento para evitar o minimizar las fallas de los equipos.

¿Será este el año en que veamos la IA y el ML poner primera y florecer en el sector de retail? Supongo que muchas empresas de retail comenzarán con su estrategia IA/ML este año y debido a la urgencia del mercado, no dudo se asociarán con proveedores de TI experimentados. Ya sea para mejorar la eficiencia del ERP, optimizar la cadena de suministro o mejorar la experiencia del cliente, toda empresa de retail se beneficiará adoptando estas herramientas.