¿Qué es el machine learning en el comercio minorista y como puede ayudar a los negocios físicos y digitales?
Hoy en día, la mayoría de los negocios digitales y físicos enfrentan la competencia desleal que proviene de empresas tecnológicamente avanzadas que ofrecen mejores servicios a precios más bajos. La respuesta para igualar la competencia proviene de una fuente insospechada: el Machine Learning.
En este artículo, os daremos una introducción a lo que representa el Machine Learning para los eCommerces, negocios físicos y digitales y explicaremos como se pueden aprovechar de sus técnicas.
¿Por qué es importante o útil el machine learning en el comercio minorista?
- El machine learning puede ayudar a identificar patrones y correlaciones que los humanos tal vez no puedan ver.
- El aprendizaje automático puede ayudar a automatizar y acelerar procesos que normalmente se harían manualmente.
- El machine learning puede ayudar a mejorar el servicio al cliente al proporcionar recomendaciones y experiencias personalizadas.
- El aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a tomar mejores decisiones sobre el inventario, los precios y las promociones.
El machine learning está teniendo un gran impacto en el comercio minorista, especialmente para las empresas que dependen de las ventas en línea. La Inteligencia Artificial se está utilizando para mejorar los procesos de ventas y optimizar el marketing de la empresa.
Las ventajas del aprendizaje automático (Machine Learning) en el comercio minorista:
El aprendizaje automático (machine learning) en el comercio minorista ofrece ventajas como fijación de precios, previsión de pedidos, servicios de atención al cliente personalizados 24x7, búsqueda de ofertas, experiencia de compra personalizada, seguimiento de los hábitos de los clientes, tiendas sin personal, mayor acceso a los datos y mayor seguridad.
Casos de uso del machine learning en el comercio minorista:
Fijación automática de precios
Optimización de precios
Predicción de la demanda
Segmentación de clientes
Apoyo logístico (Supply chain management)
Ofertas personalizadas
Análisis predictivo
Análisis de la cesta de la compra - Market basket analysis
Predicción de la tasa de rotación - Churn rate prediction
Optimización de la localización
Clasificación de las opiniones de los clientes
Detección de fraudes
Determinación del valor del ciclo de vida del cliente (CLTV)
Automatización del trabajo documental
Predicción de ventas cruzadas
Merchandising
Ejemplos reales de aprendizaje automático (machine learning) en el comercio minorista:
Las marcas utilizan el aprendizaje automático en el comercio minorista para personalizar las experiencias de los clientes, automatizar tareas tediosas y optimizar las recomendaciones de productos.
Los ejemplos incluyen Amazon que usa el aprendizaje automático para recomendaciones de productos, Walmart que usa el aprendizaje automático para el cumplimiento automatizado de pedidos y Sephora que usa el aprendizaje automático para recomendaciones de compras personalizadas.
Sephora:
Sephora está utilizando el aprendizaje automático para desarrollar una aplicación que permite a los consumidores seleccionar un tono específico de una foto que cargan, creando una experiencia de comercio electrónico más inmersiva. Se espera que esta tecnología tenga un impacto positivo en el sector cosmético, así como en otros mercados.
Netflix:
Netflix ha utilizado el aprendizaje automático y los grandes datos para comprender cómo los espectadores consumen contenido y hacen recomendaciones. Esta tecnología les ha permitido crear contenido original y ahorrar mil millones de dólares al año. En el futuro, el aprendizaje automático seguirá desempeñando un papel importante
en el impulso de la demanda de los servicios de Netflix.
The North Face :
The North Face está utilizando IA y el aprendizaje automático para brindar a los clientes una experiencia de compra personalizada llamada "Comprar con IBM Watson", donde pueden hablar directamente a sus teléfonos después de descargar la aplicación para usar el sistema de IA. El asistente virtual ayuda a guiar a los clientes a través de una serie de preguntas para brindarles los productos más pertinentes a sus preferencias y necesidades.
Los minoristas deben utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para crear experiencias de compra eficientes, convenientes y rentables para los clientes. Esto les ayudará a relacionarse mejor con los clientes y reducir el desperdicio, al mismo tiempo que les brinda conexiones significativas.
Las soluciones basadas en IA y ML pueden ayudar a que su negocio minorista crezca al automatizar procesos, brindar mejores conocimientos y mejorar la participación del cliente, lo que resulta en mayores ingresos. Las soluciones como los chatbots, la búsqueda visual y la búsqueda por voz pueden ayudarlo a mantenerse competitivo y maximizar las ganancias.
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