Big data, machine learning e inteligencia artificial para el análisis del comportamiento del usuario en el rubro retail

Agosto 2021

Hoy en día, el rubro retail cuenta con diversos canales de interacción con los clientes, tanto físicos como virtuales, que abarcan desde la asistencia personal de la tienda hasta el uso de dispositivos donde pueden consultar sobre precios, promociones, stock, etc. En ese sentido, las aplicaciones relacionadas a big data, machine learning e inteligencia artificial le permiten a esta industria recabar información detallada y construir el perfil de sus clientes para diseñar mejores estrategias de venta, promociones y comunicación.

 

Por otra parte, la consultora EY Perú lanzó la tercera edición del estudio sobre madurez digital en las empresas del país con el objetivo de tener una visión referente al grado de transformación que han alcanzado las organizaciones en términos digitales. Entre las cifras mostradas, se observa que el 73% de empresas está encaminada en el proceso de digitalización y que un 55% elevó su inversión con este fin. Además, entre los sectores con mayor madurez digital destaca el rubro de consumo masivo y retail, en donde la herramienta digital que más se usa es big data, la cual es importante para identificar tendencias en el comportamiento de los consumidores y ofrecer servicios acordes con su preferencia y necesidad.

 

El sector retail demanda cada vez más y mejores estrategias para la atracción y fidelización de sus clientes. Además de competir entre tiendas físicas del sector, también compite en el ámbito del e-commerce. Incorporar el big data, machine learning e inteligencia artificial como recursos es clave para apoyar las estrategias del mercado y conocer el comportamiento de los usuarios. A continuación, se mencionan puntos importantes sobre esta tendencia tecnológica.

 

El uso de big data en el análisis del comportamiento del usuario

 

La industria del retail se encuentra en un proceso continuo de integración de la tecnología en sus operaciones. La digitalización de los procesos, el e-commerce, el internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) son indicadores importantes que muestran que la transformación digital está acelerando al sector en estos últimos años y marcando la pauta del camino a seguir.

 

Es importante mencionar que herramientas tecnológicas como el big data, como punto de partida en la recopilación de grandes cantidades de datos, de la mano del machine learning y la inteligencia artificial pueden ofrecer al sector retail un amplio potencial de ventajas entre las que destaca el hecho de que cualquier empresa puede mejorar su rendimiento sin importar el tamaño de su negocio. Con machine learning, basada en un algoritmo de inteligencia artificial, los retailers pueden mejorar sus procesos administrativos, la gestión de inventarios, la cadena de suministro, zonas calientes de una tienda, la atención predictiva a clientes, campañas publicitarias, promociones, sistemas de cobro, entre otros.

 

Las ventajas que aportan estas tecnologías al sector retail respecto al comportamiento del usuario son:

  • Análisis de patrones de compra: Le permite a los retailers analizar tendencias, patrones y hábitos de compra de los usuarios, considerando incluso, el tiempo que tardan en observar los productos, para sugerir una nueva adquisición en el momento preciso. Además, ayuda a recomendar productos relacionados que complementan la compra inicial, sin el riesgo de que sean artículos que el consumidor acaba de adquirir o que no requiere en ese momento, lo cual se traduce en un impulso de ventas para la tienda.
     
  • Optimización del punto de venta: Es posible analizar el “customer journey” para definir cuáles son las zonas de mayor afluencia o zonas calientes de una tienda, optimizar los espacios en el piso de ventas y mejorar la organización de los productos. Todo con el fin de brindar una mejor experiencia de compra al consumidor. Adicionalmente, dicha experiencia se puede complementar ofreciéndole al cliente aplicaciones de pago smart tales como pagos contactless y POS inteligentes. La idea es minimizar el tiempo de espera, brindando soluciones que permitan pagar de forma simple, rápida, segura y sin intermediarios.
     
  • Elaboración de promociones y fijación de precios: Se pueden considerar una serie de variables clave como la oferta, la demanda y la temporada para determinar el precio ideal de los productos que se ofrecen. Además, se pueden elaborar promociones personalizadas (no masivas) y comunicarlas a través de notificaciones en medios digitales, como mensajería, chats, aplicaciones móviles, redes sociales y correos electrónicos través de zonas de Wi-Fi gratis. De esta manera, sólo le llegará esta información a un target de personas realmente interesadas.
     
  • Ejecución de campañas inteligentes: Las campañas inteligentes se ejecutan de manera automática, según el segmento o circunstancias específicas que determina el machine learning con Wi-Fi analytics. Por ejemplo, un cliente puede recibir un mensaje en su smartphone invitándolo a comprar con una promoción personalizada cuando transita cerca del establecimiento y un dispositivo IoT lo detecta y se conectan a zonas seguras de Wi-Fi gratuito.
     
  • Automatización de la atención al cliente: Los servicios de atención al cliente serán realizados mediante inteligencia artificial, soportados por sistemas de machine learning. Un ejemplo de ello son los chatbots, programas informáticos con un alto desempeño en comunicación en lenguaje humano, capaz de responder preguntas básicas realizadas por los usuarios mediante chats online o atendiendo en las tiendas físicas. Por otra parte, se recomienda considerar estaciones de autoservicio que incorporen terminales de pago inteligente, en las que el usuario efectúa el pago de sus compras por sí mismo, sin necesidad de la presencia de personal de la tienda. La recepción de los pagos se realizará de forma autónoma, por medio de tarjetas de crédito o débito, NFC (Near-field communication), billetera electrónica con un token o PIN certificado y seguro.

 

Complementando lo anterior, las empresas del rubro retail deben incorporar, también, tecnología IoT para lograr la captura de esta gran cantidad de datos solicitada, ya que el comportamiento de los clientes que acudan a una tienda será analizado en tiempo real a través de estos sensores electrónicos interconectados entre sí. El big data fomentando el uso de machine learning e inteligencia artificial puede evaluar los movimientos de los compradores en la tienda. Eso incluye el manejo y abastecimiento de inventario; y las relaciones de los compradores y los empleados. Los sensores IoT y la analítica de datos permiten decidir si el aforo de personas y la distribución de los productos de la tienda atraen e involucran a los compradores de forma efectiva.

Con las beacons (pequeños transmisores como balizas), los retailers pueden enviar instantáneamente alertas push de descuentos y rebajas a los smartphones de los compradores en la zona de cobertura. También, pueden proporcionar una navegación sencilla en la tienda y capturar los datos del consumidor para enviar detalles específicos y personalizados.

Adicionalmente, es importante incorporar mecanismos de pago simples y seguros para mejorar la experiencia y los niveles de satisfacción de nuestros usuarios. Un ejemplo de esto es la aplicación de soluciones de pago smart, que simplifican las transacciones de pago y además, aceptan diferentes medios como tarjetas, wallets (billeteras electrónicas) y dispositivos o tarjetas contactless. Pagar directamente, sin la necesidad de intermediarios y colas de espera son atributos clave para diferenciar a los retailers.

 

Gracias al big data, las tiendas inteligentes con IoT y las plataformas digitales como los e-commerce ayudan a los minoristas a identificar el comportamiento de compra del consumidor y a resolver problemas en tiempo real, mejorando su experiencia de compra en la tienda.

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La información que brinda el big data sobre los consumidores es amplia y los retailers pueden recogerla de sus clientes mediante plataformas digitales, pagos smart, smartphones, sensores IoT u otros medios. El big data, junto con el machine learning y la inteligencia artificial brindan el soporte para procesar estos datos obtenidos y obtener información avanzada que permitirá innovar el negocio, interactuar con el cliente y mejorar su experiencia de compra.

 

Gracias al uso de tecnologías disruptivas, la transformación digital permite resolver todo tipo de problemas tradicionales que pueden tener las empresas hoy en día. Esta reinvención surge de la necesidad de adaptarse al cambio y solucionar problemas que el negocio tenga que hacer frente con el uso de nueva tecnología.

 

Gtd te ofrece soluciones basadas en big data acompañado del uso de machine learning e inteligencia artificial para conocer mejor a tus clientes. Las empresas logran ser más eficientes en sus decisiones, y por extensión, benefician a sus consumidores, ya que, al conocer y predecir mejor su comportamiento, estos obtendrán lo que realmente necesitan y se reforzará su lealtad.

 

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