Mes del orgullo
Su uso está permitiendo a los comerciantes adaptarse rápidamente a los cambios en el mercado, reducir costos operativos y potenciar la experiencia del cliente.
Actualmente, la Inteligencia Artificial (IA) tiene presencia en diversos sectores, llegando a ser una herramienta esencial para su transformación y modernización. Esto no solo influye en su productividad, sino también en la calidad de sus productos y servicios.
En ese sentido, el sector retail viene aplicando la IA orientada a determinados objetivos o requerimientos. Su adopción está revolucionando la manera en que las empresas planifican sus inventarios y procesan pedidos.
Asimismo, permite optimizar cada etapa del proceso de compra, desde la selección de los productos hasta la entrega final. El uso de la IA contribuye a que los comerciantes puedan adaptarse rápidamente a los cambios que puedan ocurrir en el mercado.
Sobre ello, Rosana Gómez Quintana, directora global del Centro de Excelencia Retail en Softtek, comenta que la capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos, identificar tendencias y automatizar tareas está permitiendo a los retailers adaptarse rápidamente a los cambios en el mercado, reducir costos operativos y mejorar significativamente la experiencia del cliente.
Planificación de mercaderías
La planificación de mercaderías es una de las áreas donde la IA está marcando una diferencia notable. Este proceso resulta fundamental para la gestión eficiente del inventario y la maximización de las ventas, pues se centra en prever la demanda, seleccionar los productos adecuados, definir las cantidades de compra y programar la reposición de stock.
En cuanto a la selección de productos en la planificación de mercaderías, Gómez indica que las empresas están aplicando la IA en el aprendizaje automático y análisis predictivo para definir un surtido que maximice ventas y minimice obsolescencia. “Herramientas como IBM Watson, Blue Yonder, SAP IBP y Oracle Retail Analytics emplean algoritmos avanzados para garantizar la disponibilidad de productos adecuados en las tiendas correctas y en el momento preciso”, agrega.
Siguiendo esa línea, Gómez menciona que la IA está mejorando la planogramación y la reposición de stock con cámaras inteligentes y análisis de imágenes, ayudando a mantener una presentación precisa de los productos. Para ello, soluciones de AWS y Google Cloud AI utilizan redes neuronales para comparar imágenes en tiempo real con los planogramas, optimizando la disposición de los artículos en las tiendas.
Además, la IA detecta patrones de compra y comportamientos de los clientes en tiempo real, lo que hace que los minoristas puedan ajustar dinámicamente su surtido para maximizar las ventas y aumentar el valor del ticket promedio. Por ejemplo, plataformas como Microsoft Azure e IBM Watson están ofreciendo servicios de análisis predictivo que permiten a los comerciantes adaptar su oferta a las tendencias emergentes y las preferencias de los consumidores.
Procesamiento de pedidos
En el procesamiento de pedidos, la IA participa desde la recepción y clasificación hasta la entrega final. De esa manera, garantiza la satisfacción del cliente y mantiene una operación fluida por medio de entregas más rápidas y precisas.
Precisamente, herramientas como IBM Watson, Manhattan, Oracle NetSuite y Blue Yonder están utilizando procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático para optimizar el flujo de trabajo y seleccionar la mejor locación para surtir los pedidos. Ello ocurre sea desde tiendas regulares, dark stores, almacenes o centros de distribución.
La IA también está mejorando la trazabilidad y visibilidad en el procesamiento de pedidos. Algoritmos avanzados y análisis en tiempo real permiten a los minoristas obtener datos precisos sobre la ubicación de los pedidos, detectar retrasos y anticipar problemas. Tecnologías como el aprendizaje automático y NLP, junto con herramientas de IBM y SAP, ofrecen una supervisión continua del ciclo de vida del pedido, lo que personaliza la experiencia.
Por último, la IA está simplificando la gestión de devoluciones y reembolsos. Utilizando el aprendizaje automático para identificar patrones de devolución y el NLP para procesar solicitudes, herramientas como Zendesk, Blue Yonder Return Management, IBM Watson Assistant y Microsoft Dynamics 365 están ayudando a automatizar este proceso, mejorando la eficiencia y reduciendo los errores.
