Miguel Pochat, Director Ejecutivo de Retail y Consumo Masivo de Accenture Chile.
La Inteligencia Artificial (IA) está cambiando la forma en que recibimos, seleccionamos e interactuamos con la industria del retail. No es de extrañar que tengamos recomendaciones de productos y servicios acorde a nuestros gustos personales o recibamos ofertas de algo que estamos buscando, lo que indudablemente deriva en una mejor experiencia de compra a través de los distintos canales. Sin embargo, y a pesar de los avances en Chile y el mundo, las principales compañías del retail no han logrado sacar el máximo provecho de la IA para sus negocios.
Un ejemplo de esto se desprende de los resultados obtenidos en un reciente estudio de Accenture, el cual revela que el 42% de los consumidores quiere que las empresas establezcan nuevos estándares a la hora de ofrecer servicios e interactuar con ellos. Pero el panorama se complejiza más cuando vemos que, de las 11 industrias analizadas, el retail cae al último lugar en términos de su capacidad para mejorar y ofrecer experiencias significativas a los clientes.
Para Miguel Pochat, Director Ejecutivo de Retail y Consumo Masivo de Accenture Chile, las aplicaciones de IA indudablemente sacarán a la industria de esta posición y transformarán la cadena de valor, el marketing, el merchandising, el engagement, la gestión de la cadena de suministro e incluso las funciones de back-office del sector. “Los beneficios económicos para el retail son prácticamente infinitos, pero la mayoría de los actores nacionales no ha sacado provecho de esta gran oportunidad, ya que no están seguros de cómo y dónde invertir para tener los mejores resultados. En este contexto, esperar no puede ser una opción; si las compañías quieren sobrevivir en los próximos cinco años, deben implementar cuanto antes tecnologías inteligentes en el ‘core’ de sus negocios”.
En este sentido, la IA ofrece una oportunidad única para entregar experiencias más relevantes, personalizadas y rentables, gracias a aplicaciones de Machine Learning y Analytics, que combinadas pueden transformar la experiencia de los consumidores, mejorar las operaciones comerciales y sentar las bases para ofrecer servicios más eficientes y a menor costo.
El desafío de la información
Si hablamos de soluciones concretas, la IA tiene la capacidad de solucionar uno de los problemas más recurrentes de las grandes cadenas de retail: la administración de datos. Según cifras de Accenture, actualmente solo el 50% de las empresas tradicionales tiene un depósito centralizado de datos (data warehouse), y el 5% tiene un “data lake” para datos no estructurados a nivel global. Incluso en los retailers, que afirman tener toda la información necesaria, solo el 52% indica que es fácil acceder a esta.
Otros datos que llaman la atención, es el hecho de que menos del 20% de las empresas ha implementado aplicaciones de IA y/o Machine Learning; el 50% de los retailers -con ventas sobre US$1.000 millones- no tiene funciones específicas para evaluar nuevas capacidades de Analytics; y el 40% de las compañías revela que tiene dificultades para obtener información correcta y desarrollar habilidades, herramientas y un cambio cultural en sus organizaciones.
Estas cifras reflejan una realidad a nivel nacional. En parte esto es así ya que las empresas han confiado en la recolección de sus datos internos -que generan en los puntos de venta e inventarios- a la hora de mejorar sus operaciones. Sin embargo, este repositorio de información es solo superficial, pues la gran mayoría de los datos está distribuida en silos (áreas aisladas) o es inaccesible debido a una infraestructura TI deficiente, afirma Accenture. Por lo tanto, en un contexto marcado por dispositivos interconectados, las fuentes de datos externas, como las redes sociales y geolocalización, son el paso natural por seguir para habilitar una comprensión más completa de los usuarios. También un enfoque más colaborativo con el ecosistema es primordial, ya que es un elemento esencial en el proceso de capturar, gestionar y dar sentido a los datos externos.
“Ahora, si hablamos de soluciones concretas, el sector puede verse favorecido en tres áreas específicas gracias a la IA. El primero, tiene que ver con el customer engagement o participación del cliente, el cual puede optimizarse mediante la oferta de experiencias hiper relevantes y ser un interlocutor entre los consumidores y las empresas, a través de un procesamiento de alta velocidad de los datos personales del cliente. Además, las aplicaciones de IA, Machine Learning y Analytics pueden detectar en tiempo real las tendencias que están influyendo o buscando los clientes, ayudando a predecir el comportamiento de consumo, y el impacto real de avisos, promociones y campañas”, agrega Miguel Pochat.
Por el lado del merchandising, la IA será el vehículo para que las empresas tengan la correcta variedad de productos y en los canales indicados. El análisis de datos en tiempo real, tanto interno como de la competencia, permitirá determinar más detalladamente la cantidad de inventario necesario para la temporada y la fijación de precios. “Esto claramente será una solución práctica a los problemas de inventario que ha experimentado el retail en el último tiempo. En resumen, la Analítica Avanzada (Advanced Analytics) puede aportar en el proceso de compra, asignación y ubicación de inventario”, agrega el ejecutivo de Accenture Chile.
En tercer lugar, las operaciones de backoffice pueden mejorar. Gracias a la implementación de tecnologías inteligentes, se puede escalar fácilmente en las capacidades de predicción, planificación y ejecución de la cadena de suministro, que van desde determinar las mejores rutas de entrega hasta optimizar el mantenimiento de la flota de transporte.
La estrategia correcta
Respecto a la estrategia para transformar los negocios, Miguel Pochat cree que hay grandes oportunidades para las compañías que integren las aplicaciones de IA en el ADN de sus negocios. De este modo, el primer pilar de la estrategia es construir una base de talento capaz de responder y trabajar junto a la Inteligencia Artificial, que puede provenir del talento interno o de asociaciones con agencias o proveedores externos. Naturalmente, las capacidades de planificación y merchandising deberán expandirse para incorporar conocimientos en Deep Learning, Analytics y automatización.
Con el talento asegurado, el segundo paso es construir las capacidades indicadas para administrar los datos obtenidos, enfocándose en los atributos y estructura de la información. Aprovechar la información de las redes sociales y servicios de mensajería de los clientes, será ideal para adelantarse y diferenciarse de la competencia.
Por último, se debe implementar la IA y escalarla en la cadena de valor de las organizaciones. “Un buen lugar para comenzar es a través del customer engagement, pues existen múltiples soluciones disponibles. Sin embargo, el cambio que generará un aumento en el crecimiento, ganancias y participación de mercado de las compañías, pasará por desarrollar una mirada integral entre las distintas áreas del negocio, que van desde el merchandising, fijación de precios, promociones y control de inventarios, hasta la gestión de la fuerza laboral y las aplicaciones en el back-office”, concluye Miguel Pochat.
