Si has estado prestando atención a la aplicación de la inteligencia artificial en el retail, es posible que sientas que el revuelo en torno a este tema ha pasado de cero a “llegado” en menos de un año. En tiempo de retail, incluso a la velocidad del consumidor moderno, eso es increíblemente rápido. Parte de la emoción ha surgido de la actividad en torno a casos de uso específicos para la aplicación de la inteligencia artificial en el retail. Mientras que compañías como Baidu profesan tener más de 100 capacidades de inteligencia artificial, en el retail parece que los casos de uso se centran en cuatro áreas principales:

Análisis predictivo / pronóstico

Este enfoque se centra en pronosticar tanto productos como clientes. En cuanto a los productos, los minoristas están buscando oportunidades en tres áreas principales. En primer lugar, están buscando comprender los atributos de los productos desde una nueva perspectiva impulsada por la inteligencia artificial. Al mirar más allá de las conexiones obvias entre los atributos de los productos, los minoristas están utilizando el aprendizaje automático para identificar y establecer conexiones entre productos que se pierden en el ruido. Luego, están relacionando esos atributos con los impulsores de la demanda para hacer predicciones más precisas sobre cómo se venderán los productos y por qué. Por último, los minoristas están buscando incorporar señales de demanda no tradicionales para tener una mejor imagen de la demanda, buscando conexiones entre el comportamiento del consumidor y los productos que puedan ser explotadas en el futuro, utilizando nuevos tipos de datos. Por ejemplo, predecir que un restaurante venderá un 25% más de ensaladas si la temperatura al mediodía supera los 80 grados Fahrenheit. O, por el contrario, que una noticia sobre contaminación de lechuga provoque una disminución del 10% en las ventas de ensaladas.

El análisis predictivo también se aplica al comportamiento del cliente. La coincidencia de productos con el comportamiento del cliente se puede utilizar tanto en el sentido de los productos mencionados anteriormente, como en el sentido del cliente para predecir el próximo producto que un cliente específico estaría interesado en comprar. También se puede utilizar para predecir cuándo, en qué canal y a qué precio (o con qué oferta) un cliente sería más probable que compre, y qué producto captaría más su atención. Esto se ha incorporado al retail a través de soluciones de personalización, principalmente dirigidas a la parte digital del viaje en línea.

Voz / Procesamiento de Lenguaje Natural

Aunque la industria del retail tiende a agrupar el procesamiento de lenguaje natural (NLP) tanto en la entrada como en la salida, en realidad existen aplicaciones que se centran únicamente en las entradas y aplicaciones que se centran más en las salidas, que son mucho más difíciles y se abordarán a continuación. En el lado de las entradas, las aplicaciones se centran en la conversión de voz a texto y luego en el reconocimiento de texto, que luego se puede utilizar para analizar el sentimiento o la emoción. Ejemplos incluyen chats o llamadas telefónicas en centros de atención al cliente que detectan cuándo un cliente podría estar enojado, o análisis tradicionales de redes sociales que son lo suficientemente inteligentes como para aprender por sí mismos. En lugar de que una persona tenga que revisar y señalar las excepciones al lenguaje que tradicionalmente se considera negativo (“Esta aspiradora chupa” a veces no es algo malo), la inteligencia artificial podrá detectar y categorizar las excepciones por sí misma con el tiempo.

La inteligencia artificial está transformando la industria del retail al permitir a los minoristas tomar decisiones más informadas y personalizar la experiencia del cliente. Desde el análisis predictivo hasta el procesamiento de lenguaje natural, la inteligencia artificial está abriendo nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia y la satisfacción del cliente. A medida que la tecnología continúa avanzando, es emocionante pensar en cómo la inteligencia artificial seguirá impactando el retail en el futuro.

Fuente del artículo: Forbes