La industria minorista no es ajena a los datos. Durante años, los minoristas han utilizado ampliamente los datos para llevar a cabo iniciativas como identificar clientes, determinar la orientación de los anuncios y desarrollar estrategias de precios.
Sin embargo, las soluciones actuales de análisis y gestión de datos, incluidas las herramientas y servicios de inteligencia artificial, han abierto una gran cantidad de nuevas oportunidades que los minoristas pueden explotar de formas nuevas y poderosas. El problema es que los riesgos y desafíos de la gestión de datos en la industria minorista también están aumentando, lo que significa que las empresas deben invertir en estrategias de mitigación de riesgos de datos si quieren aprovechar los beneficios de las innovaciones de datos de próxima generación.
Para demostrarlo, aquí presentamos cinco nuevas formas en que los minoristas están integrando datos en sus operaciones, así como los desafíos que deberán resolver a lo largo del camino.
1. Enriquecimiento y federación de datos minoristas
Si bien los minoristas siempre han sido expertos en utilizar ciertos tipos de datos para propósitos particulares, sus datos y sus procesos basados en datos tienden a estar aislados. Por lo general, no han combinado diferentes tipos de datos para abordar casos de uso complejos.
Las herramientas modernas de gestión e integración de datos ahora facilitan la combinación de tipos de datos únicos. Por tanto, los minoristas tienen la oportunidad de enriquecer y unir datos para alcanzar nuevos objetivos.
Por ejemplo, un minorista puede enriquecer su base de datos de clientes con datos de fabricación para identificar productos ideales para ofrecer a los clientes en función de sus preferencias y de lo que ofrece el fabricante, una estrategia que combina eficazmente el análisis de los clientes con el análisis de la cadena de suministro de una manera única.
2. Previsión de la demanda y optimización de la cadena de suministro.
Otra forma de mejorar la capacidad de los minoristas para anticipar las líneas de suministro de productos cambiantes y ajustar sus estrategias en consecuencia es utilizar grandes modelos lingüísticos (LLM) para analizar las cadenas de suministro y generar resúmenes de las próximas tendencias.
El análisis de la cadena de suministro no es nuevo para el comercio minorista. Pero históricamente, las herramientas disponibles para evaluar las cadenas de suministro eran más básicas y no podían generar resúmenes detallados de los próximos cambios. La tecnología de inteligencia artificial de próxima generación, como los LLM, abre nuevas oportunidades en esta área y, en última instancia, conduce a operaciones más eficientes y mayores ganancias.
3. Descripciones de productos generadas por IA
La creación automática de descripciones de productos es otro caso de uso clave de la tecnología LLM en la industria minorista. En lugar de tener que escribir a mano descripciones para cada uno de los miles de productos potencialmente ofrecidos por un minorista (un proceso costoso y que requiere mucho tiempo en términos de costos laborales), los minoristas pueden subcontratar este trabajo a modelos de IA.
Llevando esta estrategia un paso más allá, los minoristas podrían utilizar LLM para personalizar o actualizar las descripciones de los productos de forma continua. Por ejemplo, la descripción que ve un cliente al ver una lista de productos en una tienda en línea puede enfatizar las características del producto que más le interesan, mientras que otro comprador ve un resumen diferente correspondiente a sus preferencias.
4. Lucha contra el fraude en el comercio minorista
El fraude ha sido durante mucho tiempo un problema en la industria minorista. Aunque muchos minoristas han invertido en soluciones para combatir el fraude, como herramientas que evalúan los pagos en línea para detectar actividades anormales, estas soluciones no siempre han funcionado tan bien como podrían haberlo hecho.
Las herramientas modernas de análisis y gestión de datos están allanando el camino para importantes mejoras en este ámbito. En lugar de analizar sólo unos pocos puntos de datos (por ejemplo, el historial de pagos asociado con la cuenta de un cliente) para detectar fraude, los minoristas ahora pueden analizar millones o incluso miles de millones de puntos de información en tiempo real. Los minoristas podrían crear sistemas que evalúen datos como las imágenes de los clientes a partir de videos en la tienda para proporcionar una detección de fraude mucho más rica y precisa.
5. Personalización del cliente multimodal
En la medida en que los minoristas han podido personalizar el contenido para los clientes en el pasado, normalmente lo han hecho modificando el texto. Con la IA moderna y las herramientas de gestión de datos que la impulsan, los minoristas ahora pueden interactuar con los clientes de una manera personalizada y multimodal. Pueden generar imágenes y videos personalizados para cada comprador, brindando una experiencia verdaderamente personal en todos los sentidos.
Los desafíos de la gestión de datos en el comercio minorista
Como mencioné, para aprovechar las soluciones modernas de gestión de datos para aprovechar oportunidades como las descritas anteriormente, los minoristas deben abordar nuevos desafíos de gestión de datos.
Uno de los mayores riesgos son los problemas regulatorios y de privacidad que rodean los datos de los clientes. Cada vez más, los minoristas deben gestionar los datos de los clientes de formas específicas. Por ejemplo, la ley GDPR de la Unión Europea exige que los clientes tengan la oportunidad de optar por no recibir datos personales. Para evitar infringir las leyes de privacidad de datos al crear sistemas que analizan la información de los clientes, los minoristas deben incorporar controles de gobernanza granulares en sus herramientas.
Al mismo tiempo, los minoristas deben gestionar los riesgos inherentes a la subcontratación de tareas complejas a modelos de IA, como el riesgo de que los modelos generen contenido que no se alinee con la política o estrategia de la empresa. Esto ya se ha convertido en un desafío en el mundo real. Por ejemplo, una aerolínea canadiense descubrió que un chatbot con tecnología de inteligencia artificial ofrecía a sus clientes descuentos que no deberían haber recibido. En términos más generales, los minoristas deben asegurarse de que sus soluciones de IA cumplan con las pautas y los mensajes de la marca, lo que puede resultar difícil cuando se depende de herramientas y servicios genéricos de IA que no están diseñados para un negocio específico.
Conclusión: el futuro del comercio minorista basado en datos
Con las herramientas y procesos de gestión de datos adecuados, los minoristas pueden afrontar estos desafíos. Al hacerlo, allanarán el camino para llevar la gestión de operaciones minoristas basada en datos al siguiente nivel, ofreciendo nuevas experiencias enriquecedoras para los clientes y al mismo tiempo mejorando la eficiencia y la rentabilidad.
Daniel Avancini es el director de datos y cofundador de Pistauna consultoría de datos e inteligencia artificial que ayuda a las empresas a obtener una ventaja analítica a través de los datos.
