diciembre 7, 2024
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Dualidad en el Retail entre el software convencional y la Inteligencia Artificial

La industria del retail sigue enfrentando desafíos digitales, donde la elección entre utilizar software convencional o integrar inteligencia artificial (IA) es clave para el éxito. La digitalización, la omnicanalidad, la personalización y la sostenibilidad son algunas de las tendencias que marcan el presente y el futuro de esta industria.

Por: Alejandra Leguizamón

La dualidad entre el software convencional y la inteligencia artificial (IA) en el sector retail no es una elección entre dos mundos opuestos, sino una oportunidad de integrar lo mejor de ambos. El uso de cada uno por separado o en conjunto, juegan un papel clave para mejorar la eficiencia, la rentabilidad y la experiencia de cliente.

La gestión eficaz de inventarios, la optimización de precios y las recomendaciones de productos, son áreas clave donde la IA continuará desempeñando un papel fundamental, pues cifras de Mordor Intelligence, indican que, el mercado de la IA en el sector retail aumentará alrededor de 32% durante los siguientes 5 años, reflejando la creciente importancia y adopción de esta tecnología en la industria. En 2023, el mercado de la IA en sector retail a nivel global estuvo en casi USD 7,30 mil millones.

La eficiencia operativa impulsada por el software convencional se combina con la capacidad predictiva y personalización de la inteligencia artificial, creando un entorno retail híbrido que satisface las demandas de un mercado en constante cambio. En este aspecto, un informe de la consultora Informes de Expertos (EMR), señala que, tan solo en América Latina, el mercado de software en 2022 creció a un valor de USD 21,64 mil millones y se prevé que suba a una tasa de 6,80% durante 2023 a 2028.

El uso de software con IA ofrece ventajas sobre el software sin IA, como la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos, la flexibilidad para responder a cambios y situaciones imprevistas, la generación de insights y predicciones, y la mejora de la satisfacción y la fidelización de los clientes. Los escenarios de mayor uso, los comentaremos a continuación. 

Ejemplos de software convencional en el Retail:

El software sin IA es aquel que se basa en reglas y lógicas predefinidas, que se ejecutan de forma automática o con intervención humana. Por ejemplo: 

Sistemas de gestión de inventarios y almacén: 

El software convencional ha sido una herramienta fundamental para la gestión de inventarios en el retail. Permite a los minoristas realizar un seguimiento detallado de los niveles de existencias, gestionar pedidos y optimizar la reposición de productos. El sistema de gestión de almacén (WMS), permite organizar, localizar y mover los productos en el almacén, optimizar el espacio y el tiempo, y reducir los errores. Este software mejora la eficiencia y la productividad del almacén, pero no tiene en cuenta la demanda o las tendencias del mercado. 

Sistemas de Punto de Venta (POS): 

Los sistemas POS convencionales han sido la columna vertebral de las transacciones en el retail. Permiten registrar las ventas, emitir recibos, gestionar las devoluciones y controlar la caja. Este software facilita las operaciones en la tienda, pero no ofrece información sobre el perfil o las necesidades de los clientes. Vale la pena destacar que, el mercado de software de punto de venta (POS) en América Latina se valoró en USD 1,21 mil millones en 2020 y se espera que alcance los USD 2,35 mil millones para 2026, según estudios de EMR.

Plataformas de Gestión de Clientes: 

El software convencional también se utiliza para gestionar la información de clientes, como historiales de compras y preferencias. Estas plataformas ayudan a los minoristas a personalizar las ofertas y mejorar la lealtad del cliente.

 Sistema de marketing por correo electrónico:

Este software permite enviar mensajes a los clientes, segmentar la base de datos, medir el rendimiento y automatizar las campañas. Esto mejora la comunicación y la relación con los clientes, pero no tiene en cuenta sus emociones o su contexto.

Ejemplos de uso de inteligencia artificial en el Retail:

El software con IA es aquel que se basa en algoritmos de aprendizaje automático, que se entrenan con datos y que pueden aprender, mejorar y adaptarse de forma autónoma. De acuerdo con Mordor Intelligence, 48% de los casos de uso de la IA en retail están implantados en el área de atención al cliente. Por su parte, América Retail señala que, el 42% de los minoristas latinoamericanos planean invertir en soluciones de inteligencia artificial en los próximos tres años. Los escenarios más comunes actualmente para uso de IA en la industria retail son:

Recomendaciones de Productos Personalizadas:

La IA ha revolucionado las recomendaciones de productos. Algoritmos avanzados analizan el comportamiento de compra pasado, preferencias y tendencias del mercado para ofrecer sugerencias personalizadas a los clientes. Algunos software de sistemas POS, pueden integrar soluciones de IA para escalar a esta personalización de productos.

Sistema de chatbots:

Estas plataformas permiten interactuar con los clientes, resolver sus dudas, asesorarles en sus compras, y ofrecerles soporte y atención posventa. Este software con IA integrada mejora la atención al cliente, reduce los costes y aumenta la satisfacción y la fidelización.

Optimización de Precios con Machine Learning: 

La inteligencia artificial se aplica para ajustar dinámicamente los precios en función de diversos factores, como la demanda, la competencia, las condiciones del mercado, el inventario, el clima, entre otros. Esto permite a los minoristas maximizar los ingresos y el margen, y mejora la competitividad.

Reconocimiento facial y experiencia de compra en tiendas físicas:

La IA, a través de sistemas de visión por computadora, permite experiencias innovadoras en tiendas físicas, como el pago sin cajero y la detección de comportamientos de compra para mejorar la disposición de productos. El reconocimiento facial, además, permite identificar a los clientes, ofrecerles ofertas personalizadas, facilitar el pago sin contacto y prevenir el fraude. Estas soluciones mejoran la experiencia de compra, aumenta las conversiones y genera confianza.

En conclusión, a medida que la sociedad avanza hacia un futuro más digital en el retail, la convergencia de software y de AI se perfila como la próxima fase evolutiva. Se proyecta que la integración de inteligencia artificial en soluciones de software convencional siga creciendo, ofreciendo una experiencia de compra más personalizada y eficiente.