La crisis sanitaria producida por el covid-19 generó cambios en el comportamiento y los hábitos de consumo debido al distanciamiento social, lo cual ha tenido un impacto notable en el crecimiento del uso de la tecnología en el comercio minorista. La pandemia exigió a las empresas una rápida reorganización de sus estrategias basada en tres pilares: la optimización de costos, el apoyo a la fuerza laboral que trabaja remotamente y la resiliencia del negocio.
Para todo ello el uso de la computación en la nube se volvió indispensable. Según IDC, el mercado de la computación en la nube en Perú alcanzó los 303.41 millones de dólares durante el año pasado. Se estima que el consumo de esta tecnología crecerá un 38,1% entre 2019 y 2024 en dicho país.
Esta evolución digital se produjo en el contexto de un consumidor hiperconectado, donde había que hacer frente al creciente aumento de la demanda en línea. Las marcas necesitaban optimizar las operaciones en lo que respecta a la logística, la organización del inventario, la previsibilidad de las ventas y el compromiso con la base de clientes.
Por lo tanto, la elaboración de estrategias para alcanzar estos objetivos también ha requerido la comprensión de las diferentes oportunidades creadas por el procesamiento y el análisis de datos, cuyos elevados volúmenes solo pueden ser soportados por arquitecturas basadas en la nube.
Gracias a su elasticidad y escalabilidad de almacenamiento de información, la nube es capaz de gestionar y analizar la gigantesca cantidad de datos procedentes de las interacciones de los consumidores. Esta tecnología permite a las empresas ser más ágiles y crecer rápida y fácilmente.
Inteligencia artificial y machine learning
En el comercio minorista (y en otros segmentos), su uso también destaca por garantizar el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) o aprendizaje automático, lo cual garantiza la optimización en las operaciones y añaden inteligencia basada en hechos a la toma de decisiones.
Estas tecnologías se han convertido en algo tan común que la mayoría de los consumidores las utilizan sin darse cuenta. Cuando los clientes visitan los sitios web de compras y buscan un determinado producto, por ejemplo, son dirigidos a artículos similares cuando realizan nuevas búsquedas. Pareciera que el aplicativo pudiera leer los pensamientos y anticipar los deseos.
Así es como funciona el aprendizaje automático, aprendiendo de las interacciones de los clientes en las diferentes plataformas de tal manera de ir adaptándose a los cambios en sus perfiles de búsqueda de productos o servicios específicos.
De hecho, el aprendizaje automático tiene el potencial de transformar casi todos los sectores. En el comercio minorista, además de acercar a las marcas a los deseos de los usuarios, esta transformación puede verse en casos prácticos de optimización de las operaciones.
Las aplicaciones de reparto, por ejemplo, pueden ampliar su red sirviendo a más restaurantes, en más ciudades, con el apoyo de miles de repartidores. Las herramientas de machine learning en la nube permiten mejorar la logística de las entregas con el uso de un simulador de rutas, capaz de calcular con gran precisión el tiempo de viaje entre el restaurante y el destinatario e incluso ayuda a estimar el tiempo de preparación del plato. Así, se garantiza que el cliente reciba su pedido a tiempo y que el repartidor reduzca el tiempo de espera de la preparación.
Otro ejemplo común de la aplicación del aprendizaje automático es la categorización de productos, que a menudo se hace manualmente y lleva miles de horas de trabajo. Con el uso del ML, es posible reducir este tiempo y mejorar la asertividad del proceso. En el caso de las grandes cadenas y franquicias, la inteligencia artificial también permite automatizar un proceso de decisión relacionado con la distribución de productos.
La cantidad de artículos de cada color, tipo y tamaño puede definirse con la ayuda de herramientas de automatización, lo que garantiza que, posteriormente, la distribución de los artículos a las tiendas asociadas se realice de forma más rápida y práctica.
Predicción de las ventas
El uso del aprendizaje automático también contribuye a predecir los picos de ventas en el mercado mediante un análisis de datos preciso. Con ello, las empresas pueden organizar y anticipar su producción para tener stocks disponibles para nuevas demandas.
Esta tecnología también puede ayudar a los minoristas a aumentar sus ventas mediante la captación de nuevos clientes: el análisis de datos es capaz de predecir tendencias, identificar necesidades y predecir nuevas oportunidades en diferentes nichos de consumo gracias al acceso instantáneo a informaciones que configuren con precisión los perfiles de los clientes actuales o potenciales.
A partir de estos ejemplos, está claro que los patrones creados a partir del análisis de grandes cantidades de datos con la ayuda del aprendizaje automático están ayudando a los minoristas a obtener información más precisa, lo que supone una importante ventaja competitiva.
Entender el lenguaje de los usuarios, reconocer los patrones de compra y aprender de la información puede ayudar a los minoristas a afrontar retos importantes y complejos. Con la rápida evolución de las empresas y los consumidores en el mundo digital, el potencial que aporta al sector el uso de estas tecnologías es cada vez más importante e indispensable.
