Proporcionar orientación de compra personalizada a los clientes. Para personalizar la experiencia del cliente en las tiendas físicas, las empresas pueden utilizar modelos básicos de inteligencia artificial para crear asistentes de compras digitales capacitados con sus datos corporativos. Al vivir dentro de la aplicación de su marca, estos asistentes pueden ayudar a los compradores a encontrar productos en una tienda, organizar productos relacionados en paquetes, crear listas de compras, ofrecer descuentos basados ​​en compras anteriores y datos de navegación, y más. También puede aprovechar la tecnología de IA generativa del comercio minorista para desarrollar contenido dinámico y adaptable para quioscos y señalización digital. Algunos ejemplos tempranos de marcas minoristas que aprovechan la personalización generativa impulsada por la IA incluyen a Carrefour, una cadena minorista y mayorista multinacional que opera casi 14 mil tiendas en 30 países. A principios de este año, la compañía lanzó Hopla, un chatbot impulsado por ChatGPT que brinda consejos de compras personalizados e incluso recetas a los clientes de Carrefour teniendo en cuenta su presupuesto, compras anteriores y restricciones dietéticas. Estos chatbots pueden ser una adición bienvenida a las soluciones de compras sin pago, ya que ofrecen asistencia perfecta a los clientes expertos en tecnología. Mejora del diseño expositor en tiendas físicas. Con modelos de IA generativa, los minoristas pueden diseñar diseños de tiendas y exhibiciones de productos más atractivos, eficientes y efectivos, impulsando la experiencia del cliente y las ventas. Como mencionamos en la sección anterior, la inteligencia artificial ayuda a reducir diversos datos de los clientes a información significativa, estableciendo correlaciones entre los diseños de las tiendas y el comportamiento del comprador. Un ejemplo de esto podrían ser los mapas de calor que resaltan áreas de alto tráfico en su tienda, que pueden usarse para una ubicación óptima del producto. Los minoristas con visión de futuro también pueden utilizar la IA para crear pantallas que se adapten a segmentos específicos de clientes o preferencias individuales y estimulen las interacciones de los clientes con los diseños mediante pantallas interactivas, aplicaciones de realidad aumentada (RA) y soluciones de marketing de proximidad basadas en la tecnología Bluetooth. Si bien algunas de estas ideas pueden parecer un concepto de ciencia ficción a primera vista, a veces el consejo de la IA generativa en el comercio minorista puede ser tan simple como instalar un expositor en el punto de compra (POP), que por sí solo podría aumentar las ventas hasta en un 32%. %. Ayudar con la gestión de inventario y cadena de suministro. Desde que estalló la pandemia, el sector minorista ha estado lidiando con enormes desafíos en la cadena de suministro. Estos incluyeron el cierre de fronteras y los posteriores retrasos en los envíos, la interrupción de la producción causada por estrictas normas de bloqueo en países como China y los persistentes excesos y desabastecimientos resultantes de los cambios masivos en el comportamiento de compra. Empresas conocedoras de la tecnología como H&M y Zara han recurrido durante mucho tiempo a los servicios de desarrollo de software minorista para resolver estos problemas con la ayuda de ecosistemas de datos integrados dotados de capacidades de inteligencia artificial. Zara, por ejemplo, realiza un seguimiento de todas las compras utilizando números de unidades de mantenimiento de existencias (SKU), analiza las tendencias de ventas de cada una de sus tiendas físicas y ajusta los volúmenes de fabricación en función de la demanda real. De manera similar, H&M utiliza inteligencia artificial para monitorear las ventas en sus 4.700 ubicaciones, anticipar volúmenes de ventas y reabastecer artículos oportunamente. Mediante el uso de IA generativa en las cadenas de suministro minoristas, también es posible pronosticar la demanda, mantener niveles óptimos de inventario y optimizar las operaciones logísticas. La pregunta es: ¿cómo se compara la inteligencia artificial generativa con la IA tradicional y qué beneficios aporta? A diferencia de las soluciones tradicionales de IA minorista, que se basan en datos históricos para detectar patrones en nueva información y ofrecer recomendaciones inteligentes, los sistemas minoristas de IA generativa pueden producir datos de entrenamiento sintéticos. Utilizando estos datos, los algoritmos inteligentes simulan condiciones y escenarios del mercado y prueban los modelos de la cadena de suministro. Estas capacidades hacen de la IA generativa una opción viable para los minoristas que carecen de cantidades sustanciales de datos de ventas y logística, lo que permite a las empresas adoptar un enfoque más granular para la planificación de inventario y optimizar las operaciones de la cadena de suministro con variables complejas. Desarrollar estrategias de precios competitivos. Los minoristas tradicionales pueden utilizar la inteligencia artificial generativa para desarrollar estrategias de precios dinámicas. Como primer paso, deben recopilar datos sobre la demografía, el comportamiento y el historial de compras de los clientes. A continuación, es fundamental recopilar información actualizada sobre los precios de los competidores para categorías de productos específicas. Puede mejorar sus conjuntos de datos con información de fuentes externas, como informes de mercado. Además, es importante considerar otros factores que pueden influir en los patrones de compra de los clientes, como temporadas, días festivos y eventos recurrentes como el Black Friday. Los sistemas de IA generativa minorista absorberán estos datos y adquirirán las habilidades necesarias para interpretar información en tiempo real y tomar decisiones instantáneas de precios basadas en la demanda real. Los algoritmos inteligentes también pueden ayudar a desarrollar estrategias de precios personalizadas basadas en el historial de compras de un cliente. Eliminando el fraude. La IA generativa puede ser fundamental para detectar y prevenir comportamientos fraudulentos en tiendas minoristas físicas a través de diversos medios. Por ejemplo, puede encargar a la IA generativa la creación de datos sintéticos realistas para entrenar modelos de aprendizaje automático cuando los datos reales son escasos o sensibles. Estos datos se pueden utilizar para enseñar a los sistemas de seguridad basados ​​en visión por computadora a detectar robos en tiendas y eventos cariñosos; Para obtener más información sobre estas aplicaciones de IA en el comercio minorista, consulte nuestra reciente publicación de blog sobre los supermercados del futuro. La IA generativa también puede crear datos de transacciones auténticos que ayudan a detectar actividades fraudulentas, como devoluciones y compras falsas. Esto no sólo aumenta la confianza del cliente sino que también mejora su desempeño financiero general. ¡Incluso existe una opción para combinar contratos inteligentes basados ​​en blockchain con soluciones minoristas de IA generativa para detectar vendedores no autorizados y productos falsificados en las cadenas de suministro minoristas tradicionales! Su empresa podría utilizar contratos inteligentes de blockchain que se ejecuten automáticamente cuando se cumplan ciertas condiciones, mientras que la IA generativa analizará los datos de blockchain en tiempo real, identificando patrones y tendencias que los operadores humanos podrían pasar por alto. Algunos casos de uso práctico para esta combinación incluyen la verificación de productos mediante códigos QR o números de serie únicos y el aprovechamiento de la IA generativa para predecir patrones fraudulentos asociados con la generación de estos códigos. Además, es técnicamente posible implementar algoritmos de inteligencia artificial para analizar la información y las transacciones de los proveedores en la cadena de bloques para identificar vendedores falsos o no autorizados.

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