🛍️ La Nueva Era del Retail: Cómo la IA está Revolucionando la Industria
La industria del retail está al borde de una nueva era definida por el avance tecnológico. Con la expectativa de que la industria gaste 7.3 mil millones de dólares al año en inteligencia artificial para el año 2022, los minoristas que buscan mantenerse un paso adelante están recurriendo cada vez más a la inteligencia artificial para ayudarles a comprender los millones de puntos de datos en la tienda y convertirlos en información perspicaz que puedan utilizar para mejorar la velocidad y efectividad de sus decisiones comerciales. En este artículo, examinaremos cinco casos de uso de inteligencia artificial en el mundo del retail.
🛒 Caso de Uso 1: Cobros sin Cajeros
Los cobros sin cajeros permiten a los clientes entrar a la tienda, elegir lo que desean, pagar y salir de la tienda sin tener que hacer cola o lidiar con ningún asistente de tienda. Las diversas formas en que los minoristas están tratando de implementarlo pueden sorprenderte, desde carritos inteligentes hasta aplicaciones y vigilancia por cámaras. Hay mucha innovación en este espacio. Se requieren varias cosas para hacer que tu tienda sea inteligente. Necesitas cientos, a veces miles de cámaras, sensores de Internet de las cosas y un sistema de visión por computadora. Esto permite a los minoristas detectar y comprender las interacciones de los clientes, monitorear el movimiento de los productos y detectar automáticamente los precios a cobrar.
Cuando se implementa correctamente, crea una situación beneficiosa para los clientes. Ya no tienen que perder tiempo haciendo cola o escaneando sus artículos, mientras que para los minoristas, pueden reducir sus gastos en personal. Hay varias empresas que intentan convertir esto en la nueva norma. Veamos algunos ejemplos. En primer lugar, Caper AI es una startup que desarrolla carritos inteligentes y tecnología de cobro sin cajeros. El carrito detecta automáticamente los artículos al instante con sus cámaras de visión por computadora integradas. Los compradores simplemente arrojan los artículos al carrito de forma natural y no es necesario escanear códigos de barras. Una vez que un artículo entra en el carrito, se agrega automáticamente a la lista de compras digital. En 2021, Instacart confirmó que pagaron 350 millones por Caper AI. Otro ejemplo conocido es Amazon Go. Estas tiendas sin cajeros utilizan la fusión de sensores y algoritmos de aprendizaje profundo para identificar qué artículos tiene un comprador y cuánto cuestan.
📦 Caso de Uso 2: Gestión de Inventario
La pandemia ha demostrado lo importante que es la gestión de inventario. Aunque algunos problemas de la cadena de suministro pueden escapar del control de los minoristas, la IA puede desempeñar un papel importante en optimizarla y permitir a los minoristas saber qué se necesita, en qué cantidades, cuándo y cuál es el costo. Aprovechando el poder de los sistemas de visión por computadora, pueden implementar software de detección de objetos para rastrear el inventario en los estantes e informar qué áreas de la tienda necesitan reabastecimiento. También puede mejorar la disposición de la tienda, acelerar las pruebas A/B, producir mapas de calor para mostrar dónde se concentran los clientes en la tienda y predecir cuánto tiempo un producto permanecerá en el estante antes de ser vendido. En 2017, Walmart firmó un contrato con Boston Over Robotics. La idea era que los robots utilizaran el aprendizaje automático para identificar qué productos estaban a punto de agotarse. Sin embargo, por razones no divulgadas, la asociación no se materializó.
🔍 Caso de Uso 3: Detección de Actividad Sospechosa
El hurto continúa siendo un gran problema en todo el mundo, lo que le cuesta a los minoristas miles de millones de dólares al año solo en Estados Unidos. La mayoría de las tiendas utilizan circuitos cerrados de televisión (CCTV) como medida de seguridad, pero la IA puede ir un paso más allá. Permite a los minoristas identificar comportamientos sospechosos en la tienda y, si se comete un delito, puede enviar una alerta a un miembro del personal para que revise las cámaras. Utilizando el reconocimiento de actividad, el seguimiento de objetos y la estimación de posturas, pueden reconocer comportamientos peculiares en la tienda. La empresa con sede en Tokio, VAC, ha creado dicho software. Afirman que las pruebas en tiendas de conveniencia locales demuestran que su sistema puede reducir las pérdidas por hurto en un 77%.
🤖 Caso de Uso 4: Experiencia del Cliente
Los minoristas están explorando formas en que la IA les permita comprender mejor el comportamiento de los compradores en la tienda, lo que les ayuda directamente a brindar un mejor servicio a sus clientes. Al analizar el tiempo de permanencia y cuánto tiempo una persona mira un artículo, puede brindar a los minoristas una visión más profunda de lo que puede aumentar la conversión y llevar a compras más grandes. La IA también se puede utilizar para personalizar la experiencia en la tienda y, según Accenture, el 83% de los clientes están dispuestos a compartir sus datos si esto resulta en una experiencia más personalizada. Cali Burger ha implementado quioscos de autoservicio que utilizan software de reconocimiento facial para identificar a los clientes habituales. Una vez reconocidos, les brinda acceso a su información del programa de lealtad, su historial de pedidos e incluso les recomienda comidas. La empresa comenzó a probar la tecnología a fines de 2017 y tiene planes de implementarla en todo el mundo.
📊 Caso de Uso 5: Mejora de la Ubicación de los Productos
Un planograma define la ubicación y cantidad de productos que se deben colocar en exhibición. Esencialmente, es un plano de todos los productos en una tienda. Utilizando técnicas de reconocimiento de imágenes y detección de objetos, la IA puede ayudar a eliminar las conjeturas en la ubicación de los productos, lo que ayuda a los minoristas a realizar las modificaciones necesarias para mejorar el diseño de la tienda, lo que significa más ventas para el minorista. Otro gran beneficio de esta tecnología es la capacidad rápida de identificar estantes vacíos, que durante años han sido la pesadilla tanto de los minoristas como de los consumidores. Utilizando cámaras fijas junto con la detección de objetos, los minoristas pueden alertar instantáneamente al personal cada vez que se encuentre un estante vacío. Tracks, un bot de planograma de IA, se utiliza para auditar los planogramas, lo que permite a los minoristas optimizar las exhibiciones en la tienda, y pueden hacerlo durante la noche mientras la tienda está cerrada y tener la información lista para el personal por la mañana cuando llegan.
En conclusión, el futuro del retail está en la IA. Al agregar capacidades de IA a las tiendas, ayuda a los minoristas a convertir sus datos en nuevos conocimientos poderosos. Estas soluciones centradas en los datos resultan en una mejor experiencia de compra para el cliente, con un proceso de compra más eficiente y personalizado.
