AI/ML está remodelando la realidad en muchas industrias, incluido el comercio minorista. Desde las tiendas físicas hasta los mercados en línea, las empresas minoristas están aumentando las inversiones en inteligencia artificial para obtener una ventaja competitiva, comprender mejor a los clientes y resolver algunos problemas de larga data.
A diferencia de otros espacios, los minoristas están recurriendo rápidamente a un enfoque basado en datos, utilizando flujos de datos para impulsar la velocidad, la eficiencia y mejores decisiones comerciales. Recopilan grandes volúmenes de datos sin procesar en diferentes formatos y extraen, cargan y transforman rápidamente estos datos para convertirlos en información procesable. ¿Cuáles son los beneficios de impulsar la adopción? Veamos algunos cambios clave en la industria y cómo AI/ML puede ayudar.
Tabla de Contenidos
Beneficios de AI/ML en Retail
AI/ML tiene suficiente poder para cambiar el panorama minorista. Los beneficios clave incluyen:
- experiencia de manejo: Mientras que los minoristas solían centrarse en hacer una venta sencilla, hoy buscan crear una ventaja competitiva ofreciendo una experiencia agradable y personalizada.
- La necesidad de mejorar la previsión: Una vez que los minoristas comprendan mejor el comportamiento y las tendencias de los clientes, podrán satisfacer mejor sus necesidades, ofreciendo productos a precios más atractivos y una ubicación optimizada de los productos.
- Gestión de inventario automatizada: Incluso si no tiene un impacto notable en los clientes, AI/ML está resolviendo uno de los principales desafíos que enfrentan los minoristas, permitiéndoles obtener rápidamente información sobre su inventario.
El consultor de negocios minoristas Stephen Barnes y el gerente de productos Andreea Munteanu organizarán un seminario web sobre IA/ML en el comercio minorista.
¿Qué técnicas se utilizan en la industria del retail con inteligencia artificial?
Los minoristas son los primeros en adoptar soluciones de inteligencia comercial como Qlik o imagenNecesitan ejecutar procesos ETL mucho antes de que otras industrias siquiera lo piensen, y permiten que varios equipos tengan capacidades de visualización de datos dentro de sus empresas. Sin embargo, una vez que las fuentes de datos se vuelven más diversas y comienzan a incluir imágenes, video o texto, BI comienza a enfrentar desafíos debido a la necesidad de manejar múltiples tipos de datos y volúmenes más grandes.
AI/ML es útil como una solución para modelar con diferentes tipos de datos, pero la tecnología elegida aún depende de la elección de cada empresa.Soluciones MLOps de código abierto como Encantador flujo de Kube Permitir que los minoristas se beneficien de tener un ciclo de vida del modelo de extremo a extremo en una sola herramienta.
Ejemplo de caso de uso: análisis de la cesta de la compra
El análisis de la cesta es una técnica utilizada por los grandes minoristas para descubrir asociaciones entre artículos frecuentes en las transacciones. De hecho, permite a los minoristas identificar lo que compra la gente mediante el uso de reglas de asociación que destacan sus hábitos. Los minoristas pueden beneficiarse de tales iniciativas, ya que pueden desarrollar una estrategia de comercialización y obtener una mejor comprensión de lo que realmente les interesa a los clientes.
