El futuro de las compras en línea se hace realidad con la IA y el aprendizaje automático

Los Supersónicos sugirieron una vida de automatización y facilidad que aún no hemos dominado del todo, pero el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático tiene el potencial de acercar el futuro de las compras en línea, especialmente el comercio minorista, al ideal.

Antes de saltar al futuro de las compras en línea y cómo los minoristas se pavonean en la pasarela digital con AI y ML, distingamos los dos.

AI (inteligencia artificial) es un sistema inteligente completamente automatizado que puede ayudar a los compradores a encontrar exactamente lo que necesitan.

ML (Machine Learning) se discute con mayor frecuencia en el comercio minorista, ya que toma innumerables líneas de datos históricos e intenta encontrar patrones y tendencias, así como hacer predicciones precisas.

La pandemia iluminó la necesidad de ambas tecnologías, demostrando que ambas tienen poder de permanencia.

El futuro de las compras online: Pruebas virtuales, menos devoluciones

Así es como AI y ML están revolucionando el futuro de las compras en línea:

1. Ayudar a los compradores a encontrar el tamaño y el producto correctos para reducir las devoluciones de comercio electrónico
2. Fortalecimiento de las cadenas de suministro minoristas
3. Impulsar la personalización para la diferenciación de la marca

Las restricciones de COVID cerraron rápidamente las tiendas en todo el mundo a principios de 2020 y los minoristas rápidamente tuvieron que encontrar una nueva forma de ayudar a sus clientes a tomar decisiones informadas. Con pocas experiencias en la tienda, los clientes tenían que adivinar si los productos en sus pantallas serían los que disfrutarían. Comprar dos tallas de la misma camisa puede ser fácil para un cliente inseguro, pero causa estragos en el inventario minorista.

Jason Goldberg, director de estrategia comercial de Publicis Group, explica que el paso a las pruebas virtuales ayuda a reducir las devoluciones y aumenta la sostenibilidad.

Se devuelve el ocho por ciento de las compras en la tienda, mientras que “en el comercio electrónico, se devuelve entre el 20 y el 30 %. Así que ese es un resultado astronómicamente costoso y ecológicamente desastroso”, dice.

A medida que varios segmentos minoristas continúan su crecimiento meteórico en línea, este desajuste debe abordarse para evitar impactos masivos en las ganancias y los ingresos.

Haz una pose: cómo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial impulsan la CX y la lealtad

Entrenar modelos de aprendizaje automático para ayudar a los clientes a pedir el tamaño y el tipo de producto perfectos garantiza que estén contentos la primera vez. Las pruebas virtuales resultaron muy útiles durante la pandemia cuando los probadores estaban cerrados. Su alto nivel de efectividad demuestra que se mantendrán después de la pandemia.

Esto es especialmente cierto en categorías como los cosméticos. Probar un probador que varios otros habían usado nunca fue una práctica muy higiénica y es posible que COVID haya terminado con experiencias llenas de gérmenes como esa para siempre. La realidad aumentada permite a los clientes probarse varios productos cosméticos sin tener que quitarse el color anterior o incluso salir de casa.

De manera similar, AI y ML han comenzado a ayudar a los consumidores a tomar decisiones más seguras, lo que ayuda a los minoristas a mantener los niveles de existencias y aliviar el estrés en sus cadenas de suministro en general.

Las cadenas de suministro minoristas se vuelven más inteligentes para mejorar las compras en línea

La pandemia expuso cuán importante es la cadena de suministro para el comercio minorista. Con todo el acaparamiento de papel higiénico, muchos compradores encontraron un estante completamente vacío por primera vez.

Aquí es donde Goldberg ve una aplicación perfecta para el aprendizaje automático. “Podemos usar el aprendizaje automático para observar todo ese comportamiento histórico, predecir nuestra cadena de suministro, predecir mejor qué tan eficientes serán nuestras fábricas en la fabricación de los [productos] y hacer coincidir mejor la oferta con la demanda en la tienda”, dice. “El cliente no tiene que hacer nada diferente; nunca saben ni les importa que el aprendizaje automático mejoró esa tienda, solo saben que Walmart tenía exactamente lo que querían”.

Esta fluidez es el verdadero objetivo final: conseguir que el cliente obtenga lo que quiere y necesita en el momento oportuno.

La IA en el futuro de las compras en línea: lograr un equilibrio

COVID aceleró la aceptación por parte del consumidor de nuevas formas de comprar. Este es solo el comienzo del uso de AI y ML en el comercio minorista. A medida que los consumidores comiencen a usar y disfrutar de las funciones que ya están en el mercado, comenzarán a esperar que estas funciones funcionen juntas.

Por ejemplo, un renovador de viviendas podría querer cambiar el color de sus paredes y alfombras. Poder visualizar el cambio en una vista de realidad completamente aumentada les ayuda a tomar mejores decisiones en función de cómo los productos se complementan o no entre sí. Al cambiar a la ropa, un minorista puede querer que los clientes se prueben virtualmente un conjunto completo para mejorar la venta cruzada y reducir las devoluciones.

Con tantos datos de clientes recopilados, los minoristas deben apresurarse a crear experiencias personalizadas. Al mismo tiempo, los minoristas deben lograr un equilibrio con la IA; no debe usarse para procesos que ya funcionan sin problemas. Nadie necesita la tecnología por el bien de la tecnología. En cambio, la IA y el ML deben aprovecharse para mejorar materialmente la experiencia del cliente.

ML alimenta la personalización, la diferenciación

El aprendizaje automático también puede servir como diferenciador para los minoristas en categorías altamente competitivas. Por ejemplo, Amazon puede tener innumerables martillos para ofrecer a sus clientes, pero un minorista más pequeño puede brindar una experiencia invaluable a los consumidores al ayudarlos a elegir el martillo adecuado para su proyecto específico.

Hay claras ventajas en esta recopilación y agregación de datos porque, explica Goldberg, "usted sabe más sobre cómo sus clientes usan el producto, sabe más sobre el camino que tomaron para considerar el producto, por lo que hay datos que puede recopilar .”

Los datos son una mina de oro para los minoristas que pueden aprovecharlos adecuadamente.

Prepárese para el futuro de las compras en línea

Para usar AI y ML de manera más efectiva, los minoristas deben ingresar datos únicos en algoritmos y capacitarlos. Esto toma tiempo para perfeccionarse, por lo que, mientras tanto, Goldberg sugiere que los minoristas se preparen.

“Establezca sus políticas de datos, establezca sus políticas de archivo, establezca sus declaraciones de privacidad para que les diga a los clientes lo que va a recopilar y cómo lo usa, lo que le da permiso para usarlo para luego entrenar estos modelos de aprendizaje automático para crear experiencias únicas”, dice.

El futuro del comercio minorista será altamente personalizado y se centrará en los aspectos que mejoran la experiencia del cliente, al tiempo que minimizan la fricción y los costos de back-end. A medida que aparecen nuevos minoristas cada día, los usos efectivos de los datos ayudarán a los líderes de categoría a alcanzar y mantener su estatus como favoritos de los consumidores.