Cómo la IA Permite a Grandes Tiendas Competir con el E-Commerce

La inteligencia artificial está permitiendo a los minoristas de grandes superficies crear entornos híbridos físico-digitales —y eso podría ser justo lo que los minoristas físicos necesitan para competir con el e-commerce.

El e-commerce no ha sido amable con los minoristas de grandes superficies. Desde que la librería Borders se dio cuenta de que ya no podía competir en 2011 y cerró sus 399 tiendas, ha habido una corriente constante de tiendas icónicas que cerraron.

En la última década, las víctimas del e-commerce incluyeron Toys "R" Us, Sports Authority y Pier 1 Imports, por nombrar algunas. Por mucho tiempo, pareció que los minoristas de grandes superficies enfrentaban un descenso inevitable hacia la oscuridad e irrelevancia.

Sin embargo, las herramientas de IA están empezando a nivelar el campo de juego —dando a los minoristas de grandes superficies una oportunidad de lucha para sobrevivir.

Las grandes tiendas frecuentemente sienten que están en desventaja. Las tiendas en línea están abiertas 24 horas al día, facilitando a los consumidores comparar precios. Además, la gente que compra en línea puede buscar productos fácilmente, ver artículos relacionados y recomendados, y recibirlos en su casa en días u incluso horas, sin tener que levantar cajas pesadas o abrirse paso por pasillos abarrotados.

En muchos sentidos, sin embargo, la IA está proporcionando a los minoristas la capacidad de contraatacar.

Quizás el mayor desafío que enfrentaban los minoristas eran las limitaciones físicas con las que tenían que lidiar. En un entorno en línea, cambiar precios se puede lograr con un clic del teclado. En un entorno físico, un simple cambio de precio requiere que un reponedor encuentre el artículo y reemplace todas las etiquetas de precio.

Cambiar precios, una herramienta que los minoristas físicos podrían esgrimir para competir, era simplemente prohibitivo en costos, cuando se considera la mano de obra involucrada y el gran volumen de artículos en una tienda.

Sin embargo, las herramientas de IA han sido parte de una revolución digital que está teniendo lugar en tiendas minoristas. La tienda física está introduciendo tecnología digital, lo que le permite competir, en muchos sentidos, con su competencia en línea.

Tecnología de IA

Algunas piezas de tecnología están ayudando a llevar la transformación digital a ubicaciones físicas.

Las etiquetas electrónicas de estantería (ESL) son esencialmente etiquetas de precio digitales. Algunas simplemente muestran un precio, mientras que otras contienen detalles del producto y tienen espacio para mensajes. Las ESL pueden actualizarse desde una ubicación central, permitiendo a los gerentes de precios cambiar su precio en el punto de venta y en la estantería al mismo tiempo.

La visión por computadora es otra tecnología impulsada por IA que está abriéndose camino en las tiendas. Esencialmente, estos sistemas reconocen artículos en la estantería. Puede usarse para rastrear inventario en exhibición, o seguir artículos que se colocan en un carrito de compras.

Las balizas que usan frecuencias de banda ultraancha para geo-posicionamiento también se están implementando para rastrear artículos en las estanterías. Los datos en tiempo real pueden ser usados por sistemas de IA, mientras guían a los consumidores en su viaje de compras.

Comprar en una tienda tiene algunas ventajas reales sobre el e-commerce. Los clientes pueden ver el artículo que están comprando, hacer preguntas a un vendedor, y llevar sus compras a casa sin tener que esperar una entrega.

Sin embargo, los beneficios de comprar en una tienda a menudo son eclipsados por el e-commerce. A continuación, cinco formas en que las herramientas de IA están creando una experiencia de compra en tienda que rivaliza con los beneficios de las tiendas en línea, mientras preserva el viaje de compra minorista físico.

Optimización de Ganancias

Los sitios de e-commerce usan técnicas de optimización de precios para atraer clientes. Pueden crear ofertas especiales para clientes miembros, o cambiar precios en un momento para competir con otros minoristas.

Usando ESL, los minoristas tienen gran parte de esa capacidad también. Cuando se conectan a una herramienta de optimización de precios impulsada por IA, los minoristas pueden rastrear precios de competidores, y hacer ajustes en cualquier momento. Los precios están claramente etiquetados en las ESL, y se escanearán correctamente en la caja.

A medida que los minoristas se vuelven más avanzados, pueden introducir funciones de precios de lealtad, que podrían aparecer en el teléfono de un cliente mientras camina junto a artículos, o incluso mostrarse cuando la ESL reconoce a un cliente leal.

Rotación de Inventario

Las herramientas de IA pueden rastrear niveles de inventario, y usar esa información para ayudar a las tiendas a rotar su inventario más efectivamente. Las tiendas físicas de comestibles, por ejemplo, pueden usar herramientas de rotación de inventario para mover artículos que se acercan a sus fechas de vencimiento o venta. Las tiendas pueden ofrecer descuentos en esta mercancía, permitiéndoles vender el inventario antes de que se eche a perder.

Las herramientas de rotación de inventario también pueden usarse para asegurar que la mercancía siempre esté disponible, aumentando el precio —y el margen de ganancia— en mercancía de alta demanda.

Artículos de Liquidación

La mercancía estacional o modelos que están a punto de ser reemplazados representan un gran desafío para los minoristas, que a menudo tiran todo en un contenedor de descuento e intentan venderlo a grandes descuentos. Esto come ganancias, aunque, y debilita al minorista.

Usando IA, los minoristas pueden identificar con precisión el precio donde un artículo antiguo se venderá. En lugar de prácticamente regalar mercancía, la IA ayuda a los minoristas a mantenerse competitivos mientras liquidan mercancía no deseada.

Disponibilidad 24/7

Las grandes tiendas pueden recurrir a herramientas de IA para proporcionar a sus clientes disponibilidad 24/7. La visión por computadora ha evolucionado al punto donde puede rastrear individuos mientras caminan por la tienda, e identificar los artículos que han recogido mientras compran.

La visión por computadora permite a los minoristas operar tiendas sin personal. La tecnología puede rastrear cada artículo colocado en el carrito, e integrarse con máquinas de auto-checkout para que los clientes compren lo que necesiten, a cualquier hora del día o noche.

Búsqueda de Productos

La tecnología de banda ultraancha se usa para rastrear artículos en interiores, y es capaz de guiar a los consumidores a 12 pulgadas de un artículo. Impulsada por IA, puede ser desplegada por minoristas de varias maneras diferentes.

Primero, los consumidores pueden buscar productos, facilitando encontrar lo que buscan. Segundo, puede usarse para guiarlos hacia artículos recomendados. Si los consumidores ponen una cámara en su carrito de compras, por ejemplo, puede guiarlos hacia fundas de cámara.

En Walmart Inc., las herramientas de visión por computadora rastrean inventario y disponibilidad de productos, y cámaras inteligentes localizan carritos de compras abandonados y vacíos en la tienda. Las cámaras rastrean el número de clientes en fila y el número de cajas abiertas. Cuando se necesita, el sistema alerta a empleados humanos para abrir registros adicionales.

Costco Wholesale Corp. usa aprendizaje automático para ayudar a determinar el número de productos horneados que hacer cada día en su panadería. El sistema usa un algoritmo de pronóstico de demanda, que asegura que tengan el número correcto de productos frescos disponibles cada día.

Al transformar sus tiendas en entornos híbridos físico-digitales, los minoristas de grandes superficies tienen la capacidad de crear una experiencia de compra que captura la facilidad y conveniencia de la compra en línea con la experiencia táctil y real de caminar por una tienda. Eso podría ser justo lo que necesitan para traer clientes de vuelta a sus tiendas.

Pini Mandel es cofundador y CEO de Quicklizard, una plataforma de optimización de precios impulsada por IA.