El debate entre la tienda física frente al comercio electrónico hace tiempo que acabó, ya que los retailers se han dado cuenta de que necesitan adoptar estrategias basadas en la inteligencia de negocio centradas en el conocimiento del cliente que se puedan desarrollar en todos los canales mediante un enfoque phygital, aprovechando las nuevas funciones digitales y, en concreto, la inteligencia artificial (IA).
Los retailers únicamente podrán construir un modelo de relación relevante para sus clientes si consiguen generar servicios diferenciales y experiencias personalizadas apalancándose en la IA, tanto en las tiendas, donde las medidas de distancia social han alzado barreras entre las marcas y los consumidores, como online, donde los competidores se encuentran a tan solo un clic de distancia.
Ahora los clientes son más exigentes que nunca y esperan que las marcas entiendan y aborden mejor sus deseos y necesidades. Sin embargo, a causa de la actual pandemia de COVID-19 / la pandemia actual, los patrones de comportamiento del consumidor se han vuelto menos predecibles.
Así, por ejemplo, un cliente que antes comía habitualmente en una determinada cadena de restaurantes ahora ha dejado de acudir o solo pide a domicilio; esto no significa que la lealtad del cliente haya disminuido, sino simplemente que las prioridades del cliente han cambiado durante la pandemia.
En este entorno actual de incertidumbre, la mayoría de clientes otorgan mucha importancia a la seguridad y a la credibilidad, por lo que a aquellas marcas que ofrecen consejos y recomendaciones imparciales se las percibirá como dignas de confianza y atraerán una mayor afinidad de marca.
Todos conocemos la función de Amazon «los clientes que compraron este artículo también compraron» / «los clientes también compraron». Los algoritmos de recomendación son una aplicación relativamente sencilla de la IA, y además aportan valor directo a la experiencia de cliente. Enriquecen con información relevante el proceso de compra, por tanto ayudando a los clientes indecisos a tomar decisiones de compra óptimas, y a los retailers que pueden utilizar esta tecnología durante todo el journey del cliente, desde la preventa a la posventa, fortaleciendo su vínculo con él, generando así más ventas.
Otra aplicación cada vez más popular y con un gran potencial en retail es la IA conversacional. La utilización de centros de atención al cliente se encuentra muy extendida, pero muchas organizaciones orientadas al consumidor se ven saturadas debido a un número de llamadas cada vez mayor durante la pandemia.
Por tanto, si las marcas utilizan una plataforma de IA conversacional como everis eVA tendrán la oportunidad de mejorar y escalar su servicio de atención al cliente mediante agentes virtuales. Además, las organizaciones podrán identificar mejor el modelo de colaboración persona-tecnología que pondera qué interacciones deben abordarse y cuáles se gestionan mejor mediante asistentes virtuales.
Con respecto al servicio posventa, por ejemplo, los agentes virtuales operados mediante IA pueden responder a consultas sencillas y resolver problemas más rápido con una menor necesidad de interacción humana, reduciendo así el coste del servicio de atención al cliente y aumentando la satisfacción.
Una de las principales áreas en las que la IA puede ayudar a los retailers es la «conexión de la información»: ayuda a comprender la masa de datos estructurados y no estructurados que tienen sobre las interacciones con los clientes, así como sobre sus compras y preferencias. El problema se acentúa en la era omnicanal, ya que hoy en día los procesos de compra se fragmentan más e intervienen diferentes puntos de contacto y plataformas.
Por ejemplo, un determinado consumidor puede descubrir una nueva prenda en redes sociales, visitar la aplicación del móvil del retailer, comparar el precio en Amazon, probarse la prenda en una tienda, comprar el artículo en un color distinto mediante el servicio de inventario online «pasillo infinito» y recogerlo en la tienda más tarde o solicitar que se lo manden a casa.
La IA facilita que los retailers entiendan y predigan mejor el comportamiento del cliente en todos los canales y puntos de contacto. Asimismo, los centros de datos operativos desempeñan una función importante en la generación de una visión 360º del cliente.
En resumen, los retailers han obtenido buenos resultados con sus estrategias de personalización, que se encuentran en el segundo puesto de sus prioridades, solo por detrás del comercio electrónico, según el estudio 2020 Digital Trends: Retail in Focus de Adobe.
Las técnicas de personalización básicas, como dirigirse al cliente por su nombre en un correo electrónico no solo han dejado de impresionar sino que pueden resultar contraproducentes. Siguiendo con el ejemplo anterior del restaurante, es probable que mandar a ese cliente que anteriormente había demostrado su fidelidad un cupón con un «10% de descuento en su próxima comida en el local» no genere confianza en un cliente preocupado por la Covid-19 y puede incluso percibirse como insensible.
Para generar un perfil fiel y actualizado de lo que le gusta o podría gustarle al consumidor, el retailer del mañana necesita adoptar lo que everis ha dado en llamar «hiperpersonalización basada en el conocimiento».
Esta técnica utiliza IA para llevar la personalización al siguiente nivel, combinando datos demográficos, comportamiento en redes sociales e historial de compras con datos en tiempo real o casi a tiempo real e información sobre productos o servicios al cliente.
Resulta más importante que nunca que los retailers minoristas tomen decisiones rápidas en base a datos a tiempo real, puesto que confiar demasiado en datos históricos es como no dejar de mirar por el retrovisor mientras se conduce.