Construye un caso de uso para que la IA te permita impulsar la automatización inteligente en la fabricación de bienes de consumo B2C
En mi último blog de esta serie de 2 partes, hice hincapié en la necesidad de crear un caso de uso para determinar si la Inteligencia Artificial (IA) podría aplicarse a tus procesos de negocio B2B. También expliqué que la automatización inteligente puede eliminar tareas manuales redundantes, así como reducir drásticamente los errores.
Después de leer muchos artículos, asistir a muchos webinars y participar en numerosas conversaciones, es evidente que hay muy poca información sobre "CÓMO" se puede utilizar la IA en el mercado B2C. Por ello, en este blog te proporcionaré información sobre "CÓMO" se puede utilizar la IA en el mercado B2C.
Saltando obstáculos
Todo está conectado y el Internet de las Cosas (IoT) ha dado lugar a compradores bastante astutos, impulsados por personas influyentes, más allá de las condiciones tradicionales de los productos que se encuentran en las tiendas. Las reducciones temporales de precios en las tiendas, así como las características y expositores de productos nuevos y existentes no bastan para influir en el proceso de compra. El comprador de hoy se ve influido por múltiples fuentes mediáticas e innumerables anuncios que contienen enlaces a sitios de comercio electrónico donde los compradores puedan navegar y poner artículos en un carrito virtual sólo para después abandonarlo. Además de incentivar al comprador experto, hay mucho que entender en relación con los nuevos productos que llegan al mercado.
El lanzamiento de nuevos productos puede suponer un enorme riesgo para los fabricantes de bienes de consumo en términos de coste y posibilidad de fracaso. ¿Dónde adquirirá el producto el comprador, en línea o en una tienda física? Para responder a estas preguntas, es necesario capturar, limpiar, almacenar y analizar los datos. Esto nos lleva al siguiente gran obstáculo.
El término big data se utiliza desde la década de 1990, cuando el boom de las dot-com en Silicon Valley lo popularizó. El big data suele incluir conjuntos de datos mucho mayores de lo que las herramientas de software comunes están construidas para capturar, limpiar, gestionar y procesar en un plazo de tiempo conveniente. El big data se centra en conjuntos de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados. Sin embargo, se centra principalmente en los datos no estructurados. El tamaño de los macrodatos es un objetivo en constante movimiento, que oscila entre unas pocas docenas de terabytes y muchos zettabytes de datos. Las formas de big data incluyen datos de fidelización de minoristas, datos de sus puntos de venta, datos sindicados y de paneles, y entre otros.
Además de los macrodatos sobre el comprador, hay que gestionar una gran cantidad de fuentes de datos externas. Por ejemplo, los datos internos de la cadena de suministro pueden estar aislados en diferentes aplicaciones de software, dificultando su explotación y uso. Existen múltiples proveedores de datos que rastrean y proporcionan el volumen de entradas y salidas para mayoristas y minoristas indirectos. La lista es casi interminable en términos de puntos de datos y requiere la creación de una integración con la fuente, la limpieza y, finalmente, la centralización de toda la información en un banco de datos. Una vez centralizados todos los datos, ¿qué es lo siguiente?
La ciencia de datos o data science trabaja entre bastidores en las capacidades actuales de optimización de la promoción comercial. Los científicos de datos crean y entrenan los algoritmos para modelar los puntos de datos históricos y predecir el volumen comprado basándose en 5 condiciones de mercancías particulares o coincidentes. Una aplicación de optimización de promociones comerciales toma el volumen, calcula y permite al usuario identificar la mejor promoción a ejecutar, optimizando su gasto comercial y obteniendo más beneficios por el mismo dinero invertido. Sin embargo, cuando añadimos a la ecuación a nuestro comprador experto, que busca algo más allá de las condiciones promocionales tradicionales, estas promociones dejan de funcionar.
Saltando hacia delante
Tanto los fabricantes de bienes de consumo como los minoristas necesitan un plan centrado en el consumidor, que incorpore los datos del consumidor recopilados, identificados, almacenados, limpiados y centralizados en un banco de datos. De este modo, el algoritmo de la ciencia de datos no se limita a modelizar 5 puntos de datos para predecir el volumen incremental, sino que se basa en combinaciones de las condiciones promocionales con una mayor frecuencia y profundidad de análisis. El modelo puede contener hasta 25 puntos de datos para identificar tendencias de consumo que creen la próxima generación de promociones específicas para el comprador. Además, crea experiencias de cliente e impulsa los ingresos ayudando a los compradores a encontrar los productos que mejor se ajustan a lo que buscan hoy, en lugar de centrarse únicamente en lo que han comprado en el pasado.
La incorporación de todos estos puntos de datos proporciona una capacidad predictiva. Los científicos de datos deben crear ahora un Gran Modelo de Lenguaje, y aquí es donde entra en juego la IA. Este Gran Modelo de Lenguaje es una red de la IA que entrena la entrada/salida de datos capturados, con mayor frecuencia y rapidez. Identifica el texto que podría estar sin etiquetar o categorizar haciéndolo pasar por el modelo. El Gran Modelo de Lenguaje utiliza la IA para autosupervisar o semisupervisar la metodología de aprendizaje. La información se ingiere o se introduce en este modelo, y el resultado es el algoritmo que predice el próximo movimiento del comprador experto.
Compras hiperpersonalizadas: Puedes mejorar dinámicamente las experiencias de compra de los clientes expertos e impulsar los ingresos ayudando a estos compradores a encontrar los productos que más se ajustan a lo que buscan en la actualidad, en lugar de basarse únicamente en sus compras anteriores.
- Crea promociones específicas para el comprador con combinaciones de productos cruzadas mediante descuentos por volumen alineados con las tendencias de compra previstas o históricas. Recomendar nuevos productos basándose en las tendencias de compra o en las limitaciones del producto o del comprador. Esto puede incluir limitaciones presupuestarias o productos que complementan a otros productos.
Tu objetivo es identificar y alertar al comprador cuando sus productos favoritos vayan a estar en promoción. La IA puede utilizarse para agilizar el proceso de identificación y creación de nuevos productos para los catálogos de productos de comercio electrónico. También puede ayudarte a identificar descripciones de productos más sólidas para mejorar tu posicionamiento SEO.
La IA puede buscar precios de la competencia varias veces al día, analizar patrones de demanda y tendencias del mercado o costes operativos. También puede ofrecer recomendaciones de precios en tiempo real para evitar perder compradores en favor de la competencia o realizar ajustes de precios para maximizar los beneficios. Estos ejemplos no son más que una capa superficial sobre cómo puedes satisfacer al comprador experto de hoy en día. ¿Cuál es tu próximo paso y cómo puedes tener éxito?
Ponte en marcha
Si lo que has leído hasta ahora te gusta, aquí es donde debes comenzar tu evaluación con la Analítica Avanzada y la Automatización Inteligente.
La IA y la Analítica Avanzada se centran en estas 3 áreas críticas:
- Desarrollar la base de talento y el modelo operativo adecuados
- Garantizar una estrategia y gobernanza de datos eficaces
- Construir y reconstruir las plataformas digitales y de datos adecuadas
La IA y la Automatización Inteligente de la Analítica Avanzada se centran en estas 3 áreas:
- Recopilación del big data
- Gestión del big data
- Predicción del comportamiento del consumidor
Ha llegado el momento de evaluar si la IA es adecuada para tu empresa. Valora si te ayudará en tu estrategia de gestión de ingresos y prepárate para el día en que llegue el momento de incorporarla. En otras palabras, haz tus deberes ahora creando un caso de uso para prepararte para el éxito en el futuro. ¿Puedes permitirte el lujo de no hacerlo?