Casos de usos de la AI en retail

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Los retailers con visión de futuro tienen claro los beneficios de implementar AI en diferentes partes de la experiencia de cliente. Los casos de uso de la AI en retail pasan por impulsar las ventas, reducir los costes de personal, automatizar procesos costosos y mejorar la experiencia del cliente. Por lo tanto, las ventajas son casi infinitas. Con el soporte de nuestro partner Intelygnez, os explicamos como hacerlo:

1. Pre-interacción

Descubre quién tienen más probabilidades de comprarte y preséntale tus productos de la manera más atractiva:

  • Target Marketing: encuentra clientes con la mayor propensión a comprar, lo que le permite un mejor ROI de su presupuesto de marketing.
  • Demand Matching: descubre qué interesa a la mayoría de los clientes. Esto te ayudará a aumentar las ventas, ya que dispondrás de un mejor market fit.

2. Contacto con el cliente

  • Automatiza tus acciones de comunicación para mejorar la experiencia del cliente y ahorrar costes. Los chatbots resuelven dudas y capturan datos al comunicarse de manera automática con los clientes a través del chat de texto.
  • Búsqueda y recomendación predictiva y sugerencia de productos / servicios ideales. Se consigue generar una experiencia de búsqueda más rápida y relevante.
  • La digitalización de pedidos y consultas escritas. La inteligencia artificial es capaz de leer documentos mecanografiados o escritos a mano y convertirlos en digital. Como resultado, podremos procesarlos de manera más eficiente y precisa.
  • Voice IVR y Call Routing que permite priorizar las llamadas entrantes y recopilar información antes de la interacción humana, lo que hace que las operaciones del call center sean más eficientes.
AI en retail
La AI permite al retailer dimensionar sus procesos comerciales digitales en función de la previsión de la demanda y enriquecer sus decisiones basadas en datos.

3. Agente virtual e interacción en la tienda

Es un caso típico de aplicación de AI en retail. Se trata de mejorar la forma en que los dependientes interactúan con los clientes en el punto de venta y durante las llamadas. Por ejemplo:

  • Clienteling combina búsqueda y recomendación con datos históricos de clientes. Esto ayuda a promocionar los productos más demandados en el punto de venta.
  • El procesamiento de datos extrae detalles clave de las conversaciones con los clientes. Esto facilita el procesamiento automático de solicitudes y ahorra tiempo en las interacciones de los dependientes.
  • La clasificación automática de llamadas organiza las llamadas de texto y audio después del contacto o interacción. Esto permite que se registren de forma automática y precisa.
  • Encuestas automatizadas de satisfacción que clasifican el éxito de cada llamada de manera individual. Como resultado, se consigue información relevante sobre las necesidades de capacitación, el desempeño del personal y la eficiencia de las llamadas.
  • La gestión automática de devoluciones agiliza los procesos cuando se devuelven los productos, lo que reduce el fraude.

4. Gestión de inventarios

Es clave comprender y automatizar las funciones de gestión de stock para mejorar la eficiencia.

  • La demanda predictiva calcula la probable demanda de stock y la divide por ubicación y región, lo que permite administrar mejor el flujo de existencias en los almacenes.
  • La gestión automatizada de stocks mejora los procesos y sistemas para que la gestión del inventario sea más eficiente. Por ejemplo, garantiza que los productos correctos estén en la mejor posición en el lineal, aumentando las ventas y mejorando la experiencia de cliente.

5. Recoger y embalar

Automatizar las operaciones del almacén con trabajadores robóticos. La robótica de almacén utiliza Deep Reinforcement Learning para adaptar y realizar tareas de precisión en el almacén. Como resultado, se consigue ahorrar costes considerables en mano de obra y energía.

6. Entrega y recogida

Optimizar los puntos de entrega y optimizar la logística para mejorar la experiencia del cliente. La predicción de entrega combina datos de tráfico, ubicación de inventario, clima y más. Aplicar AI en retail permite proporcionar plazos de entrega más precisos, optimizar su logística, mejorar la calidad del servicio y aumentar la sostenibilidad de nuestra empresa.

7. Atención al cliente

Automatizar el sistema de resolución de problemas y el servicio técnico para que sea escalable. La gestión de tickets de problemas resuelve automáticamente los tickets complejos utilizando datos históricos y el software de automatización inteligente de procesos, proporcionando a los clientes un servicio rápido, consistente y de calidad.

En The Flash Co, junto con nuestro partner tecnológico Intelygenz, ayudamos y acompañamos a empresas de diferentes tipos y sectores a automatizar sus procesos. Utilizamos tecnología basada en inteligencia artificial. Nuestras soluciones permiten a las empresas generar un sólido retorno de la inversión y lo conseguimos mediante la creación de productos de software personalizados y la automatización de procesos.

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