¿Puede la Inteligencia Artificial multiplicar las ventas y mejorar la experiencia del cliente en el canal online?

La IA  puede beneficiar y mucho a otros procesos del canal digital como el control de stocks o la logística. Permite obtener el máximo partido del canal digital y del ecommerce en general. Se puede aplicar a todos los negocios, porque incide directamente en la inteligencia de cliente y la experiencia de usuario.

¿Cómo aprovechar al máximo las oportunidades de venta que brinda el comercio digital?
Si algo ofrece la venta por internet son datos. Cada transacción va acompañada de gran cantidad de información asociada al comprador, de enorme utilidad para las empresas en un momento en el que la democratización de la inteligencia artificial (IA), permite extraer los mejores frutos de ese Big Data y traducirlos en oportunidades.

La IA en el negocio
La IA permite obtener el máximo partido del canal digital y del ecommerce en general. Se puede aplicar a todos, porque incide directamente en la inteligencia de cliente y la experiencia de usuario. Además, la IA también puede beneficiar y mucho a otros procesos del canal digital como el control de stocks o la logística.

Estos son los aspectos donde mayor impacto puede generar la aplicación de la IA para mejorar los resultados de ventas y la experiencia de cliente.

Customer Intelligence / Inteligencia de cliente
Conocer al cliente permite elaborar las mejores estrategias de marketing. Por eso, lo primero es realizar una buena recogida de datos de todo lo que ocurre en nuestro sitio web o en nuestra app. No sólo los usuarios que terminan en compra, sino los que simplemente visitan, marcan artículos favoritos o realizan cualquier otra acción dentro de nuestra plataforma. La IA puede contribuir a dar valor a estos datos ayudando a realizar segmentaciones o construir perfiles que a su vez nos permitan brindar una mejor experiencia a nuestros usuarios, de modo que repercuta en nuestras ventas.

Cross selling o venta cruzada
La IA permite analizar perfiles, buscar correlaciones y por ello la aplicación de sus algoritmos multiplica la capacidad de acierto en la recomendación de productos a los usuarios que visitan. la web. Son modelos más refinados que pueden sugerir a una persona que está formalizando la compra de un artículo otros productos basados en sus gustos, de acuerdo a su sexo, a su edad, a su historial de compras, a su zona de residencia, a lo que han comprado otras personas de su mismo perfil, etc. Esto puede conducir a la compra extra de productos que originalmente no estaban previstos por el consumidor.

Modelos de propensión de compra en función del perfil
Si bien la venta cruzada se ha enfocado a clientes que están en el proceso efectivo de compra, la IA puede ayudar también a detectar qué personas, de acuerdo a su perfil, pueden tener mayor disposición a adquirir ciertos productos.

Personalización de ofertas y optimización de campañas
Con la información de perfiles y resultados de los modelos de propensión de compra se pueden iniciar campañas proactivas de marketing mejor orientadas al no tratarse de usuarios masivos sino microsegmentos hasta llegar casi al nivel de personalización.

Mejora en las recomendaciones
Tras haber comprado un artículo concreto es frecuente recibir un correo de la misma tienda ofreciéndonos ofertas o información de varios modelos de ese producto. Esta práctica la llevan a cabo incluso los más grandes ecommerce, pero sin duda desata la sorpresa del usuario, que considera que la tienda debe saber que ha adquirido un producto y difícilmente va a comprar otro igual. Ser capaz de mejorar esta operativa, recomendando un producto distinto, pero que encaje en el perfil de ese consumidor concreto, puede suponer un retorno de la inversión mucho mayor de ese tipo de campañas y una mejora visible en la satisfacción del usuario.

Modelos Next Best Action
Las virtudes de la IA favorecen también a los modelos de next best action, es decir, aquellos que nos recomiendan la mejor acción a realizar con cada cliente en cada momento y en función del objetivo a conseguir.

Previsión de la demanda
Una de las grandes inquietudes del comercio en general es poder calcular las ventas que se van a producir. Los algoritmos de inteligencia artificial también facilitan mucho esta labor, aportando resultados mucho más precisos.
La gestión de stocks es un tema íntimamente relacionado con la previsión de la demanda en el que la aplicación de la IA puede suponer una considerable ventaja. Incluso para el canal digital hay que tener almacenados los productos y optimizar las cantidades es clave para no tener que liquidar grandes stocks a precios de saldo.

Previsión de compra de materias primas
Directamente vinculada a la previsión de demanda y stocks, está la previsión de compra de los materiales necesarios para la fabricación. Es un punto especialmente relevante para las compañías que abarcan desde la fabricación a la comercialización de sus productos. Es un proceso que actualmente gracias a técnicas como series temporales o técnicas diversas como series temporales o machine learning se puede resolver con mayor precisión, lo que contribuye a reducir y controlar mejor los costes.
Por último, un elemento fundamental de la venta a través del canal digital: la logística. Hacer llegar los pedidos del almacén a los clientes puede suponer una gran diferencia en función de cómo se lleva a cabo el proceso. La inteligencia artificial permite optimizar aspectos como las rutas a seguir, el modo de carga de los vehículos, la gestión de la flota de reparto o el orden de entrega.

Fuente: Puro Marketing

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