IA generativa en el comercio minorista: 7 casos de uso y ejemplos
Las empresas minoristas se esfuerzan por mejorar la experiencia y la fidelidad de los clientes. Esto requiere producir contenido atractivo en diversos formatos, esfuerzos de marketing eficaces y un servicio de atención al cliente excepcional.
Con la IA generativa, los minoristas pueden abordar la mayoría de estos problemas mediante la automatización, en particular mejorando su capacidad para analizar los datos de los clientes y ofrecer experiencias más personalizadas.
Consulte los ejemplos y beneficios de la IA generativa en el comercio minorista:
7 casos de uso de IA generativa en el comercio minorista
1- Diseño de productos y expositores
La IA generativa puede crear nuevos diseños de productos basándose en el análisis de las tendencias actuales del mercado y las interacciones con los clientes, las preferencias de los consumidores y los datos históricos de ventas. El model de IA puede generar múltiples variaciones, lo que permite a las empresas preseleccionar las opciones más atractivas. Crear diseños de ropa, muebles o electrónica puede ser una opción.
Figura 1: El diseño de productos puede ser el principal caso de uso de la IA generativa en el comercio minorista.
Personalizar las opciones de exhibición según la elección del cliente es otra opción. El siguiente video demuestra un ejemplo de models 3D generados por IA que pueden integrarse en las exhibiciones de productos.
Para obtener más información, consulte la IA generativa en la moda.
2- Generación automatizada de contenido
La IA generativa produce contenido de marketing a escala, incluidas descripciones de productos, campañas de correo electrónico, publicaciones en redes sociales y textos publicitarios. Esta automatización permite a los minoristas mantener una voz de marca coherente mientras personalizan los mensajes para diferentes segmentos de clientes y canales.
Figura 2: La creación de contenido con ChatGPT es un ejemplo del uso de IA generativa en el comercio minorista.
3- Marketing personalizado
La IA puede generar experiencias personalizadas para los clientes a través del contenido de marketing para clientes individuales, como correos electrónicos o anuncios. Estos se producen a partir de los datos de los clientes, incluidos el comportamiento de compra anterior y las preferencias.
La IA puede predecir qué tipo de contenido promocional resultará más atractivo para cada cliente, lo que aumenta la eficacia de las campañas de marketing.
4- Recomendaciones de productos
Mediante el uso de models generativos, la IA puede sugerir a los clientes productos nuevos o alternativos que podrían interesarles, según su historial de compras y preferencias. También puede anticipar sus necesidades y preferencias futuras, mejorando así la experiencia de compra.
5- Gestión de inventario y optimización de la cadena de suministro
La IA generativa puede ayudar a pronosticar la demanda de productos, generando predicciones basadas en datos históricos de ventas, tendencias, estacionalidad y otros factores. Esto puede mejorar la gestión de inventario, reduciendo los casos de exceso de existencias o roturas de stock.
La IA generativa puede ser una tecnología esencial en la que invertir para muchas operaciones de la cadena de suministro, entre otras:
- Previsión de la demanda
- Evaluación de riesgos de proveedores
- Anomaly detección
- Optimización del transporte y las rutas
6- Búsqueda visual y prueba virtual
La búsqueda visual impulsada por IA permite a los clientes encontrar productos subiendo imágenes, mientras que la tecnología de prueba virtual les permite ver cómo se verán los productos antes de comprarlos. Estas tecnologías reducen la incertidumbre en las compras en línea y mejoran la confianza del cliente.
La IA generativa también puede impulsar asistentes virtuales conversacionales que ayuden a los clientes durante todo su recorrido de compra, generando respuestas a sus consultas y guiándolos a través del proceso de compra.
7- Automatización del servicio de atención al cliente
Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA gestionan las consultas de los clientes, proporcionan información sobre productos y guían a los clientes a través del proceso de compra. Los sistemas avanzados pueden comprender el contexto y ofrecer respuestas similares a las humanas, al tiempo que derivan los problemas complejos a agentes humanos.
Los sistemas modernos de atención al cliente con IA mantienen el contexto de la conversación, comprenden la intención del cliente y ofrecen recomendaciones de productos relevantes durante las interacciones de soporte.
Ejemplos reales de IA generativa en el comercio minorista
1- ChatGPT para compras
ChatGPT Shopping Research es un asistente de compras con IA que hace preguntas, busca información de productos en línea y compara opciones:
- Guías de compra personalizadas: Crea guías personalizadas que ayudan a los usuarios a explorar, comparar y descubrir productos.
- Investigación conversacional de productos: Los usuarios pueden describir lo que buscan en lenguaje natural y el sistema hace preguntas de seguimiento sobre preferencias, presupuesto o características para refinar las recomendaciones.
- Comparación automatizada de opciones: Recopila información de múltiples fuentes y presenta las diferencias clave, los pros y los contras, y las ventajas y desventajas entre productos.
- Datos de productos en tiempo real: Busca en línea detalles actualizados como precios, disponibilidad, especificaciones, imágenes y reseñas mientras elabora recomendaciones.
- Refinamiento interactivo de resultados: Los usuarios pueden proporcionar comentarios (por ejemplo, «no me interesa» o «mostrar artículos similares»), lo que permite al sistema ajustar dinámicamente las recomendaciones durante el proceso de búsqueda.1
2- Agente de compras con IA de eBay
El agente de compras con IA de eBay es un asistente de IA conversacional que ayuda a los usuarios a encontrar productos respondiendo preguntas y ofreciendo orientación durante el proceso de compra. Así es como funciona:
- Recomendaciones hiperpersonalizadas: Analiza las preferencias y el comportamiento de los usuarios para sugerir productos relevantes en tiempo real.
- Asistencia predictiva durante la navegación: La IA aparece a lo largo del proceso de compra, respondiendo a consultas o mostrando sugerencias de forma proactiva mientras los usuarios exploran el sitio.
- Descubrimiento de productos mejorado: Ayuda a los compradores a localizar artículos en el amplio inventario de eBay y ofrece sugerencias seleccionadas, como regalos o conjuntos.
- Plataforma de comercio agéntica: Conecta los datos, la infraestructura y los models de IA de eBay para respaldar experiencias de compra personalizadas e integrarse con agentes de IA externos.
- Framework de IA responsable: Todas las funciones de IA se desarrollan con supervisión centrada en la seguridad, la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas.
eBay también utiliza la IA para simplificar las fichas de productos. Los vendedores pueden empezar las fichas con fotos y títulos, mientras la IA completa los detalles y las descripciones de los productos.
Figura 3: Interfaz de usuario del chat del agente de IA de eBay.2
3- Shopify Magic
Shopify Magic es un conjunto integrado de herramientas de IA que ayuda a los comerciantes a crear contenido, diseñar tiendas, analizar clientes y gestionar operaciones de manera más eficiente.
- Generación de texto con IA: Genera automáticamente contenido como descripciones de productos, entradas de blog, texto de páginas, encabezados y líneas de asunto de correo electrónico utilizando la información proporcionada por el comerciante.
- Asistente Sidekick con IA: Un asistente de comercio impulsado por IA que comprende las funciones de Shopify y los datos de la tienda para ofrecer ayuda y sugerencias personalizadas para gestionar la tienda y completar tareas.
- Herramientas de generación de medios: Crea o edita contenido visual utilizado en una tienda en línea, lo que ayuda a los comerciantes a producir imágenes o banners más fácilmente.
- Generación de temas y bloques de temas: Genera elementos de diseño de la tienda, como temas y bloques, para simplificar la construcción o personalización del diseño de una tienda.
- Resúmenes de reseñas de aplicaciones: Resume las reseñas de aplicaciones para ayudar a los comerciantes a comprender los comentarios y evaluar las aplicaciones de Shopify.
- Información y segmentación de clientes: Analiza los datos de los clientes, crea segmentos de clientes y proyecta métricas como el gasto esperado por cliente para respaldar las decisiones de marketing.
Figura 4: Ejemplo de generación de respuestas de Shopify.3
4- Stitch Fix: Recomendaciones de estilo personalizadas
Stitch Fix utiliza IA generativa para crear perfiles de estilo personalizados para cada cliente. La IA analiza los comentarios de los clientes, el historial de compras, las preferencias de estilo e incluso la actividad en redes sociales para recomendar ropa y accesorios. El sistema genera perfiles de estilo detallados que ayudan a los estilistas humanos a hacer mejores selecciones, lo que se traduce en una mayor satisfacción del cliente y menores tasas de devolución.
5- The North Face: Asistente de compras interactivo
The North Face utiliza la IA impulsada por Watson de IBM para ofrecer un asistente de compras conversacional en su sitio web. El asistente de IA hace a los clientes una serie de preguntas sobre sus preferencias, actividades planificadas y uso previsto del equipo para actividades al aire libre, y luego genera recomendaciones de productos basadas en las respuestas. Al aprovechar la IA generativa, The North Face mejora la experiencia de compra en línea, haciéndola más interactiva y adaptada a las necesidades individuales.
Figura 5: Ejemplo de asistente de IA conversacional de The North Face.
6- Sephora Virtual Artist
La aplicación Virtual Artist de Sephora utiliza reconocimiento facial y tecnología de realidad aumentada para permitir a los clientes probarse maquillaje de forma virtual. La IA analiza los rasgos faciales, el tono de piel y las condiciones de iluminación para ofrecer vistas previas realistas de cómo se verán los diferentes productos. Los clientes pueden experimentar con varias combinaciones antes de realizar compras.
7- Peter Sheppard Footwear
Este minorista de lujo implementó chatbots de IA en su sitio web de Shopify para igualar el nivel de servicio personalizado que ofrecen en sus tiendas físicas. El sistema de IA incluye recomendaciones de productos, consejos de tallas e instrucciones de cuidado, manteniendo los estándares de servicio premium de la marca.
Beneficios de la IA generativa para el sector minorista
- Eficiencia y reducción de costes: La IA generativa en el comercio minorista puede automatizar diversas tareas, como la creación de contenido, la atención al cliente y la gestión de inventario. Esto ahorra tiempo, reduce los costes laborales y permite a las empresas centrarse más en la toma de decisiones estratégicas y otras tareas clave.
- Mayor personalización: La IA generativa puede crear contenido y recomendaciones altamente personalizados para clientes individuales. Esto puede mejorar la experiencia del cliente, aumentar su fidelidad y conducir a mayores ventas.
- Servicio de atención al cliente mejorado: Al utilizar la IA generativa en el comercio minorista, las empresas pueden ofrecer atención al cliente las 24/7. Los chatbots impulsados por IA pueden responder a las consultas de los clientes en tiempo real, resolver problemas y proporcionar información. De este modo, contribuye a mejorar la satisfacción del cliente.
- Innovación y desarrollo de productos: La IA generativa puede proporcionar nuevos diseños de productos o variaciones basadas en las tendencias del mercado y las preferencias de los clientes, fomentando la innovación y pudiendo dar lugar a productos más exitosos.
Preguntas frecuentes
La IA generativa es una forma de inteligencia artificial que crea contenido nuevo aprendiendo patrones de los datos existentes. En el sector minorista, se emplea para generar descripciones de productos, recomendaciones personalizadas, imágenes realistas e incluso campañas de marketing completas. Los models de IA generativa, como el GPT de OpenAI, utilizan técnicas de aprendizaje profundo para generar texto y elementos visuales similares a los humanos, lo que permite a los minoristas crear experiencias de cliente atractivas y mejorar la eficiencia operativa.
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3 actualizacionesSe añadió ChatGPT para compras a la sección Ejemplos de IA generativa en la vida real en el comercio minorista.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.
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