Los recientes avances en la inteligencia artificial (IA) están transformando el comercio a un ritmo exponencial. A medida que estas innovaciones están remodelando de manera dinámica el recorrido comercial, es crucial que los líderes se anticipen y preparen sus empresas para el futuro para que adopten el nuevo paradigma.
En el contexto de este rápido avance, la IA generativa y la automatización tienen la capacidad de crear experiencias de compra más pertinentes y contextualmente adecuadas. Pueden simplificar y acelerar los flujos de trabajo a lo largo del recorrido comercial, desde el descubrimiento hasta la finalización exitosa de una transacción. Por ejemplo, las herramientas facilitadas por la IA, como la navegación por voz, prometen cambiar de manera radical la forma en que los usuarios interactúan con un sistema. Y estas tecnologías proporcionan a las marcas herramientas inteligentes, lo que permite una mayor productividad y eficiencia de lo que era posible incluso hace cinco años.
Los modelos de IA analizan enormes cantidades de datos rápidamente y son más precisos cada día. Pueden proporcionar información y previsiones valiosas para fundamentar la toma de decisiones de la organización en el comercio omnicanal, lo que permite a las empresas tomar decisiones mejor fundamentadas y basadas en datos. Al implementar soluciones de IA eficaces, empleando IA tradicional y generativa, las marcas pueden crear experiencias de compra fluidas y personalizadas. Estas experiencias dan como resultado una mayor fidelidad del cliente, interacción del cliente, retención y mayor participación en el gasto de los consumidores en los canales de empresa a empresa (B2B) y de empresa a consumidor (B2C). En última instancia, impulsan aumentos significativos en las conversiones que promueven un crecimiento significativo de los ingresos a partir de la experiencia comercial transformada.
Ha habido un cambio rápido hacia un uso extendido de la IA. Las primeras iteraciones del comercio electrónico utilizaron la IA tradicional en gran medida para crear campañas de marketing dinámicas (enlace externo a ibm.com), mejorar la experiencia de compra en línea o clasificar las solicitudes de los clientes. Hoy en día, las capacidades avanzadas de la tecnología fomentan la adopción generalizada. La IA puede integrarse en todos los puntos de contacto a lo largo del recorrido comercial. Según un informe reciente del IBM Institute for Business Value, la mitad de los CEO están integrando la IA generativa en productos y servicios. Mientras tanto, el 43 % emplea la tecnología para fundamentar las decisiones estratégicas.
Pero los clientes aún no están totalmente de acuerdo. La fluidez con la IA ha crecido junto con el lanzamiento de ChatGPT y los asistentes virtuales como Alexa de Amazon. Pero a medida que las empresas de todo el mundo adoptan rápidamente la tecnología para aumentar los procesos, desde la comercialización hasta la gestión de pedidos, existe cierto riesgo. Los sonados fracasos y los costosos litigios amenazan con amargar la opinión pública y paralizar la promesa de la tecnología de comercio impulsada por IA generativa.
El impacto de la IA generativa en el panorama de las redes sociales genera mala prensa ocasional (enlace externo a ibm.com). La desaprobación de las marcas o de los minoristas que emplean la IA alcanza el 38 % entre las generaciones mayores, lo que requiere que las empresas trabajen más para ganar su confianza.
Un informe del IBM Institute of Business Value encontró que hay un enorme margen de mejora en la experiencia del cliente. Solo el 14 % de los consumidores encuestados se describieron a sí mismos como "satisfechos" con su experiencia de compra de productos en línea. Para un tercio de los consumidores, sus primeras experiencias de atención al cliente y chatbot que utilizan procesamiento de lenguaje natural (PLN) fueron tan decepcionantes que no querían volver a interactuar con la tecnología. Y la centralidad de estas experiencias no se limita a los proveedores B2C. Más del 90 % de los compradores empresariales dicen que la experiencia del cliente de una empresa es tan importante como lo que vende (enlace externo a ibm.com).
Las implementaciones mal ejecutadas de la tecnología de IA tradicional o generativa en el comercio, como la implementación de modelos de aprendizaje profundo entrenados con datos inadecuados o inapropiados, conducen a malas experiencias que alejan tanto a los consumidores como a las empresas.
Para evitarlo, es crucial que las empresas planifiquen y diseñen con detenimiento las iniciativas de automatización inteligente que prioricen las necesidades y preferencias de sus clientes, ya sean consumidores o compradores B2B. Al hacerlo, las marcas pueden crear experiencias de compra personalizadas y contextualmente pertinentes, fluidas y sin fricciones, que fomenten la fidelidad y la confianza de los clientes.
Este artículo explora cuatro casos de uso transformadores para la IA en el comercio que ya están mejorando el recorrido del cliente, en especial en el negocio del comercio electrónico y en los componentes de la plataforma de comercio electrónico de la experiencia omnicanal general. También analiza cómo las empresas con visión de futuro pueden integrar de manera eficaz los algoritmos de IA para marcar el comienzo de una nueva era de experiencias de comercio inteligente tanto para los consumidores como para las marcas. Pero ninguno de estos casos de uso existe en el vacío. A medida que se despliega el futuro del comercio, cada caso de uso interactúa de manera integral para transformar el recorrido del cliente de un extremo a otro, para clientes, empleados y sus socios.
Las herramientas impulsadas por IA pueden ser increíblemente valiosas para optimizar y modernizar las operaciones comerciales a lo largo del recorrido del cliente, pero son fundamentales en el continuo del comercio. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático y análisis de big data, la IA puede descubrir patrones, correlaciones y tendencias que podrían escapar a la atención de los analistas humanos. Estas capacidades pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones fundamentadas, mejorar la eficiencia operativa e identificar oportunidades de crecimiento. Las aplicaciones de la IA en el comercio son amplias y variadas. Por ejemplo:
La IA tradicional alimenta los motores de recomendación que sugieren productos basados en el historial de compras y las preferencias del cliente, creando experiencias personalizadas que resultan en una mayor satisfacción y fidelidad del cliente. Estrategias de creación de experiencias como estas han sido utilizadas por minoristas en línea durante años (enlace externo a ibm.com). Hoy en día, la IA generativa permite la segmentación y elaboración de perfiles de clientes de forma dinámica. Esta segmentación activa recomendaciones y sugerencias de productos personalizadas, como paquetes de productos y ventas adicionales, que se adaptan al comportamiento y las preferencias individuales de los clientes, lo que da como resultado mayores tasas de interacción y conversión.
La IA tradicional permite la automatización de tareas rutinarias, como la gestión de inventario, el procesamiento de pedidos y la optimización del cumplimiento, lo que resulta en una mayor eficiencia y ahorro de costos. La IA generativa activa el análisis predictivo y las previsiones, lo que permite a las empresas anticipar y responder a los cambios en la demanda, reducir los desabastecimientos y el exceso de existencias, así como mejorar la resiliencia de la cadena de suministro. También puede afectar de manera significativa la detección y prevención de fraudes en tiempo real, minimizando las pérdidas financieras y mejorando la confianza del cliente.
Tanto la IA tradicional como la generativa tienen funciones fundamentales que pueden redefinir los modelos de negocio. Pueden, por ejemplo, permitir la integración fluida de una plataforma de mercado donde los algoritmos impulsados por IA hacen coincidir la oferta con la demanda, conectando de manera eficaz a vendedores y compradores en diferentes áreas geográficas y segmentos del mercado. La IA generativa también puede habilitar nuevas formas de comercio, como el comercio por voz, el comercio social y el comercio basado en la experiencia, que brindan a los clientes experiencias de compra fluidas y personalizadas.
La IA tradicional puede mejorar las compras internacionales automatizando tareas como la conversión de divisas y el cálculo de impuestos. También puede facilitar el cumplimiento de las normas locales, agilizando la logística de las transacciones transfronterizas.
Sin embargo, la IA generativa puede crear valor al generar soporte multilingüe y contenido de marketing personalizado. Estas herramientas adaptan el contenido a los matices culturales y lingüísticos de las diferentes regiones, ofreciendo una experiencia más pertinente para los clientes y consumidores internacionales.
Con el poder de la IA, las marcas pueden revolucionar la gestión de la experiencia de sus productos y la experiencia del usuario al ofrecer experiencias personalizadas, atractivas y fluidas en cada punto de contacto del comercio. Estas herramientas pueden gestionar contenido, normalizar la información del producto e impulsar la personalización. Con la IA, las marcas pueden crear una experiencia de producto que informe, valide y genere la confianza necesaria para la conversión. Estas son algunas formas de emplear la personalización pertinente mediante la transformación de la gestión de la experiencia del producto:
La IA generativa puede revolucionar la gestión de contenidos al automatizar la creación, clasificación y optimización del contenido del producto. A diferencia de la IA tradicional, que analiza y categoriza el contenido existente, la IA generativa puede crear contenido nuevo adaptado a clientes individuales. Este contenido incluye descripciones de productos, imágenes, videos e incluso experiencias interactivas. Al emplear IA generativa, las marcas pueden ahorrar tiempo y recursos y, al mismo tiempo, ofrecer contenido atractivo y de alta calidad que conecte con su público objetivo. La IA generativa también puede ayudar a las marcas a mantener la coherencia en todos los puntos de contacto, garantizando que la información del producto sea precisa, actualizada y optimizada para las conversiones.
La IA generativa puede llevar la personalización al siguiente nivel mediante la creación de experiencias personalizadas a la medida de cada cliente. Mediante el análisis de los datos y las consultas de los clientes, la IA generativa puede crear recomendaciones de productos, ofertas y contenidos personalizados con más probabilidades de impulsar las conversiones.
A diferencia de la IA tradicional, que solo puede segmentar a los clientes en función de criterios predefinidos, la IA generativa puede crear experiencias únicas para cada cliente, teniendo en cuenta sus preferencias, comportamiento e intereses. Dicha personalización es decisiva ya que las organizaciones adoptan modelos de software como servicio (SaaS) con mayor frecuencia: se espera que la facturación del modelo de suscripción global se duplique durante los próximos seis años, y la mayoría de los consumidores dicen que esos modelos los ayudan a sentirse más conectados con un negocio. Con el potencial de hiperpersonalización de la IA, esas experiencias de los consumidores basadas en suscripciones pueden mejorar enormemente. Estas experiencias dan como resultado una mayor interacción, un aumento en la satisfacción del cliente y, en última instancia, mayores ventas.
Las herramientas de IA permiten que las personas obtengan más información sobre los productos a través de procesos como la búsqueda visual, tomando una fotografía de un artículo para saber más sobre él. La IA generativa lleva estas capacidades más allá, transformando la información del producto mediante la creación de experiencias interactivas e inmersivas que ayudan a los clientes a comprender mejor los productos y a tomar decisiones de compra fundamentadas. Por ejemplo, la IA generativa puede crear vistas de productos de 360 grados, demostraciones de productos interactivas y capacidades para probar productos de manera virtual. Estas experiencias proporcionan una comprensión más profunda del producto y, además, ayudan a las marcas a diferenciarse de la competencia y a generar confianza con los clientes potenciales. A diferencia de la IA tradicional, que proporciona información estática del producto, la IA generativa puede crear experiencias atractivas y memorables que impulsan las conversiones y generan fidelidad a la marca.
La IA generativa puede revolucionar los motores de búsqueda y las recomendaciones al proporcionar a los clientes resultados personalizados y contextualizados que coincidan con sus intenciones y preferencias. A diferencia de la IA tradicional, que se basa en la correspondencia de palabras clave, la IA generativa puede comprender el lenguaje natural y la intención, proporcionando a los clientes resultados pertinentes que tienen más probabilidades de coincidir con sus consultas de búsqueda. La IA generativa también puede crear recomendaciones basadas en el comportamiento, las preferencias y los intereses individuales de los clientes, lo que da como resultado una mayor participación y un aumento de las ventas. Mediante el uso de la IA generativa, las marcas pueden ofrecer capacidades inteligentes de búsqueda y recomendación que mejoran la experiencia general del producto e impulsan las conversiones.
La IA generativa y la automatización pueden permitir a las empresas tomar decisiones basadas en datos para optimizar los procesos en toda la cadena de suministro, reduciendo la ineficiencia y el desperdicio. Por ejemplo, según un análisis reciente (enlace externo a ibm.com) de McKinsey casi el 20 % de los costos logísticos podrían derivar de "entregas a ciegas", es decir, el momento en que un envío se deja en algún lugar entre el fabricante y la ubicación prevista. Según el informe de McKinsey, estas interacciones ineficientes podrían suponer pérdidas de hasta 95 000 millones de dólares al año en Estados Unidos. La inteligencia de pedidos impulsada por IA puede reducir algunas de estas ineficiencias mediante el uso de:
Al considerar factores como la disponibilidad de inventario, la proximidad de la ubicación, los costos de envío y las preferencias de entrega, las herramientas de IA pueden seleccionar de manera dinámica las opciones de cumplimiento más rentables y eficientes para un pedido individual. Estas herramientas pueden determinar la prioridad de las entregas, predecir la hoja de ruta de los pedidos o despachar entregas para cumplir con los requisitos de sustentabilidad.
Al analizar datos históricos, la IA puede predecir la demanda y ayudar a las empresas a optimizar sus niveles de inventario y minimizar el exceso, reduciendo costos y mejorando la eficiencia. Las actualizaciones de inventario en tiempo real permiten que las empresas se adapten rápidamente a las condiciones cambiantes, lo que permite una asignación eficaz de recursos.
Los sistemas de gestión de pedidos impulsados por IA proporcionan visibilidad en tiempo real de todos los aspectos del flujo de trabajo crítico de gestión de pedidos. Estas herramientas permiten que las empresas identifiquen de forma proactiva posibles interrupciones y mitiguen los riesgos. Esta visibilidad ayuda a los clientes y consumidores a confiar en que sus pedidos se entregarán exactamente en el momento y del modo prometidos.
Los pagos inteligentes mejoran el proceso de pago y la seguridad, aumentando la eficiencia y la precisión. Estas tecnologías pueden ayudar a procesar, gestionar y proteger las transacciones digitales. Además, pueden advertir con anticipación ante riesgos potenciales y la posibilidad de fraude.
Tanto la IA tradicional como la generativa mejoran los procesos de transacción para los clientes B2C y B2B que realizan compras en tiendas en línea. La IA tradicional optimiza los sistemas POS, automatiza los nuevos métodos de pago y facilita múltiples soluciones de pago en todos los canales, optimizando las operaciones y mejorando la experiencia del consumidor. La IA generativa crea modelos de pago dinámicos para clientes B2B, abordando sus transacciones complejas con facturación personalizada y comportamientos predictivos. La tecnología también puede proporcionar soluciones financieras estratégicas y personalizadas. Además, la IA generativa puede mejorar los pagos de los clientes B2C mediante la creación de estrategias de precios personalizadas y dinámicas.
La IA tradicional y el aprendizaje automático se destacan en el procesamiento de grandes volúmenes de pagos B2C y B2B, lo que permite a las empresas identificar y responder a tendencias sospechosas con rapidez. La IA tradicional automatiza la detección de patrones irregulares y posibles fraudes, lo que reduce la necesidad de costosos análisis humanos. Por otra parte, la IA generativa contribuye al simular diversos escenarios de fraude para predecir y prevenir nuevos tipos de actividades fraudulentas antes de que ocurran, mejorando la seguridad general de los sistemas de pago.
En el recorrido comercial, la IA tradicional ayuda a proteger los datos de las transacciones y automatiza el cumplimiento de la normativa de pago, lo que permite que las empresas se adapten rápidamente a las nuevas leyes financieras y realicen auditorías continuas de los procesos de pago. La IA generativa mejora aún más estas capacidades mediante el desarrollo de modelos predictivos que anticipan cambios en la normativa de pago. También puede automatizar medidas complejas relacionadas con la privacidad de datos, ayudando a las empresas a mantener el cumplimiento de las normas y proteger los datos de los clientes de manera eficiente.
El panorama comercial actual se está transformando rápidamente en un ecosistema interconectado digitalmente. En esta realidad, la integración de la IA generativa en el comercio omnicanal, tanto B2B como B2C, es esencial. Sin embargo, para que esta integración sea exitosa, la confianza debe ser el centro de su implementación. Identificar los momentos adecuados en el recorrido comercial para la integración de la IA también es crucial. Las empresas deben realizar auditorías exhaustivas de sus flujos de trabajo existentes para garantizar que las innovaciones en IA sean eficaces y sensibles a las expectativas de los consumidores. Introducir soluciones de IA de forma transparente y con medidas sólidas sobre la seguridad de los datos es imperativo.
Las empresas deben abordar la introducción de IA generativa confiable como una oportunidad para mejorar la experiencia del cliente haciéndola más personalizada, conversacional y receptiva. Esto requiere una estrategia clara que priorice los valores centrados en el ser humano y genere confianza a través de interacciones coherentes y observables que demuestren el valor y la confiabilidad de las mejoras de la IA.
Mirando hacia el futuro, la IA confiable redefine las interacciones con los clientes, permitiendo que las empresas se reúnan con sus clientes precisamente donde están, con un nivel de personalización que antes era inalcanzable. Al trabajar con sistemas de IA confiables, seguros y alineados con las necesidades del cliente y los resultados del negocio, las empresas pueden forjar relaciones más profundas y basadas en la confianza. Estas relaciones son esenciales para el compromiso a largo plazo y serán esenciales para el éxito comercial futuro, el crecimiento y, en última instancia, la viabilidad de cada empresa.
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