La campaña de éxito de una marca de queso premium, en venta en una cadena de tiendas de autoservicio en Uruguay, fue el caso que Alexis Bagumrskas, director fundador de Datalab Consulting, presentó para exponer que la inteligencia artificial es una herramienta poderosa para generar valor y ventas en el retail, durante la conferencia online “Guía de inteligencia artificial para retail”, en el Simposio Creativamente 2020 Digital, organizado por la ANTAD. 

“Esto es algo que pueden hacer los supermercados o las cadenas de tiendas especializadas, teniendo el conocimiento del cliente, con sus compras, en una base de datos. Con ese punto de partida, podemos aplicar diferentes algoritmos de inteligencia artificial para extender el ciclo de vida de un cliente; aumentar su frecuencia de compra y su ticket; maximizando su lealtad; y, finalmente, manejar un portafolio de uno a uno”, dijo el conferencista.  

Datos y patrones de consumo 

“Hoy se explota solo el 5 % de los datos generados por los clientes”, informó el director de Datalab Consulting. “Hay un alto riesgo de perder la competitividad al no utilizar analítica que es el petróleo del siglo XXI y es indispensable tener minería de datos, para aplicar los datos de transacciones en distintos canales de compra. Necesitamos utilizar la analítica aumentada, inteligencia artificial, machine learning, etc.”. 

De esta forma, aseguró que “se logrará la retención del cliente, podemos convertirlos a online, motivándolos con publicidad y promoción, entre otras acciones”.  

Modelo RFM y los perfiles 

Refirió que “el camino para conocer al cliente está en su identificación, en los aspectos cuantitativo y cualitativo. Con esto, podemos empezar a hacer ventas cruzadas y hacer campañas hasta llegar al uno a uno en las promociones, a través de los distintos canales que se tienen disponibles”. 

En ese aspecto, explicó que la segmentación se divide en dos partes: cuantitativa y cualitativa. La primera es con el RFM que arma el algoritmo, con la asignación de cinco categorías del consumidor: (1) los más valorables, (2) los leales, (3) a conquistar, (4) con bajo signo vital y (5) los perdidos. 

Respecto al motor de sugerencias, el especialista en retail e inteligencia artificial, explicó que se compone de las siguientes partes: “Analiza los rangos de los precios de marcas locales o importadas, productos estacionales, etc., para asignar un score a cada cliente; luego, con base en los algoritmos ‘Te conozco’, ‘Lo que tus vecinos te sugieren’ y ‘Productos asociados’ es posible sugerir productos y ser más eficientes y objetivos”. 

“La recolección, la estandarización y la codificación de datos es clave para que esto funcione, la data science en nuestra empresa es fundamental”, dijo Alexis Bagumrskas, al finalizar su conferencia. “Es un área que va a seguir creciendo y llegó para quedarse”. 

 Fuente: https://retailers.mx/creativamente-2020-digital-guia-de-inteligencia-artificial/