Actualmente en la industria existe un alto reconocimiento de la importancia de la tecnología para acelerar el crecimiento, tanto a nivel global como local y, de acuerdo con el estudio Technology Vision 2021, 60% de los ejecutivos del retail y bienes de consumo chilenos afirma que aceleró su transformación digital producto de la pandemia.
Sin embargo, el foco ahora no es adoptar la Inteligencia Artificial y Data Analytics -lo que ya se ha convertido en un desde-, sino escalar estas tecnologías a través de toda la organización. Ya no es suficiente desarrollarlas para proyectos específicos o en silos. Las organizaciones en el mundo están avanzando en este sentido y un 40% de los ejecutivos a nivel global afirma que escaló la IA producto de la pandemia, mientras un 33% Data Analytics. En la industria de retail y bienes de servicio local, esas cifras alcanzan un 20% y 35%, respectivamente. Esta es una muy buena noticia, porque significa que las empresas chilenas están adoptando estas tecnologías a través de todo el negocio y que actualmente ya existe una alta incorporación entre estas.
Esto se debe a los beneficios que entrega la Inteligencia Aplicada al retail: precisión, personalización y aumento del crecimiento. En el mundo omnicanal actual, esta permite a los minoristas optimizar los procesos y operar con mayor precisión desde el cliente hasta la cadena de suministro. Esto, porque puede mejorar significativamente la predicción de qué comprarán los consumidores, así como cuándo, dónde y cómo. Entonces, la Inteligencia Aplicada puede ayudar a los retailers a llegar al mercado más rápido y a desplegar el inventario de forma más eficiente y eficazmente en sus modelos de negocio omnicanal. Es por eso que, en un estudio reciente de Accenture, un 82% de los ejecutivos del sector a nivel mundial afirmó creer que la demografía digital se está convirtiendo en una poderosa herramienta para entender a los consumidores. Operar con mayor precisión reduce los costos y entrega una visión más precisa del inventario, lo que permite una mejor fijación de precios.
La personalización es un camino directo hacia el crecimiento en el retail. Las ofertas a medida impulsan mayores niveles de conversión y crean interacciones con el consumidor relevantes y significativas. Por lo general, el 5% de los clientes genera un tercio de los ingresos del retail, y el 35% de la base de clientes representa el 80% de los beneficios. Para obtener el máximo crecimiento, los minoristas pueden utilizar la Inteligencia Aplicada para identificar el ciclo de vida en el que se encuentran los clientes, y su valor asociado de cara al retail y afinar rápidamente los mensajes personalizados que funcionen para cada individuo. ¿Y por qué es importante la personalización? De acuerdo con un estudio reciente de Accenture, en plena pandemia, 68% de los consumidores chilenos dijo que visitaría una tienda física en caso de que hubiera promociones personalizadas.
¿Qué factores impulsar?
En cuanto al crecimiento, ninguna tecnología importa si no mueve la aguja y la Inteligencia Aplicada tiene un importante impacto en los resultados del negocio. Según el estudio de Accenture, las empresas que adoptan Data Analytics e IA tienen un crecimiento significativamente mayor que las que se quedan atrás en su integración. De esa forma, 81% de las organizaciones identificadas como líderes en Inteligencia Aplicada a nivel mundial, experimentaron un crecimiento de más del 10% en el último año, en comparación con el 36% de las empresas rezagadas.
Los minoristas “data-driven” no se limitan a solo tener datos. Obtienen continuamente valor de ellos para impulsar el negocio. Para esto, es fundamental impulsar cinco factores:
1. Visibilidad total: Se debe crear una “única versión de la verdad” a la que puedan acceder todos los colaboradores y que ofrezca una perspectiva totalmente integrada de los datos internos y externos. Un enfoque basado en plataforma crea la estructura a través de la cual los minoristas pueden capturar, limpiar y crear confianza en torno a los datos (mediante calidad, veracidad y gobernanza de la data). El uso de una plataforma en la nube también permite a los retailers ganar velocidad y escala, al tiempo que posibilita la innovación constante, un elemento fundamental en tiempos de un mercado cambiante e inestable.
2. Centrarse en el cliente: Poner a las personas en el centro del negocio y tomar decisiones más informadas -a través de data de calidad- para impulsar el crecimiento de los ingresos y la expansión de los márgenes. Para esto, como mencioné anteriormente, la personalización de los productos y servicios es fundamental.
3. Capacitación: Capacitar a las personas para trabajar de forma efectiva con la data, reuniendo a colaboradores con diferentes habilidades y prioridades para adoptar y confiar en la IA. Es verdad que muchos roles serán automatizados por la Inteligencia Artificial. pero así también la tecnología tiene la capacidad de potenciar el talento humano. De acuerdo con un estudio reciente de Accenture y País Digital, mientras un 38% de los puestos de trabajo será automatizado en Chile hacia el año 2030, 51% de los roles puede ser potenciado por la tecnología. Para alcanzar esa oportunidad, las empresas deben capacitar hoy a sus colaboradores en habilidades digitales.
4. Sin sesgos: Convertir los datos en acciones responsables con un enfoque iterativo de prueba y aprendizaje para validar continuamente la estrategia general antes de ampliarla. La tecnología debe “aprender” valores y aquí es donde se une el talento humano con las máquinas.
5. Nuevos modelos: Desbloquear los datos para generar nuevas fuentes de ingresos. La data tiene el poder de crear industrias completamente nuevas.
El momento es ahora
Ahora es un momento crítico para avanzar, ya que el acceso y la cantidad de datos internos y externos seguirán aumentando a medida que los retailers cuentan cada vez con más fuentes de data: video, canales digitales, y geolocalización, combinadas con los datos tradicionales como los de los puntos de venta y el inventario. En este contexto, el C-Level tiene un rol fundamental en impulsar una estrategia de data para disponer del “combustible” -datos limpios, seguros y procesables- que se necesita para potenciar la Inteligencia Aplicada a través de toda la empresa. Un modelo de gobernanza proporcionará una perspectiva sobre dónde “cosechar” valor, ya que permite a los minoristas determinar los casos de uso con mayor potencial, de modo que puedan priorizarlos, financiarlos y hacerlos crecer. Esto media entre los silos funcionales para optimizar el retorno de la inversión.
El C-Level también debe impulsar una estrategia para el cambio cultural y la toma de decisiones basada en datos. La rápida adopción de la Inteligencia Aplicada a escala exige que los minoristas construyan una inteligencia analítica en toda la empresa. Pero esto no se puede hacer solo. Debido a que las tecnologías evolucionan cada vez más rápido, es imperativo que las organizaciones trabajen con socios del ecosistema. De esa forma, serán capaces de adoptar las mejores tecnologías, crear sólidas capacidades de Inteligencia Aplicada y formar el equipo adecuado para realizar el trabajo. El momento de avanzar es ahora.
