Definimos a la Inteligencia Artificial (IA) como una serie de tecnologías que permiten a los ordenadores aprender a realizar tareas “inteligentes” normalmente asociadas a los humanos. Obviamente, dentro de esta definición hay un abanico enorme de aplicaciones en multitud de sectores, como salud, finanzas, turismo, deporte o retail, entre otros. Y precisamente en esta situación nos encontramos ya desde hace unos años, donde la IA se ha convertido en una tecnología que aporta un valor real dentro de la cadena de valor de muchas empresas, entre ellas empresas dedicadas a la venta al cliente final o cliente minorista (retailers).

Dentro del sector retail, la IA puede ayudar en muchos frentes, y la campaña promocional “Black Friday” es, sin duda, uno de ellos. Podemos revisar un par de números para entender lo que supone el Black Friday para los retailers. En 2020 las ventas entre el Black Friday y el final del año (apenas un mes) supusieron un valor de 1,1 billones de dólares, lo que representa un 30% del total de facturación anual. En España concretamente, 13 millones de adultos piensan comprar en el Black Friday de 2021, lo que supone un tercio del total. 

Ante un evento de tal magnitud e importancia, las empresas se enfrentan a una serie de decisiones críticas donde la IA puede ayudar desde diferentes frentes, siempre con el objetivo de incrementar sus ventas. A continuación, podemos ver tres ejemplos.

Previsión de demanda 

Disponer de una buena previsión del volumen de venta para cada producto en el futuro es una tarea básica y fundamental para cualquier retailer. Sin embargo, esta tarea se vuelve crítica durante el Black Friday. Una buena estimación de la demanda permite, entre otras cosas, poder ajustar correctamente el stock disponible para no incurrir en roturas ni sobre-stock. El primer caso es especialmente nefasto entre los vendedores ya que implica directamente ganar menos dinero al no poder vender más producto por no disponerlo. El segundo tampoco es bueno, ya que podemos encontrarnos con situaciones de optimización de espacio en tiendas y centros logísticos, así como la problemática añadida de los productos perecederos en el caso de la alimentación. Todos estos problemas aumentan exponencialmente en eventos especiales. 

Teniendo claro estas casuísticas, ¿cómo nos puede ayudar la IA? Básicamente la idea es mejorar los modelos tradicionales de planificación de demanda. Las herramientas clásicas normalmente se basan en análisis estadísticos sencillos donde se incluye, con suerte, el impacto de una o dos variables relevantes de forma manual mediante cierto conocimiento experto. Utilizar modelos basados en IA supone poder tener en cuenta multitud de casuísticas que sabemos influyen en el comportamiento de compra de los clientes. Para ello es necesario alimentar estos modelos con fuentes de información relevantes. Por ejemplo, ¿cómo nos puede afectar una semana lluviosa?, ¿cómo influyen las estimaciones de crecimiento económico en mi sector?, ¿qué hace normalmente mi competencia en este evento?, etc. Tener en cuenta todo esto de forma automatizada es posible con la IA, lo cual nos permitirá mejorar significativamente nuestro nivel de acierto.

Simulación de promociones 

Hace unos años el Black Friday se limitaba a las ofertas que pudiera haber ese mismo día. Sin embargo, ya es una tendencia generalizada la opción de ampliar enormemente el periodo y la tipología de ofertas en torno al Black Friday, tanto previamente como al finalizar (Cyber Monday y derivados). Ante este rompecabezas de posibilidades, las decisiones de qué artículos poner en oferta, cuándo y con qué promoción se vuelven complejas con el objetivo de intuir qué táctica va funcionar mejor. Contar con modelos IA que ayuden al decisor final es algo de gran utilidad. Para ello es posible utilizar la IA para simular escenarios ficticios y así disponer de una medida estimada de su impacto. Incluso podemos ir un paso más allá y obtener cuál es el mejor escenario propuesto de forma automática teniendo en cuenta, obviamente, las reglas de negocio necesarias.

Publicidad personalizada

Centrándonos en la parte del comercio electrónico (e-commerce), hay una gran cantidad de retailers que utilizan la IA para personalizar cada vez más sus servicios de publicidad. Por ejemplo, detrás del típico “Es probable que también te guste…” hay una serie de servicios basados en modelos de recomendación cada vez más sofisticados y personalizados. En estos casos, la IA bebe del grial de datos que proveen las cookies y servicios de almacenamiento de información similares. La aparición de banners publicitarios o el listado de artículos que aparecen al hacer una búsqueda es algo totalmente personalizado a los patrones de comportamiento de cada usuario. Por ejemplo, desde qué tipo de dispositivo nos conectamos, qué hemos buscado previamente o hasta que punto del proceso de pago hemos llegado. Durante el Black Friday se dispara el tráfico en los portales de venta online, lo que se traduce en una información muy valiosa para que un modelo IA permita automatizar en gran medida todo el proceso publicitario personalizado.

Estos tres ejemplos (y otros muchos) son un claro ejemplo de cómo la IA puede ayudar a mejorar las ventas en eventos especiales como el Black Friday, Navidad o el periodo de rebajas. Aunque el nivel de penetración de la IA en España es bajo actualmente, algunas de las grandes empresas del país ya aplican la IA en sus procesos clave de negocio, lo cual supone una clara ventaja competitiva con respecto a sus competidores. Tomar decisiones basadas en datos claramente es un punto clave dentro de la transformación digital de una empresa.