Según IDC, el 97% de la distribución en Europa Occidental está llevando a cabo o a punto de comenzar proyectos de transformación digital. Además, IDC prevé que el gasto se duplique de 2016-2020 (IDC FutureScape: Worldwide Retail 2017 Predictions –Western Europe Implications-).
Este impulso transformador busca adaptar a los retailers a unos clientes enormemente exigentes que demandan productos, servicios y comunicaciones en el momento, lugar y por el medio de su elección. Este elevado nivel de exigencia se pone especialmente de manifiesto en los nativos digitales, conocidos como la Generación Z, que se caracteriza por dos aspectos:
- Cada vez es más influyente en su entorno familiar. Según el estudio de IBM Uniquely Generation Z, más del 70% de los encuestados pertenecientes a esta generación ha afirmado que influía en su familia a la hora de comprar muebles, comida y bebidas.
- Busca tener una experiencia completa y perfecta a través del medio digital (el 60% de esta misma encuesta ha señalado también que no utilizaría una app o web que se cargase lentamente).
Al mismo tiempo, tecnologías como Internet han borrado las barreras de entrada de nuevos competidores y han impulsado un entorno muy competitivo, donde surgen nuevos modelos de negocio impensables hace apenas unos años. “La carrera por ofrecer experiencias al consumidor se ha acelerado y la transformación digital es el medio para ganar esa carrera”, afirma Raúl Alonso, socio del sector distribución de la división de consultoría de IBM España.
Tecnologías como Internet han borrado las barreras de entrada de nuevos competidores
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La revolución de la inteligencia artificial en la distribución
En un entorno tan competitivo, la industria de la distribución tendrá que luchar decididamente para diferenciarse y ser más visible ante sus clientes tradicionales y potenciales. En este proceso se diferenciarán aquellos que inyecten capacidades cognitivas a lo largo de su cadena de valor. “Para tener éxito, diferenciarse e incluso me atrevería a decir que para sobrevivir, los retailers tradicionales deben inyectar capacidades cognitivas en su proceso de transformación digital, ya que es lo que va a marcar la diferencia”, señala Raúl Alonso, socio del sector distribución de IBM España.
De acuerdo con IDC- FutureScape: Worldwide Retail 2017 Predictions –Western Europe Implications- la inteligencia artificial aplicada al marketing, planificación, operaciones, etc. habrá logrado en 2019 una mejora de productividad de hasta el 30% en la industria de la distribución en Europa.
La compra cognitiva, una experiencia real
Según el estudio de IBM “El consumidor es el canal”, el 94% de los directivos de la industria de distribución afirma que sus empresas tienen previsto invertir en capacidades cognitivas durante los próximos 5 años. A través de su plataforma en la nube Watson, IBM ha desarrollado una serie de capacidades cognitivas al servicio de la industria de la distribución. Estas capacidades o APIs permiten que un retailer cognitivo sea capaz de:
- Comprender el significado de las imágenes y del lenguaje natural: Un ejemplo de ello es la aplicación de Watson Cognitive Personal Shopper. El sistema dispone de amplia información sobre tendencias de moda y es capaz de interactuar con el usuario a través del lenguaje natural o el reconocimiento visual para encontrar o recomendarle productos. Otro ejemplo es el caso del asistente cognitivo Macy’s on call, en el que los clientes pueden preguntar en lenguaje natural sobre productos, departamentos o tiendas del retailer.
- Aprende de las interacciones y analiza el comportamiento del cliente para dar recomendaciones personalizadas. Es el caso del diseñador cognitivo de Roztayger, una tienda de moda online, que basándose en el análisis de la personalidad del usuario, sugiere aquellas prendas que mejor se adapten a su estilo personal.
- Puede razonar, formular hipótesis y extraer conclusiones integrando además datos externos. Por ejemplo, IBM Metro Pulse es un servicio en la nube que aplica la tecnología cognitiva a los datos de diversas fuentes (meteorología, redes sociales, noticias, etc.) para que las empresas puedan responder a las demandas de los usuarios en el momento preciso, como asegurarse de que haya existencias suficientes de los sabores de helados más demandados en verano, por ejemplo.
- Facilita la innovación en el diseño y desarrollo de producto. Ejemplo de ello es el caso de Bear Naked, fabricante de cereales, que se asoció con IBM Chef Watson para crear combinaciones de sabor. Una vez que un cliente elige su base de cereales, Chef Watson es capaz de proponer combinaciones a partir de más de 50 ingredientes entre los que elegir.
