You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.

Go to chinese website
Logo - Keyrus
Logo - Keyrus
  • Playbook
  • Servicios
  • Insights
  • Partners
  • Carreras
  • Sobre nosotros
    Propósito
    Innovación & Tecnologías
    Compromiso de Keyrus
    Ética & Cumplimiento
    Inversores
    Equipo de líderes
    Marcas
    Localizaciones

Opinión de experto

La Inteligencia Artificial en Retail

Luisa Restrepo, Business & Retail Manager, nos habla sobre la Inteligencia Artificial en Retail.

El Big Data, la inteligencia artificial y el machine learning son esenciales para la logística predictiva, es decir, para anticiparte al comportamiento de los clientes gracias a modelos predictivos y tomar mejores decisiones para tu negocio.

El aprendizaje automático nos permite acceder a distintas formas de impulsar las ventas en el sector retail, identificando patrones, optimizando precios, haciendo mejores recomendaciones y personalizando todas y cada una de las estrategias.

Imagínate que pudieras saber qué busca tu cliente, qué va a comprar, qué deberías recomendarle para que aumente su cesta de la compra, cómo responderá a tus estrategias de ventas.. Todo esto es posible gracias al Machine Learning y muchos de nuestros clientes ya están destacando respecto a su competencia y aumentando sus ingresos.

Conocer más y mejor a tu cliente

Gracias al enorme volumen de datos que se recogen de los clientes, al aplicar modelos de Inteligencia Artificial se pueden realizar mejores predicciones sobre los patrones de comportamiento de los usuarios y mejorar las recomendaciones de productos y servicios que se les ofrecen basándose en su histórico.

Al segmentar, clusterizar y clasificar a los compradores según sus preferencias, comportamientos y hábitos de consumo y su contexto, se podrán diseñar estrategias específicas para cada tipo de comprador, como ofertas personalizadas o programas de fidelización mucho más efectivos. Gracias al Machine Learning es posible saber cuándo están dispuestos a pagar más o menos por un producto o por la combinación de varios productos. Con esta información, se crean promociones y campañas con un alto índice de conversión.

Gestión de categorías y merchandising

Al tener una comprensión completa de cómo se adapta la cartera de productos a los perfiles de los clientes, se pueden generar insights de muchísimo valor. Al identificar qué marcas y/o categorías son más importantes para los clientes de cada punto de venta, es posible planificar de manera efectiva la demanda de cada producto lo que ayuda a gestionar su ciclo de vida y garantizar la mayor rentabilidad posible para esa categoría en ese punto de venta.

Por otro lado, gracias a una combinación efectiva de productos para incentivar el cross-selling, se logra satisfacer de mejor manera las necesidades de los clientes y aumentar el volumen de ventas.

Estrategia de pricing adecuada

Los precios pueden ser lo que lleve al fracaso o a la gloria a tus ventas. No se trata de ofrecer precios muy bajos, pero sí establecerlos bajo criterios y datos que corroboren un amplio conocimiento del mercado, de tus competidores y la idoneidad según el tipo de cliente al que quieres llegar. Cuando hablamos de promociones es fundamental conocer la demanda, la estacionalidad o el tipo de oferta por la que vamos a apostar.

Experiencias personalizadas

Las tendencias del sector son claras. Nuestros clientes buscan soluciones tecnológicas integradas donde contar con una visión unificada de los datos de los clientes de cara a crear experiencias mucho más personalizadas. Este tipo de experiencias deben contener un alto componente emocional, deben combinar a la perfección los entornos físicos y digitales y deben satisfacer las necesidad de inmediatez de los clientes.

A nivel interno, la automatización de procesos, las mejoras y optimización de la cadena de suministro y la inversión en nuevas tecnologías inmersivas como el metaverso pueden suponer una diferencia clara respecto al resto de competidores.

whatsapptwitter
linkedinfacebookworkplace
newsletter.svg

¡No te pierdas nuestros insights!

Mantente al día en las últimas noticias y eventos

Tu dirección de correo electrónico se utiliza para enviarte la newsletter de Keyrus y para fines de prospección comercial. Puedes utilizar el enlace de opt-out en nuestros correos electrónicos en cualquier momento. Más información sobre la gestión de sus datos y sus derechos.

Continuar leyendo

Blog post

5 razones por las que deberías utilizar la analítica predictiva en tu negocio

24 de enero de 2023

Tomar decisiones más acertadas y estratégicas, evitar riesgos (o minimizar su impacto), gestionar tus recursos de manera más eficiente, reducir costes o fidelizar mejor a tus clientes son algunas de las ventajas competitivas que puedes obtener gracias al uso de la analítica predictiva.

Blog post

Los 6 pasos imprescindibles que debes seguir para construir tu modelo predictivo

16 de enero de 2023

¿Cuáles son los pasos para crear un modelo predictivo? En este artículo, veremos cómo se requiere de una combinación perfecta de técnicas y un poco de intuición para implementarlos de manera exitosa.

Blog post

Cómo explicarle a tu abuela qué es la analítica predictiva en solo 2 minutos

5 de enero de 2023

¿Cómo explicar el funcionamiento de esta disciplina que trabaja con algoritmos que consiguen predecir el futuro a través de los datos? Aquí te lo contamos.

Opinión de experto

"Las empresas han encontrado en los datos a un grandísimo aliado"

29 de diciembre de 2022

Entrevista de la revista Woman a Kathy Contramaestre, Managing director de Keyrus.

Blog post

Keyrus Magazine 2022, el mejor contenido del año

22 de diciembre de 2022

Aquí llega un recopilatorio de nuestro mejor contenido y de las entrevistas a nuestros managing directors, el equipo de marketing, presales y delivery y secciones exclusivas con nuestros expertos en Retail, Seguros, Turismo, Energía y Manufacturing

Blog post

Científicos vs. Analistas de datos: ¿Quién es quién?

16 de noviembre de 2022

¿No se ocupan ambos de trabajar con ordenadores, números y algoritmos sin parar? Bueno, eso es un poco verdad. Pero la realidad es que ambos son dos perfiles muy distintos y en este artículo vamos a conocer sus diferencias.

Opinión de experto

Filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido

16 de noviembre de 2022

Técnicas utilizadas en los modelos de filtrado colaborativo y basado en contenido.

Opinión de experto

Spotify y Netflix, los dioses de los modelos de recomendación

15 de noviembre de 2022

Los sistemas de recomendación han logrado cambiar la forma en la que consumimos nuevos contenidos y descubrimos productos nuevos.

Blog post

El as bajo la manga de los decision makers

14 de noviembre de 2022

El Data Science se convirtió en el as bajo la manga de los decision makers tras la pandemia y ahora son unos players destacados de la partida que cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y más competitivo.

Blog post

El ciclo de vida de la inteligencia artificial: alcance, diseño de modelos y despliegue

14 de noviembre de 2022

Como todos, la tecnología y las máquinas también tienen un ciclo vital: nacen, se desarrollan y mueren. Vamos a ver cada una de las etapas de la inteligencia artificial y los factores clave a tener en cuenta a la hora de implementarlas dentro de las organizaciones.

Logo - Keyrus
Madrid

Calle las Norias 80, 1-H 28221, Majadahonda, Madrid

Teléfono:+34 91 636 98 54

Fax:+34 91 630 36 54

LinkedInInstagram
PlaybookServiciosInsightsPartnersCarrerasSobre nosotros
PropósitoInnovación & TecnologíasCompromiso de KeyrusÉtica & CumplimientoInversoresEquipo de líderesMarcasLocalizaciones
Aviso legal & Condiciones de uso
Política de privacidad
Protección de datos
Politica de Calidad