La crisis sanitaria producida por la Covid-19 generó cambios en el comportamiento y los hábitos de
consumo debido al distanciamiento social, lo cual ha tenido un impacto notable en el crecimiento
del uso de la tecnología en el comercio minorista. La pandemia exigió a las empresas una rápida
reorganización de sus estrategias basada en tres pilares: la optimización de costos, el apoyo a la
fuerza laboral que trabajaba remotamente y la resiliencia del negocio. Para todo ello el uso de la
computación en la nube se volvió indispensable. Según IDC, el tamaño del mercado de la nube en
Colombia alcanzó los $545.24 millones de dólares en 2020. Se espera que el consumo de la nube
crezca un 37,5% (CAGR) de 2019 a 2024.»
Esta evolución digital se produjo en el contexto de un consumidor hiperconectado, donde había que
hacer frente al creciente aumento de la demanda en línea. Las marcas necesitaban optimizar las
operaciones en lo que respecta a la logística, la organización del inventario, la previsibilidad de las
ventas y el compromiso con la base de clientes. Por lo tanto, la elaboración de estrategias para
alcanzar estos objetivos también ha requerido la comprensión de las diferentes oportunidades
creadas por el procesamiento y el análisis de datos, cuyos elevados volúmenes sólo pueden ser
soportados por arquitecturas basadas en la nube.
Gracias a su elasticidad y escalabilidad de almacenamiento de información, la nube es capaz de
gestionar y analizar la gigantesca cantidad de datos procedentes de las interacciones de los
consumidores. Esta tecnología permite a las empresas ser más ágiles y crecer rápida y fácilmente. En
el comercio minorista (y en otros segmentos), su uso también destaca por garantizar el desarrollo de
herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), lo cual garantiza la
optimización en las operaciones y añaden inteligencia basada en hechos a la toma de decisiones.
Estas tecnologías se han convertido en algo tan común que la mayoría de los consumidores las
utilizan sin darse cuenta. Cuando los clientes visitan los sitios web de compras y buscan un
determinado producto, por ejemplo, son dirigidos a artículos similares cuando realizan nuevas
búsquedas. Pareciera que el aplicativo pudiera leer los pensamientos y anticipar los deseos. Así es
como funciona el aprendizaje automático, aprendiendo de las interacciones de los clientes en las
diferentes plataformas de tal manera de ir adaptándose a los cambios en sus perfiles de búsqueda
de productos o servicios específicos.
De hecho, el ML tiene el potencial de transformar casi todos los sectores. En el comercio minorista,
además de acercar a las marcas a los deseos de los usuarios, esta transformación puede verse en
casos prácticos de optimización de las operaciones. Las aplicaciones de reparto, por ejemplo,
pueden ampliar su red sirviendo a más restaurantes, en más ciudades, con el apoyo de miles de
repartidores. Las herramientas de Machine Learning en la nube permiten mejorar la logística de las
entregas con el uso de un simulador de rutas, capaz de calcular con gran precisión el tiempo de viaje
entre el restaurante y el destinatario e incluso ayuda a estimar el tiempo de preparación del plato.
Así, se garantiza que el cliente reciba su pedido a tiempo y que el repartidor reduzca el tiempo de
espera de la preparación.
Otro ejemplo común de la aplicación del aprendizaje automático es la categorización de productos,
que a menudo se hace manualmente y lleva miles de horas de trabajo. Con el uso del ML, es posible
reducir este tiempo y mejorar la asertividad del proceso. En el caso de las grandes cadenas y
franquicias, la inteligencia artificial también permite automatizar un proceso de decisión relacionado
con la distribución de productos. La cantidad de artículos de cada color, tipo y tamaño puede
definirse con la ayuda de herramientas de automatización, lo que garantiza que, posteriormente, la
distribución de los artículos a las tiendas asociadas se realice de forma más rápida y práctica.
El uso del aprendizaje automático también contribuye a predecir los picos de ventas en el mercado
mediante un análisis de datos preciso. Con ello, las empresas pueden organizar y anticipar su
producción para tener stocks disponibles para nuevas demandas. Esta tecnología también puede
ayudar a los minoristas a aumentar sus ventas mediante la captación de nuevos clientes: el análisis
de datos es capaz de predecir tendencias, identificar necesidades y predecir nuevas oportunidades
en diferentes nichos de consumo gracias al acceso instantáneo a informaciones que configuren con
precisión los perfiles de los clientes actuales o potenciales.
A partir de estos ejemplos, está claro que los patrones creados a partir del análisis de grandes
cantidades de datos con la ayuda del aprendizaje automático están ayudando a los minoristas a
obtener información más precisa, lo que supone una importante ventaja competitiva. Entender el
lenguaje de los usuarios, reconocer los patrones de compra y aprender de la información puede
ayudar a los minoristas a afrontar retos importantes y complejos. Con la rápida evolución de las
empresas y los consumidores en el mundo digital, el potencial que aporta al sector el uso de estas
tecnologías es cada vez más importante e indispensable.