La IA en el comercio minorista en línea: 8 oportunidades para el comercio minorista deportivo

Cualquiera que venda en línea zapatillas de correr, raquetas o cascos de bicicleta conoce el problema: los clientes suelen cancelar su compra porque no se sienten bien asesorados. Los filtros y motores de recomendación tradicionales utilizados hasta ahora no suelen ayudar. Los sistemas de recomendación basados en IA, en cambio, reconocen en tiempo real los patrones de comportamiento e intereses de los usuarios y sugieren productos adecuados en función de ellos. Adler explica:

Pueden reconocer correlaciones en términos de comportamiento del usuario* e intención de compra a niveles mucho más granulares, aumentando así la tasa de conversión. La IA puede eclipsar por completo los métodos utilizados hasta ahora para recomendar productos.

Por ejemplo, los clientes que hayan buscado recientemente zapatillas de correr recibirán una recomendación personalizada de nuevas zapatillas, por ejemplo con un confort especial para carreras de larga distancia, además de ropa funcional de la talla adecuada y una nueva bebida electrolítica. El sistema sugiere productos que han sido colocados en la cesta de la compra por otros clientes con un comportamiento de compra similar y también tiene en cuenta las opiniones de los clientes.

Riesgos: Las sugerencias demasiado intrusivas o irrelevantes pueden mermar la confianza, sobre todo si los usuarios se sienten "espiados".

Los chatbots y asistentes de voz modernos son capaces desde hace tiempo de responder a preguntas estándar, gestionar pedidos o iniciar devoluciones. Gracias a los avances basados en IA en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), ahora también pueden reconocer la intención que hay detrás de una solicitud de servicio y responder basándose en algo más que palabras clave. Esto significa que incluso las preguntas más complejas pueden responderse de forma rápida y fiable y que se pueden mantener conversaciones naturales basadas en el contexto. Pero hay más: Mon el comercio de voz. explica Adler:

Se trata de uno de esos ámbitos que no ha experimentado un desarrollo significativo durante mucho tiempo y que, por tanto, no ha llegado a convertirse en la corriente dominante. Pero eso también está cambiando con la IA. Pero eso también está cambiando con la IA.

Los clientes no sólo podrán buscar productos, añadirlos a su cesta de la compra y comprarlos mediante comandos de voz, como ya es habitual con "Alexa" de Amazon. Los agentes de voz tendrán cada vez más identidad propia y la apariencia de una persona natural. Adler añade:

"Actualmente, sin embargo, el reto es conseguir que los nuevos asistentes inteligentes dejen de "alucinar", es decir, que simplemente se inventen algo ellos mismos si la petición es demasiado imprecisa".

Riesgo: si la tecnología falla, por ejemplo con consultas complejas, la eficiencia ganada para la tienda se convierte rápidamente en frustración para los compradores. Una estrategia híbrida que combine IA y asistencia humana mejora significativamente la satisfacción del cliente. Por lo tanto, debe seguir garantizándose el escalado a empleados de servicio reales.

¿Gestionar las existencias de forma más eficiente, evitar la sobreproducción y disponer siempre de existencias suficientes? Con el aprendizaje automático, el aprendizaje de refuerzo o el análisis predictivo, los minoristas pueden hacer grandes progresos en este campo. Adler lo demuestra:

La IA no sólo ayuda a analizar tendencias, ventas y datos estacionales, sino que también proporciona previsiones precisas para tomar decisiones proactivas.

La IA también ayuda a optimizar las cadenas de suministro, desde los procesos logísticos y los plazos de entrega hasta la gestión de riesgos. Por ejemplo, el análisis predictivo puede utilizarse para prever cuándo habrá más demanda de artículos deportivos -como cascos de esquí en invierno o gafas de sol en verano- en una región determinada. Los niveles de existencias pueden entonces ajustarse de forma proactiva y priorizarse la entrega a esta región. Esto permite una mejor planificación de las existencias, reduce los costes y mejora la disponibilidad. La evaluación de las valoraciones de los clientes y el comportamiento de las devoluciones también pueden tenerse en cuenta e influir en la optimización de las compras y las existencias.

Riesgo: la IA optimiza las gamas de productos en función de las cifras de ventas. Esto también lleva a dar prioridad a los productos más vendidos, mientras que los productos nicho reciben menos visibilidad. Esto da lugar a gamas de productos monótonas, que pueden reducir el atractivo de una tienda a largo plazo. subraya Adler:

Los minoristas deben gestionar específicamente la IA para garantizar un equilibrio entre los productos más vendidos y los productos nicho. Los contenidos seleccionados y las recomendaciones personalizadas ayudan a mantener la diversidad y a sorprender a los clientes con nuevos productos. Es fundamental tomar medidas conscientes para contrarrestar esta tendencia mediante la selección humana y la promoción de productos de cola larga.

La guerra de precios en el comercio minorista deportivo reduce los márgenes y daña la imagen de marca y la credibilidad a largo plazo. Por ello, Adler apuesta por la optimización de la marca con la ayuda de la gestión dinámica de precios con algoritmos de precios asistidos por IA.

Esto analiza en tiempo real factores como la demanda, los precios de la competencia, la estacionalidad y los niveles de existencias.

Los precios se ajustan de forma flexible y estratégica para maximizar las ventas y los márgenes, sin dejar de ser competitivos. Adler añade:

La idea no es fundamentalmente nueva y lleva años utilizándose en la fijación dinámica de precios con aprendizaje automático. Lo que es nuevo es la velocidad, la precisión y la profundidad de los datos.

Gracias a los ajustes de precios controlados por IA en tiempo real, el precio en línea de los accesorios para bicicletas, por ejemplo, puede reaccionar con flexibilidad a la demanda, los niveles de existencias y la competencia. Esto protege los márgenes, especialmente durante los picos estacionales. La IA también puede utilizarse para adaptar las ofertas a los clientes con mayor precisión.

Riesgo: los cambios frecuentes de precios pueden generar desconfianza entre los clientes y dañar la imagen de marca a largo plazo. Además, la IA puede detectar a los competidores mediante el análisis de datos de precios, descuentos, productos más vendidos y comportamiento de los clientes, y desencadenar así guerras de precios selectivas mediante ajustes dinámicos de precios que pongan a todos bajo presión. Adler advierte:

En lugar de dedicarse exclusivamente a competir en precios, los minoristas deberían centrarse en la fidelización del cliente, la personalización y los productos de alta calidad. Los consumidores están dispuestos a pagar más por el valor añadido y la confianza. Por eso es importante encontrar un equilibrio entre precios competitivos y rentabilidad sostenible.

Una opción interesante, sobre todo para los pequeños minoristas deportivos con una gama cambiante o interesados en nuevos productos: en lugar de grandes pedidos anticipados, la IA ayuda a encargar inicialmente pequeñas cantidades en función de la demanda estimada. Si el mercado reacciona favorablemente, se realizan pedidos adicionales de forma automática, lo que reduce el riesgo de ruptura de existencias y devoluciones. Las historias de éxito de Temu y Shein también se basan en este principio. Sin embargo, este modelo no sólo requiere datos fiables, sino sobre todo ciclos de producción rápidos y una cadena de suministro flexible. La industria del deporte apenas está empezando a darse cuenta de ello en varias categorías.

Riesgo: sólo funciona con datos fiables y una producción flexible. Unas previsiones insuficientes o inexactas pueden dar lugar a pedidos incorrectos, con la consiguiente escasez de existencias o excedentes que pongan en peligro la rentabilidad.

En lugar de leer miles de reseñas individualmente, la IA reconoce automáticamente los puntos débiles de los productos o servicios. subraya Adler:

Las herramientas de IA analizan valoraciones, reseñas y comentarios en las redes sociales y ofrecen sugerencias de mejora específicas.

Esto permite a los minoristas reaccionar mucho antes, por ejemplo si una determinada bota de montaña se califica a menudo como demasiado ajustada o la talla es diferente a la que los clientes están acostumbrados. Esto también beneficia a los clientes y a la tasa de devoluciones si, por ejemplo, los minoristas señalan durante el proceso de compra que muchos clientes han calificado un zapato como "demasiado pequeño" y, por lo tanto, recomiendan comprar una talla más grande.

Riesgo: Cuidado con las opiniones falsas generadas por IA. Aunque pueden influir positivamente en las decisiones de compra, dañan la confianza en el comercio electrónico en general. Adler recomienda:

Los minoristas deberían confiar en mecanismos de comprobación inteligentes que reconozcan patrones sospechosos en las reseñas.

La IA generativa puede utilizar los datos de los clientes para crear contenidos de Newsletter, mensajes en redes sociales o anuncios personalizados, adaptados al grupo objetivo, la temporada o el tipo de producto. Puede realizar pruebas A/B e identificar la mejor estrategia para dirigirse eficazmente a los grupos objetivo y reducir el despilfarro. Por ejemplo, las campañas de moda deportiva sostenible pueden reproducirse de forma precisa y automática. Al mismo tiempo, también pueden ofrecerse descuentos de forma específica, adaptados a la sensibilidad al precio de los clientes o al margen respectivo.
De ello se benefician sobre todo los pequeños comercios. Adler lo deja claro:

La IA ofrece nuevas oportunidades sobre todo a las empresas más pequeñas: muchos procesos que antes solo eran económicamente viables para las grandes corporaciones -como el contacto personalizado con el cliente, los análisis automatizados o la gestión inteligente de almacenes- se están democratizando cada vez más gracias a la IA. Con menores barreras de entrada y tecnologías abiertas, las empresas más pequeñas también pueden beneficiarse del poder de la IA moderna.

Riesgo: el exceso de automatización también puede parecer aburrido y arbitrario. La autenticidad es un importante factor de éxito en el comercio minorista deportivo en particular y debe tenerse en cuenta en el marketing.

La IA puede ayudar a crear contenidos como descripciones de productos, textos publicitarios, vídeos o publicaciones en redes sociales no solo de forma más eficiente, sino también para garantizar una mayor coherencia y calidad, especialmente con grandes cantidades de datos. Con la ayuda de tecnologías como la visión por ordenador y la IA generativa, ya es posible crear vídeos animados de productos, mostrar productos desde diferentes perspectivas, destacar funciones o simular escenarios de aplicación. Esta producción automatizada de vídeos permite a las empresas aumentar la tasa de conversión, ya que los vídeos pueden apoyar la decisión de compra y aumentar la fidelidad del cliente.

Al mismo tiempo, los elevados costes de las producciones de vídeo tradicionales se reducen drásticamente, lo que supone una ventaja decisiva, especialmente para los pequeños minoristas o los minoristas con amplios catálogos de productos.

Otra ventaja: la IA no sólo ahorra tiempo y costes, sino que también garantiza la optimización de los contenidos para los motores de búsqueda.

Riesgo: cuando se trata de contenidos, no solo son importantes la creatividad y la emotividad, sino también la credibilidad. Las herramientas de IA aún no pueden ofrecer todo esto de forma fiable. Los conceptos híbridos son una buena solución también en este caso.