31/12/2010
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Saber antes de que ocurra. La Inteligencia Artificial hace más eficaç al retail

Imagen: Plataformasinc.com

RESUMEN

Tradicionalmente se ha entendido que un segmento es una parte del mercado formada por personas con perfil parecido, de modo que su comportamiento puede ser similar ante unas determinadas políticas comerciales. Sin embargo, gracias a la Inteligencia Artificial aplicada al retail se está demostrando que una misma persona puede pertenecer a varios segmentos a la vez, aunque con un distinto grado de adecuación a cada uno.

Hoy, con los programas de I.A. se puede combinar datos cualitativos y cuantitativos, logrando así una mejor aproximación a la complejidad de la vida humana, permitiendo además prever el corto plazo.

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¿Gasta usted lo mismo cuando está de vacaciones, que un día laboral? ¿Tiene usted la misma sensibilidad al precio en ambas situaciones?
Probablemente usted actúe de formas muy distintas, según cada situación. Sin embargo, pese a que su comportamiento haga añicos la teoría convencional de la segmentación, no debe ir al psicólogo. Eso nos pasa a casi todos.

Revisando la idea de segmentación
Tradicionalmente se ha entendido que un segmento es una parte del mercado formada por personas con un parecido perfil, de modo que su comportamiento puede ser similar, si se le proponen unas determinadas políticas comerciales. Eso hace que ese segmento deba ser distinto a los otros.
Hay ríos de tinta que dicen que para segmentar se pueden utilizar criterios como los sociodemográficos (los ultra-citados, aunque realmente poco útiles, de edad, género, poder adquisitivo, etc.), los psicográficos (incluyendo actitudes, valores, etc.) e incluso los de comportamiento (por ejemplo, según hábitos de compra, …).
Sin embargo, si usted actúa de forma distinta según el contexto o la situación en que se encuentra, de hecho está diciendo que la teoría tradicional hace aguas. Y creo que está en lo cierto.
La posibilidad que existe ahora de usar programas de Inteligencia Artificial (I.A.) aplicada al retail está validando la intuición de que la realidad es distinta a la teoría convencional, como explica mi colega de ESADE, Mónica Casabayó. Una misma persona puede pertenecer a varios segmentos simultáneamente, aunque con un distinto grado de adecuación a cada uno.
Aplicado, por ejemplo al retail de centros de belleza, se puede perfectamente segmentar a las personas anticipando el nivel de su valor económico como clientas, según como haya sido su primer contacto con la tienda. Por ejemplo, por una depilación con promoción de precio, por recomendación de una amiga, etc.
Una de las grandes ventajas de este método es poder trabajar simultáneamente con datos cuantitativos (volumen de compra, número de productos, etc.) y cualitativos (quejas, tipo de promoción, marcas que compra, etc.). Así se logra una mejor aproximación a la complejidad de la vida humana.
La I.A. también se aplica en retail para poder saber cuántos empleados habrá que poner en las cajas de cobro el próximo sábado, teniendo en cuenta la previsión meteorológica y que se juega el clásico derbi de fútbol.
En definitiva, al usar programas de I.A. la empresa en retail logra algo que se escapa a los programas de estadística: tener resultados ex-ante, es decir que puede prever, con un alto grado de probabilidad, lo que pasará en un futuro próximo. La estadística sólo consigue explicar lo que ya pasó.
Otro ejemplo del uso de la I.A. es poder detectar los clientes con “riesgo de deslealtad”, cuando se sabe que pronto llegará un nuevo competidor al área de influencia de una tienda. Una vez se tenga tal listado, la empresa ya verá qué sistemas de retención piensa aplicar.
Los dos principales requisitos para usar un programa de I.A. son disponer de profesionales especialistas y de grandes cantidades de datos bien recogidos en periodos anteriores. En este sentido, las empresas en retail son una maravilla: la cantidad de datos en bruto que generan es enorme.

Las personas -y los segmentos- cambiamos
Una ventaja más de esta herramienta es que da respuesta a un gran problema: las bases de datos de los clientes se hacen obsoletas en un plis-plas. Cuando la hija mayor de un hogar con tarjeta de cliente se va a vivir con su pareja, no viene su mamá para decirnos que cambiemos el número de personas en el hogar, y así recalculemos mejor nuestra cuota de mercado por hogar.
Con la I.A. la empresa se basa en hechos, los comportamientos reales, y a partir de ahí va comprendiendo a sus clientes.
No se fíe de lo que su cliente dice que hace, y menos de lo que dice que va a hacer. Hechos son amores.

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Lluís Martínez-Ribes
Fuente: Distribución Actualidad, la revista española del retail
(nº 415, mayo 2010)

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