Socio fundador de The Retail Factory y consultor especializado en desarrollo de estrategias comerciales con inteligencia artificial, Ziegler explicó que la tecnología ya permite analizar y optimizar variables que impactan de manera directa en la rentabilidad de un negocio, desde la elección de canales y el comportamiento de los shoppers hasta los precios, el inventario, las promociones y la utilización del espacio en la tienda.
“Vamos a hablar de qué podemos hacer con esto y dar ejemplos claros de cómo se puede aplicar”, había adelantado Ziegler antes de su presentación, planteando una mirada orientada a los profesionales de negocios y no a los aspectos técnicos de la tecnología.
De la intuición a la simulación de escenarios
Uno de los principales cambios que introduce la IA en el retail es la posibilidad de pasar de decisiones basadas principalmente en la experiencia y la intuición a modelos capaces de comparar distintos escenarios y proyectar sus resultados.
Durante su exposición, Ziegler mostró aplicaciones vinculadas con la inversión promocional, el manejo de inventario, la política de precios y la asignación de espacio en góndola. La pregunta ya no es solamente cuánto vende un producto, sino cuánto valor genera para el negocio en función del capital invertido, el margen y la velocidad con la que rota.
En ese sentido, explicó que, si una empresa destina US$ 100 a inventario, necesita conocer qué retorno produce ese capital y con qué velocidad vuelve al negocio. Esa lectura permite determinar qué productos conviene comprar, cuáles requieren ajustes y cuáles eventualmente deberían salir del surtido.
La misma lógica se traslada al espacio físico. Cada metro cuadrado de una tienda representa un costo de oportunidad, por lo que un producto que vende bien no necesariamente es la alternativa más rentable si ese espacio podría generar un mayor margen con otra categoría.
A partir de allí, el especialista planteó el análisis del margen bruto por metro cuadrado, incorporando, además, la intensidad de servicio: cuánto espacio atiende cada empleado, cuánto vende y qué margen genera. Inventario, superficie y personas pasan así a formar parte de una misma ecuación de rentabilidad.
Promocionar mejor, no simplemente promocionar más
Otro de los puntos abordados fue la inversión promocional. Según Ziegler, las categorías tienen comportamientos diferentes y, por lo tanto, no todas deberían recibir el mismo nivel de inversión.
La inteligencia artificial permite analizar qué producto promocionar, con qué objetivo, en qué momento y cuál puede ser el retorno esperado. Durante la presentación, el especialista mostró un caso en el que la optimización de la inversión promocional podía llevar el retorno de 2 a 20 al identificar dónde realmente convenía colocar los recursos.
La herramienta también permite observar efectos secundarios de las promociones, como la erosión del margen o el denominado forward buying, cuando los consumidores adelantan sus compras para aprovechar una oferta y terminan alterando el comportamiento habitual de la demanda.
El objetivo, por tanto, no es aumentar la cantidad de promociones, sino encontrar aquellas decisiones que produzcan mayor retorno para el negocio.
El shopper como punto de partida
La propuesta de Ziegler parte, además, del conocimiento del shopper y de su comportamiento. La IA puede procesar grandes volúmenes de información para encontrar patrones y convertirlos en insumos para la toma de decisiones comerciales.
Antes de su ponencia, el especialista había adelantado que la aplicación de estas herramientas podía abarcar seis grandes dimensiones: elección de canales, entendimiento del comportamiento del shopper, revenue management y precios, control, conexión con el mercado e innovación.
Para cada una de ellas, The Retail Factory realizó un proceso de búsqueda de herramientas desarrolladas en distintos mercados, incluyendo Estados Unidos, Turquía, Japón y España, algunas de las cuales ya están siendo aplicadas en América Latina.
La amplitud de estas aplicaciones hace que la tecnología no esté limitada a un formato específico. Supermercados, comercio electrónico, canal tradicional, comercios independientes y otros modelos pueden incorporar soluciones de inteligencia artificial de acuerdo con sus necesidades y capacidades.
WIN, PLAY y SHOW: decidir dónde competir
En materia de estrategia de categorías, Ziegler presentó, además, una arquitectura basada en tres grupos: WIN, PLAY y SHOW.
Las categorías WIN son aquellas en las que el retailer decide competir con mayor intensidad, buscando mejores condiciones de surtido, precio, promoción, ubicación, exhibición y comunicación. La lógica es determinar en qué categorías vale realmente la pena invertir para construir una ventaja competitiva.
Las categorías PLAY y SHOW reciben diferentes niveles de inversión y protagonismo, de acuerdo con el rol que cumplen dentro del negocio.
Aquí nuevamente aparece la IA como herramienta de simulación. ¿Qué sucede si el precio baja un 5 %? ¿Qué impacto tendría reducir el inventario un 10 %? ¿Qué ocurre si se modifica el margen, la promoción o el espacio asignado a determinado producto?
La tecnología permite comparar esas alternativas y determinar qué combinación ofrece el mejor resultado. En lugar de limitarse a predecir lo que podría suceder, el negocio puede simular escenarios, medirlos y optimizarlos.
La ventaja competitiva será decidir antes
Para Ziegler, la discusión sobre inteligencia artificial dejó de ser una cuestión de adopción tecnológica para convertirse en una cuestión de competitividad.
“El problema no es si la tengo que adoptar o no, el problema es cuándo. El mejor momento es ahora. El segundo mejor momento es mañana”, sostuvo durante la entrevista previa a su presentación.
La aplicación tampoco requiere necesariamente grandes inversiones. Para emprendedores y pequeños comercios existen herramientas de inteligencia artificial de uso general que, mediante suscripciones relativamente accesibles, pueden facilitar análisis de mercado, creación de contenidos, descripciones de productos, imágenes y gestión de canales digitales.
En este escenario, la diferencia no estaría necesariamente entre las empresas grandes y pequeñas, sino entre aquellas que incorporen estas herramientas a sus procesos y aquellas que continúen haciendo manualmente tareas que la tecnología ya puede acelerar y optimizar.
“La gente cree que la inteligencia artificial le va a quitar el trabajo. La inteligencia artificial no te va a quitar el trabajo; te lo va a quitar alguien que sabe ocupar la inteligencia artificial”, resumió Ziegler como mensaje para empresarios y emprendedores.
La conclusión que dejó su presentación es que el retail del futuro no necesariamente será el que tenga más productos, más promociones o más metros cuadrados, sino aquel que consiga tomar mejores decisiones sobre cada uno de esos recursos. En ese escenario, la inteligencia artificial pasa de ser una herramienta complementaria a convertirse en parte de la estrategia comercial.
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