La pandemia de COVID-19 ha interrumpido e influido drásticamente en la forma en que las personas se comunican, trabajan y compran. Un estudio de PYMNTS dice: "Aproximadamente el 85 por ciento de los consumidores de EE. UU. Dijeron que estaban preocupados en algún punto por contraer el virus",una encuesta de eMarketer reveló que casi el 60% - 85% de los usuarios de Internet en China y el sudeste asiático han evitado lugares públicos para mitigar el riesgo de contraer el virus.

Por lo tanto, el distanciamiento social y el cierre de negocios ha hecho que los consumidores cambien los hábitos de lo que están comprando, cuándo, dónde y cómo. Esto también podría denominarse como un cambio de paradigma en las preferencias de compra de los consumidores.

Según un estudio de ACI Worldwide, las ventas de los retailers mundiales de comercio electrónico aumentaron un 209% en abril, ya que los consumidores pasaron de las compras en la tienda a los canales en línea y móviles. Los clientes perciben esto como una opción viable, incluidos aquellos que se han mostrado reacios a comprar en línea anteriormente, lo que afecta negativamente el tráfico de personas de estas tiendas. Estos cambios recientes han creado tiempos inciertos para muchos, pero el comercio electrónico ha beneficiado a los retailers como lo demuestra el aumento de las ventas en línea.

Ahora es el momento pico para que los vendedores piensen en lo digital, deben hacer todo lo posible para mantenerse a flote y ser relevantes en el mercado, satisfaciendo la demanda de los clientes de bienes esenciales y no esenciales, cantidad y calidad de producto para brindar mejor servicio al cliente y satisfacer sus preferencias, como modificar a plataformas en línea, servicios de suscripción, recolección en la acera, entrega en un día, autopagos, entrega sin contacto y muchos más para dar respuesta a la pandemia.

Estos esfuerzos resultarán fructíferos cuando los retailers adopten capacidades digitales y tomen decisiones informadas mediante el análisis de los datos de los clientes con la inteligencia artificial (IA) y el machine learning o aprendizaje automatizado (ML)  para crear algoritmos basados ​​en recomendaciones. La pandemia ha demostrado lo importante que es para los vendedores conocer a sus consumidores y atenderlos en consecuencia.

Los retailers que cuentan con plataformas de comercio electrónico ya están experimentando un aumento en las transacciones digitales en comparación con las tiendas. Según un informe de digitalcommerce360, las ventas digitales de Target en abril aumentaron un 275% a medida que los consumidores compraban más en línea y evitaban las tiendas durante la pandemia de coronavirus.

Teniendo en cuenta estas tendencias cambiantes, parece que 2020 hará que la adopción del comercio electrónico y las plataformas de comercio móvil sean una tendencia generalizada. Esto significa que habrá un nuevo orden mundial para las operaciones, los vendedores deberán adaptarse a las nuevas normas de compra online. Aquellos que aprovechen sus capacidades de análisis digital mediante el uso de Machine Learning podrán mantenerse y recuperarse de la crisis actual.

Algunas de las áreas clave en las que el Machine Learning será útil para los vendedores son las siguientes:

1. Gestionar y pronosticar la demanda empresarial 

Dada la situación actual y el aumento de la demanda de bienes como comestibles, productos básicos, atención médica, y muchos más, ha habido un aumento significativo de los artículos sin stock, por lo que la capacidad de usar elMachine Learning para pronosticar patrones y administrar la demanda mediante el ciclo de vida del producto para reducir el capital se vuelve clave.

La previsión de la demanda ayuda a una empresa a optimizar sus actividades de producción y adquisición y les ayuda a estimar los presupuestos y la planificación financiera. Por lo general, se utiliza para abordar la gestión de relaciones con proveedores, campañas de marketing, cumplimiento de pedidos y logística, gestión de flujo de fabricación y gestión de relaciones con clientes.

Con los algoritmos predictivos de Machine Learning, las empresas pueden aprovechar los macrodatos para automatizar y optimizar los procesos comerciales. El uso de los datos del cliente puede ser útil independientemente del tamaño o segmento de la empresa.

2. Pronosticar las reservas financieras y reservas de productos 

La estabilidad financiera de todas las empresas se ha puesto a prueba tras la pandemia del COVID-19. Es necesario reevaluar la capacidad estratégica a la que se puede acceder a través de:

• Medir la estabilidad financiera actual y comprender el valor de vida útil del cliente (CLTV, con una vida útil ilimitada para comprender el costo por adquisición) y preparar presupuestos.
• Comprender la necesidad de reservas (productos crudos / terminados), basados en el efecto látigo, para tomar decisiones informadas sobre los niveles de inventario y la reducción de situaciones de falta de stock.
• Predecir el efecto de las enmiendas a los préstamos y acuerdos financieros, en aras de la preparación utilizando IA, como cita KPMG: “La COVID-19 ha destrozado todos los demás modelos de pronóstico. Nadie podrá crear pronósticos perfectos en este momento. Pero las empresas que incorporen señales externas en su modelado y aprovechen el poder de la inteligencia artificial saldrán adelante ".

Mediante el uso de algoritmos predictivos de Machine Learning, es posible predecir las pérdidas debidas a los desabastecimientos, lo que permite que la empresa reduzca los costos utilizando cargos de envío reducidos y mejorando el cumplimiento de los pedidos.

3. Predecir y gestionar cadenas de abastecimiento 

Los sistemas de gestión de inventarios, pedidos y almacenes parecen estar convirtiéndose en el quid de la gestión de las interrupciones en el suministro y la posible reducción de las demandas a largo plazo.

Durante estos tiempos de prueba, muchos vendedores no pudieron predecir y satisfacer las demandas de los clientes debido a la falta de disponibilidad de mejores conocimientos sobre sus suministros. El enfoque ahora se ha movido hacia la mejora de la visibilidad de la gestión de la cadena de suministro.

Esta pandemia ha presentado nuevos riesgos y, por lo tanto, la evaluación de costos se vuelve necesaria. No tener la capacidad de comprender y predecir la demanda muestra cuán vulnerables son las redes de la cadena de suministro. Con un mejor análisis de los datos de inventario a través de algoritmos predictivos de aprendizaje automático (ML), los vendedores pueden tener transparencia de inventario y tomar decisiones informadas. La gestión del abastecimiento de materiales, los riesgos de los proveedores, el inventario bajo un mismo techo (también conocido como la digitalización) es fundamental y el uso de Digital Analytics es un paso en la dirección correcta.

4. Ofrecer mejor servicio al cliente

El uso de un enfoque basado en datos para resolver los problemas de los clientes y reducir el esfuerzo se convierte en la máxima prioridad para todos los vendedores a largo plazo. Con ML, es posible entender las acciones de los clientes como un punto de datos individual en tiempo real, lo que ayuda en la predicción de su próximo curso de acción, así los vendedores deberían tener varias oportunidades de venta cruzada y up-selling. Estos conocimientos extraídos podrían usarse para desarrollar servicios personalizados y de marketing que a su vez impulsarán las ventas.

Una predicción temprana de Gartner expresa que: "Para 2021, el 15% de las interacciones de servicio al cliente serán manejadas completamente por AI". Por lo tanto, los chatbots (asistentes virtuales), el contenido para la autoayuda del cliente, el análisis predictivo (preferiblemente el análisis relacionado con el cliente), son las mejores formas de explorar e implementar.

Una técnica que podría ser útil para que las empresas evaluen es la satisfacción del cliente o (CSAT) por sus siglas en inglés que ayuda a vincular las encuestas de satisfacción del cliente a momentos clave en la experiencia proporcionada. De esa manera, los vendedores pueden vincular la información de sus clientes con preguntas comerciales y medir la efectividad de momentos clave como la "incorporación o inducción de usuarios".

Por lo tanto, la Transformación Digital es fundamental para mantener la continuidad del negocio y el uso de análisis en el servicio al cliente ayudará a recopilar información que puede optimizar la prestación de servicios.

Adopta las capacidades de Machine Learning para mantenerte a flote en el mercado

Teniendo en cuenta este cambio, los retailers deben innovar para satisfacer la demanda del mercado y brindar una mejor experiencia al cliente. Esto es posible si utilizan el Machine Learning para mejorar sus capacidades de análisis digital e integran una plataforma con un enfoque unificado para administrar los datos de los clientes. Una herramienta de gestión de relaciones con el cliente (CRM) permitirá ajustarse a las expectativas de los consumidores en un entorno digital en evolución para tomar decisiones informadas.

Dada la situación, no aprovechar la analítica digital y avanzada de manera efectiva podría poner en riesgo los ingresos y el modelo comercial. La integración de análisis de datos con una tienda en línea ayuda a convertir los conocimientos en acciones y se puede utilizar para aprender y analizar más sobre las opciones de compra más demandadas, las preferencias, la gestión de la oferta y la demanda, las experiencias personalizadas y muchas más. Con un enfoque digital integrado, los vendedores pueden estar seguros de cumplir y superar las expectativas de los clientes.

Esta crisis ha afectado a las empresas de todo el mundo, pero también ha creado nuevas oportunidades, ha puesto en relieve la necesidad de desarrollar y hacer crecer las capacidades digitales. Los retailers que den prioridad a la analítica avanzada probablemente enfrentarán menos obstáculos y podrán avanzar hacia el camino del éxito cuando el mundo salga de esta pandemia. En nuestra opinión, como empresa de transformación empresarial, la digitalización, Business Agility e Insights & Analytics son los tres pilares de enfoque de cualquier empresa para mejorar sus capacidades digitales.

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