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A medida que los consumidores exi- gen más personalización y eficiencia, los retailers , en todos sus formatos, están recurriendo a la IA para man- tenerse competitivos y satisfacer es- tas demandas. En este contexto, exploremos los beneficios clave de aplicar la IA en el sector minorista, así como algunos ejemplos de empresas que han imple- mentado con éxito estas tecnologías: 1. Ejecución de la tienda perfecta. Se refiere a la sucursal o punto de venta que cumple con todos los parámetros necesarios para lograr su máximo po- tencial de desarrollo para la categoría, marca o SKU, además de ofrecer la me- jor experiencia de usuario y maximizar las ventas en todo el recorrido de com- pra del consumidor. Esto incluye monitorear y recolectar in- formación mediante reconocimiento de imágenes en tiempo real, así como el uso de IA para dar visibilidad del desempeño de la fuerza ventas, eficiencia de las pro- mociones, alerta sobre la ejecución cor- recta de cada punto de venta, así como establecer el patrón correcto de comu- nicación, exhibición y colocación de pro- ducto, entre otras funcionalidades. Por otra parte, los algoritmos de apren- dizaje automático (machine learning) identifican de manera inmediata las brechas en la ejecución y formulan la sugerencia ideal para comprobar que la estrategia de trade marketing efecti- vamente impulsa ventas. Algunos factores que son fundamenta- les para que el resultado en la ejecución de la tienda sea considerado perfecto son la presencia, precio, punto extra (exhibición adicional) y participación en anaquel. Empresas como PepsiCo han destaca- do en la implementación de Perfect Store al estandarizar la ejecución de cada canal y formato de tienda por categoría, a partir de surtido, precio y exposición correctos, exhibiciones adi-

cionales (puntos extras) e innovación en trade marketing. 2. Gestión eficiente de inventarios. Este es un desafío constante para los retailers. Sin embargo, con la IA se pueden anali- zar patrones de ventas históricos y datos en tiempo real para predecir la demanda futura con alta precisión. Esto no sólo re- duce el exceso de stock, sino que tam- bién minimiza la falta de existencias, lo que mejora la disponibilidad de produc- tos y la satisfacción del cliente. Por ejemplo, Walmart utiliza algorit- mos de IA para gestionar su vasto in- ventario, además de analizar datos de ventas pasadas, estacionalidad y even- tos locales para predecir la demanda. Como resultado, la compañía fundada por Sam Walton ha podido reducir el exceso de mercancías y optimizar su cadena de suministro, lo que se traduce en menores costos y una mejor UX. 3. Personalización de la experien- cia del cliente (UX). La IA permite a los minoristas ofrecer experiencias de compra altamente personalizadas, gracias al análisis de información de su comportamiento, preferencias y com- pras anteriores. Además, es posible recomendar productos que son más relevantes para cada consumidor, lo que aumenta su satisfacción, incre- menta las tasas de conversión y for- talece la lealtad del cliente. Amazon se ha destacado como uno de los pioneros en el uso de IA para la personalización. Su motor de recomendación, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático, analiza los historiales de compra y navegación de los clientes para sugerir artículos que probablemente les interesen. 4. Mejora de la Atención al Cliente. El uso de marketing conversacional ( chatbots , aplicaciones de mensajería y asistentes virtuales) impulsado por IA proporciona atención al cliente 24/7, respondiendo preguntas comunes y re- solviendo problemas de manera rápida y eficiente.