Cómo Big Data e IA ayudan a los minoristas a competir en la era digital

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Los datos personalizados ofrecen al comercio electrónico otra ventaja sobre las tiendas minoristas físicas.

A medida que los minoristas tradicionales continúan luchando contra los competidores en Internet, algunos buscan servicios que aprovechen Big Data y la personalización para aumentar las ventas de comercio electrónico.

"En la era de inteligencia artificial y aprendizaje automático, los datos personalizados son la nueva ventaja competitiva y solo se convertirán en experiencia de cliente estándar en el horizonte.

De hecho, el 72% de los minoristas informaron que la IA será una "necesidad competitiva" en los próximos cinco años, según una encuesta reciente de Oxford Economics.

Las devoluciones y las rupturas de existencias se encuentran entre los mayores desafíos para los minoristas que buscan maximizar las ventas: en Estados Unidos, las entregas minoristas costarán 550 mil millones para 2020, más del 75% más que en 2016, según Statista.

La personalización es algo que los clientes han aprendido a esperar simplemente usando un teléfono inteligente, las redes sociales y sus aplicaciones favoritas. Al ofrecer un motor de personalización para ayudar a los consumidores a filtrar opciones basadas no solo en su ajuste sino también en el ajuste agregado de personas como ellos, los clientes reciben algo verdaderamente personal. Y, la experiencia solo mejorará a medida que aprenda el sistema.

A medida que la tecnología hace que las experiencias sean cada vez más personales, las plataformas inteligentes también eliminan la necesidad de interacción entre humanos.

Los consumidores, en cierto modo, se están convirtiendo en introvertidos digitales, porque la tecnología está reemplazando a los asesores expertos a la hora de tomar una decisión", agregó. Las plataformas solo están acelerando los desafíos que enfrentan los minoristas tradicionales. Pero lo hacen al ofrecer experiencias de clientes personales mejores, más convenientes y en tiempo real.

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