16 de julio de 2019

Impacto de los algoritmos de recomendación en Retail

Algunos sectores, como el de la industria de viajes, hace ya tiempo que utilizan nuevas tecnologías de recomendación para mejorar la experiencia de usuario, es decir, utilizan algoritmos para buscar la mejor oferta en internet para sus clientes. Pensemos en Kayak, Skyscanner o TripAdvisor.

Algunos retailers ya han comenzado con esta estrategia. Amazon recopila comentarios de usuarios para hacer recomendaciones posteriores basadas en algoritmos de aprendizaje. También, en Reino Unido, Topshop y John Lewis recomiendan looks a sus usuarios basándose en este tipo de algoritmos.

La utilización de nuevas tecnologías como Machine Learning permitirá al usuario mayor transparencia y claridad en la oferta, y desde luego, un catálogo ilimitado de propuestas.

Si buscamos una similitud a lo que sucede en la industria de viajes, las plataformas de retail están empezando a ofrecer a los consumidores las mejores ofertas del mercado, aconsejar retrasar una compra cuando pueda haber una promoción próxima, o incluso, negociar términos directamente con los fabricantes de los productos.

Esta tendencia puede convertirse en una industria en sí misma, ya que cambia la estructura del sector y acapara una gran cuota de mercado, de la misma manera que lo ha hecho el sector de viajes en Internet. Solamente los tres grandes intermediarios (Expedia, Booking Holdings y CTrip) abarcaban casi el 20% de la cuota mundial en el año 2017, con una previsión de crecimiento entre el 20 y 45 por ciento anual.

Imagen vía Canal Informático

Se estima que la evolución del retail va a seguir una trayectoria parecida a la del sector de viajes, debido a que los consumidores han demostrado un creciente apetito por los avances digitales y nuevas propuestas de servicio.

De esta manera, podemos agrupar diferentes tipos de actores en el sector según su propuesta de valor:

Market Mappers

Buscan la mejor oferta basada en filtros establecidos por el usuario, como el rango de precios, marca, etc. al hacer clic en el producto, envía al cliente a la web correspondiente.

Un claro ejemplo es Google Shopping, que ya lo está llevando a cabo practicando también el cross-selling proporcionando artículos relacionados, como por ejemplo con lavadoras, distintas marcas de detergentes.

Actualmente Google Shopping es más útil para artículos de precios elevados, como una lavadora o una televisión, pero se espera que en el futuro sean capaces de rastrear la red para encontrar las mejores combinaciones de productos, de la misma forma que los buscadores de viajes crean las mejores combinaciones de vuelos.

En el futuro estas tecnologías tendrán en cuenta también las entregas y otros costes potenciales para ofrecer las mejores ofertas, de manera que el cliente pagará por un servicio de compra completa en un solo clic.

Digital Personal Shopper

Personaliza las ofertas a clientes individuales a través de una combinación de inteligencia artificial e interacción humana. Ya se está llevando a cabo por algunas empresas tecnológicas como Thread, Dressipi, Trunk Club, Style Lyrical y Cladwell.

Thread, por ejemplo, muestra diferentes opciones de estilismos para diferentes ocasiones. El usuario determina sus preferencias (estilos, marcas, tallas, rango de precio, etc), entonces un estilista real con estos datos crea diferentes estilismos con colores completos y el algoritmo escogerá los productos específicos basándose en las especificaciones previas del usuario. De esta manera, una persona real puede atender a miles de clientes.

La clave de esta tecnología es conocer las preferencias determinadas por el usuario, para así prever y desarrollar opciones a medida. Netflix es el pionero de esta tecnología, que mejora cuanto más interactúen los clientes, al tener más datos sobre el usuario.

Review Aggregators

Hoy en día la mayoría de e-retailers ya tienen integrada una parte de opiniones de clientes. Walmart y Amazon almacenan una gran cantidad de reviews, pero empresas más pequeñas ya pueden acceder a una mayor cantidad de opiniones gracias a los review aggregators que ya tienen e-commerces como Bazaarvoice o MakeupAlley.

Mientras que la gran variedad de opiniones que ofrece Amazon puede resultar una ventaja competitiva, se enfrentan a la desconfianza del usuario ante los posibles comentarios de usuarios que reciben muestras gratuitas directamente de los usuarios. Para hacer frente a este problema, Amazon creó el llamado Amazon Vine, que actúa como un intermediario entre proveedores y usuarios y, al no haber contacto directo entre los mismos, evitan los posibles “regalos”.

En resumen, estos desarrollos tecnológicos parece que resultarán más complejos para retail que para el sector de viajes, ya que este tipo de empresas no están estandarizadas, por ejemplo, los precios y las especificaciones pueden estar o no disponibles dependiendo del retailer, la marca o el tipo de producto. Además, los vuelos suelen resultar caros, por lo que es importante para las compañías aéreas ayudar al consumidor a escoger una sola compra, mientras que en retail el objetivo es vender grandes volúmenes a menores precios.

Sin embargo los retailers ya han observado que estos avances digitales son atractivos para los clientes, y sobretodo en segmentos donde los productos tienden a tener las mismas especificaciones en todos los mercados, como por ejemplo el sector tecnológico y algunos tipos de prendas y accesorios. Cuando esto ocurra, los retailers se arriesgarán a sufrir el mismo final que los agentes de viajes, convirtiéndose en empresas secundarias al servicio de los nuevos intermediarios, ya que podrían llegar a suministrar a los mismos un catálogo de productos y luchar por diferenciar su oferta frente al resto haciendo que algunos productos pudieran llegarse a eliminar por completo.

La mejor forma que tienen los retailers de sobrevivir a esta nueva ola tecnológica: dar razones a los clientes para que continúen acudiendo a los puntos de venta.

Resumen de la publicación de Harvard Business Review “How Retail Changes When Algorithms Curate Everything We Buy” 2019

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