La IA generativa en la industria del retail: numerosas oportunidades a nuestra disposición para generar valor

Los retailers tienen a su alcance una gran oportunidad de aumentar la productividad de sus plantillas centrando sus iniciativas de GenAI en la activación de las ventas, la elaboración de presupuestos y la entrada de pedidos, así como el servicio postventa a los clientes.

La GenAI cuenta con la capacidad de generar billones de euros en producto interior bruto (PIB) para la economía mundial e impulsar nuevos niveles de productividad de los trabajadores. Aunque solo se materializara una parte de este impacto, la oportunidad que brinda a muchas empresas es magnífica y potencialmente transformadora. En el caso de los retailers, una de las mayores oportunidades para desarrollar nuevo valor consiste en utilizar la GenAI en ventas internas y en operaciones de atención al cliente. La mayor parte de las líneas comerciales de los retailers (que van desde el sector de la alimentación al eléctrico y textil) son negocios que requieren numeroso personal, estando asociado normalmente entre el 5 % y el 7 % de los gastos a las tareas de ventas y servicios.

Según un análisis realizado por Deloitte, aplicar GenAI a tres ámbitos del área de ventas y atención al cliente (activación de ventas, elaboración de presupuestos y entrada de pedidos y servicio postventa a los clientes) tiene la capacidad de generar entre 75 y 100 puntos básicos de aumento de beneficios antes de intereses e impuestos (EBIT) para un retailer promedio. Conocer el alcance de la GenAI y los posibles casos de uso para ponerla en práctica representa el primer paso para ayudar a que su empresa aproveche óptimamente su poderosa tecnología.

Transformación de la industria el retail con la IA generativa
 

La GenAI puede ayudar a los retailers a identificar y aprovechar enormes oportunidades para aumentar la productividad de sus plantillas en sus actividades de activación de ventas, elaboración de presupuestos y entrada de pedidos, así como el servicio postventa y soporte a clientes.

Resumen: principales conclusiones

Si desean aplicar con éxito la IA generativa y desarrollar nuevo valor en ventas y atención al cliente, los retailers deben reflexionar sobre la combinación y el orden correctos de los casos de uso, qué tecnologías específicas deben utilizar, cómo mejorar su manera de gestionar datos y conocimientos y, finalmente, qué cambios deben realizar en su modelo operativo y en la gestión de su plantilla.

Para empezar, sugerimos una serie de preguntas que deberían plantearse los directivos de los retailers:   

•  ¿Sirve el caso de uso para añadir valor y contribuir a los objetivos estratégicos de nuestra organización? ¿Cuál es la rentabilidad de la inversión (ROI)? ¿Cómo se deben estructurar múltiples casos de uso de GenAI para maximizar el tiempo de obtención de valor y la ROI?
• ¿A qué tecnologías y proveedores deberíamos recurrir? ¿Cómo se adaptan al plan tecnológico general y la configuración empresarial de nuestra organización? ¿Qué políticas y medidas de gobernanza globales deberían aplicarse?
• ¿Contamos con la base de información adecuada para esta iniciativa? ¿Cómo deberían evolucionar las prácticas de gestión de datos y conocimientos de cara a este procedimiento?
• ¿Quién liderará estas iniciativas? ¿Qué papel deberían desempeñar nuestros responsables de las funciones de ventas y atención al cliente en comparación con los directores de tecnología de la información (TI), datos, análisis e IA?
• ¿Con qué rapidez deberían evolucionar las organizaciones de ventas y servicios? ¿Quién liderará estas iniciativas y lidiará con la tensión entre la gestión y la transformación del negocio?

Responder a estas preguntas lleva su tiempo, pero las empresas líderes suelen dejar algunas cuestiones pendientes para resolverlas sobre la marcha. Las pruebas de concepto y los estudios preliminares contribuyen al aprendizaje y aportan información sobre qué opciones deben elegirse para ampliar eficazmente el uso de la IA generativa. Para más información, consulte nuestro informe completo. 

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