En el mundo hipercompetitivo del comercio minorista, los líderes de la industria buscan constantemente nuevas formas de revolucionar la experiencia del cliente y optimizar las operaciones. Ahí es donde entran en juego la IA generativa y la búsqueda vectorial. Ambos ofrecen un potencial transformador en múltiples casos de uso minorista, desde campañas de marketing personalizadas hasta una gestión eficiente del inventario, convirtiéndolos en indispensables para aquellos que buscan mantenerse a la vanguardia de la industria.
En este blog, exploremos juntos cómo la IA Generativa y la Búsqueda Vectorial ayudan a los minoristas a abordar ineficiencias y contratiempos en sus operaciones para romper nuevos límites y cómo la plataforma de desarrollo MongoDB Atlas es perfecta para lograrlo.
La obsolescencia tradicional
Tradicionalmente, los minoristas han confiado en sistemas manuales basados en reglas y modelos predictivos básicos para navegar por sus complejos paisajes. Sin embargo, estos sistemas a menudo no son suficientes para manejar el enorme volumen y diversidad de datos generados en entornos minoristas. Como resultado, la focalización personalizada del cliente, la previsión del inventario y otras operaciones cruciales no solo son complejas sino ineficientes.
Las implicaciones directas de sistemas tan complejos e ineficientes resultan en pérdida de ventas, pérdida de ingresos, inventarios con exceso o falta de stock y, lo más importante, oportunidades perdidas para establecer relaciones más profundas con los clientes.
Como reacción, algunos minoristas han comenzado a explorar soluciones avanzadas de IA y Machine Learning (ML). Pero integrar estas tecnologías en los sistemas existentes suele ser una tarea titánica. Implica lidiar con silos de datos, entender modelos complejos de IA y invertir significativamente en infraestructura y experiencia.
Además, estas soluciones a menudo no ofrecen el retorno de inversión deseado debido a la complejidad de implementarlas, gestionarlas y escalarlas para adaptarse a las necesidades cambiantes.
Las operaciones de inventario, la experiencia del cliente y el desarrollo de productos son algunas de las áreas en las que los minoristas pueden aprovechar la IA Generativa y la Búsqueda Vectorial, así que profundicemos en ellas para comprender completamente los desafíos y oportunidades.
La búsqueda de la excelencia operacional
Todo comienza con la evolución de tu Gestión de Inventario, de modo que constituya la capa nuclear sobre la cual construir los modelos de IA Generativa para analizar y categorizar grandes cantidades de datos de productos en tiempo real, facilitando la previsión eficiente del inventario.
Esto puede ayudar a los minoristas a predecir con precisión la demanda y evitar escenarios de sobreabastecimiento o desabastecimiento. Permitiría una eficiencia operativa en todos los niveles de la cadena de suministro.
Imagina tus operaciones de Back of House (BHO) y Front of House (FHO) funcionando en tiempo real, con datos mejorados por IA fluyendo a través de la cadena con aplicaciones Offline First.
Te permitiría entender cómo fluyen tus clientes a través de cada canal (ofreciendo verdaderaomnicanalidad), cómo interactúan con tus productos y usar esos datos para crear nuevos flujos de ingresos utilizando modelos LLM para entender cosas como los artículos que se compran comúnmente juntos para mejorar la mercadotecnia visual en tienda y digital, activando la reposición automática inteligente en la cadena de suministro y ofreciendo nuevas formas de añadir contexto a la búsqueda del usuario.
Interacciones cliente-marca reimaginadas
Abordar los desafíos de gestionar tu catálogo de productos de manera eficiente significa que más adelante será más fácil optimizar experiencias basadas en recomendaciones de productos en tiempo real, campañas de marketing personalizadas y soporte al cliente inteligente.
Los modelos de IA Generativa requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento de alta calidad para generar salidas significativas y precisas. Si los datos de entrenamiento están sesgados, incompletos o son de baja calidad, los resultados pueden ser poco fiables.
La flexibilidad del modelo de documentos MongoDB Atlas combinado con Atlas Device Sync es la base perfecta para usar como solución principal para construir tus modelos de recomendación o tus aplicaciones de experiencia del cliente centralizadas.
Usar MongoDB Atlas como tu capa de datos central garantiza que tus modelos de IA Generativa serán alimentados con los datos correctos en tiempo real, y además crear una capa de inteligencia para tus aplicaciones.
Añade algo de Atlas Vector Search a la arquitectura de tu aplicación para que maneje grandes volúmenes de datos de manera eficiente, buscando rápidamente a través de espacios vectoriales de alta dimensión, lo que puede acelerar la recuperación de datos de entrenamiento y la generación de diferentes tipos de contenido con IA generativa, con una precisión mejorada que permite la búsqueda semántica encontrando los puntos de datos más similares en el conjunto de entrenamiento para cualquier prompt, que podría ser texto, imágenes o videos.
Como resultado, puedes evolucionar las experiencias de marca de tus clientes mejorando los modelos de recomendación de productos y los esfuerzos de soporte al cliente, proporcionando soluciones precisas que resuenen con las búsquedas de los clientes, incluso con entradas vagas o parciales.
Extendiendo la experiencia de compra mediante la personalización, ayudando a los clientes a navegar a través de catálogos de productos y hacer selecciones basadas en sus preferencias y necesidades, permitiendo a los clientes buscar productos usando imágenes, clave en sectores como la moda o la decoración del hogar.
Otro caso de uso valioso sería utilizar modelos LLM para habilitar el análisis de sentimiento en opiniones de clientes, comentarios en redes sociales y otras formas de retroalimentación del cliente para determinar el sentimiento general hacia un producto, marca o servicio, proporcionando valiosos insights para los equipos de marketing y desarrollo de productos.
Desarrollo y marketing de productos simplificados
Sin una comprensión clara de lo que el cliente necesita o quiere, un producto puede no encontrar mercado. La investigación de mercado y el compromiso del cliente son cruciales para el desarrollo exitoso del producto.
En mercados saturados, destacar entre los competidores puede ser un desafío. Las propuestas de valor únicas y las características innovadoras son esenciales para distinguir un producto. La velocidad es esencial en el paisaje de mercado de hoy en día. Los retrasos en el desarrollo de productos pueden llevar a oportunidades perdidas, especialmente al tratar con tendencias o avances tecnológicos.
La IA Generativa puede analizar grandes cantidades de datos de clientes e identificar tendencias, preferencias y necesidades. Al generar ideas a partir de estos datos, puede ayudar a desarrollar productos que se adapten mejor a las necesidades de los clientes, creando oportunidades para la venta cruzada o la venta adicional mediante recomendaciones de productos.
La IA Generativa también puede extender ciertos esfuerzos de marketing de productos mejorando su fase de diseño y marketing de contenido. Enriqueciendo la generación de contenidos para productos específicos con contexto generado desde tu Vista de Cliente 360 y datos de Front-of-house y Back-of-house, los minoristas podrían crear bucles de crecimiento automatizados para sus líneas de productos en diferentes canales maximizando los ingresos sin sacrificar grandes cantidades de recursos.
Conectando los datos de sus canales de marketing con sus datos de contexto empresarial a través de la API unificada de MongoDB Atlas, un servicio de middleware totalmente gestionado, y emparejándolo con Atlas Vector Search, cualquier minorista puede maximizar el ROI de la fase de promoción de su estrategia de entrada al mercado, impulsando sus esfuerzos de marketing de una manera verdaderamente data-driven.
Si quieres saber más sobre cómo construir búsqueda semántica usando MongoDB Atlas y OpenAI no te pierdas nuestra guía sobre Cómo hacer búsqueda semántica en MongoDB usando Atlas Vector Search.