La falta de datos precisos compromete el éxito de las estrategias omnicanal. Retailers en México y Latinoamérica enfrentan un desafío silencioso: datos de productos fragmentados, que afectan desde el lanzamiento de productos hasta la confianza del cliente. La inconsistencia en atributos de productos, actualizaciones manuales y altos índices de devoluciones son síntomas de un problema crítico que debe ser abordado.
Generalmente, se piensa que plataformas como ERP (Planeación de Recursos Empresariales) o CRM (Gestión de Relación con Clientes) pueden solucionar estos problemas. Sin embargo, están más enfocadas en transacciones que en la mejora de datos. Esto deja a las empresas enfrentando altos costos y errores, mientras intentan gestionar manualmente la calidad de la información de sus productos.
Un ejemplo notable es Walmart, que ha adoptado inteligencia artificial (IA) para mejorar la calidad de sus catálogos, acelerando la eficiencia de su personal y mejorando la experiencia del cliente. El uso de IA para gestionar datos de productos ayuda a centralizar, optimizar y enriquecer información, reduciendo tiempos de entrada al mercado y mejorando la consistencia en todos los canales. Las capacidades de la IA incluyen el enriquecimiento automático de datos, reconocimiento de imágenes para catalogación, y cumplimiento normativo.
Zara es otro caso destacado. Con IA, la compañía puede digitalizar y lanzar nuevas colecciones en días, manteniendo su agilidad y capacidad de respuesta ante tendencias. La gestión eficiente de datos también permite reducir las tasas de devolución y asegurar experiencias de compra consistentes en plataformas como Amazon o aplicaciones propias.
El impacto económico es significativo. McKinsey proyecta que la adopción de inteligencia artificial podría liberar hasta 390 mil millones de dólares en el sector retail, incrementando el margen de beneficio entre un 1.2% y un 1.9%. Esto refleja por qué las menciones de IA en conferencias de resultados de empresas minoristas han aumentado.
Para los líderes de la industria, reconocer la fragmentación de datos como problema estratégico y no solo de TI es crucial. Invertir en plataformas de gestión de información de productos (PIM) potenciada por IA, y medir la calidad de datos en métricas de experiencia del cliente, es esencial. La integración de IA no solo en cara al cliente, sino también en operaciones internas, fortalecerá la relación con los consumidores al asegurar datos precisos y confiables.
