Transformación de los procesos empresariales en el sector minorista con inteligencia artificial: resolución del caso práctico

Enfoque

En Microsoft Store, estamos pensando extensamente sobre la inteligencia artificial y examinando diversas aplicaciones e impactos potenciales en la organización minorista. Hemos identificado varias áreas donde podríamos mejorar nuestra organización minorista con soluciones de inteligencia artificial, desde la culminación de ventas y los precios hasta las recomendaciones y las opiniones. La incorporación de la inteligencia artificial a los procesos empresariales de Microsoft Store nos ha permitido escalar de forma eficaz y extraer información significativa de los clientes de un número en aumento de canales de datos.

Para incorporar la inteligencia a nuestro proceso de culminación de ventas, nos hemos asociado con JDA. Anteriormente, el uso de herramientas de comercialización físicas tradicionales hacía que nuestra precisión de previsión de bienes físicos fuera inferior a la que podría ser. Ahora, con JDA, hemos podido automatizar la previsión inicial y la reposición para la comercialización en nuestras tiendas físicas y digitales. Puesto que seguimos perfeccionando estos modelos de previsión e incorporando inteligencia artificial, prevemos que la precisión de previsión aumente considerablemente.

La inteligencia artificial también desempeña un papel integral en las operaciones de las tiendas digitales por medio de las valoraciones y opiniones de productos. Debido al volumen de valoraciones y opiniones que recibimos, necesitábamos usar herramientas para lograr una mayor eficacia. Ahora, con nuestro proceso con inteligencia artificial, suceden dos cosas automáticamente siempre que se envía una opinión de un producto: 1) se examinan las opiniones para detectar blasfemias y estas palabras se ocultan, y 2) cada 24 horas se examinan todas las nuevas opiniones para detectar contenido no deseado y las publicaciones marcadas se eliminan.

También hemos aprovechado la eficacia de la inteligencia artificial para aumentar la relevancia de las recomendaciones de productos en nuestros canales digitales. Creamos una puntuación personal basada en algoritmos de aprendizaje automático que se analiza en relación con el inventario de productos y las fechas de lanzamiento para generar las listas de recomendación de productos óptimas para cada cliente de la tienda.

Inteligencia artificial a través de los procesos empresariales de Microsoft Store: A) La IA anticipa la exactitud del pronóstico. B) La IA interviene en las calificaciones y opiniones de los productos. C) La IA aumenta la relevancia de las recomendaciones de productos. D) La IA ayuda a procesar los comentarios de clientes.

Por último, una de las principales formas en que hemos aprovechado la inteligencia artificial es con los comentarios de clientes. Recibimos un gran volumen de comentarios de clientes a través de varios canales, que incluyen los comentarios de los visitantes de las tiendas físicas, las encuestas postventa por correo electrónico, las notas de los empleados sobre sus interacciones con los clientes y las opiniones de clientes publicadas en nuestra tienda en línea. La inteligencia artificial nos está ayudando a procesar de forma eficaz esta información y a destapar tendencias clave a partir de las señales que recibimos de nuestros clientes a través de los canales.

El procesamiento de comentarios de los clientes con la inteligencia artificial es especialmente interesante porque muestra la importancia de la recopilación de datos relevantes depurados. Vamos examinar en más profundidad la captura y el análisis de la información recibida de los empleados de las tiendas.

Comentarios de los clientes: Información de los empleados de las tiendas

Al final de cada día laborable, cada tienda de Microsoft repasa cómo ha ido el día y revisa los comentarios de interés de los clientes obtenidos por los empleados sobre cualquier aspecto, desde características de productos a precios. Anteriormente, esta información se compartía por correo electrónico. Cuando evaluamos el reto empresarial, el traslado eficaz de la información de los clientes a nuestros empleados, implementamos una solución con inteligencia artificial para simplificar el proceso.

Puesto que los empleados de nuestras tiendas son la primera línea de interacción con los clientes, era imperativo que se diseñara una herramienta que fuera fácil de usar y les permitiera maximizar el tiempo dedicado a los clientes. Con esto en mente, simplificamos la captura de comentarios de clientes en las tiendas para los empleados mediante la creación de un formulario de comentarios optimizado para móviles al que se puede acceder rápidamente desde la propia zona de ventas. Al final de cada día laborable, el gerente de la tienda revisa toda la información de clientes enviada y selecciona fragmentos clave de comentarios para escalar en la organización.

Una vez que el gerente envía el informe de la tienda, los comentarios asociados se insertan en una base de datos unificada y se analizan con algoritmos de aprendizaje automático y reconocimiento de lenguaje con inteligencia artificial, incluido análisis de opinión. Estos algoritmos segmentan aún más los comentarios por producto y tema.

Luego estos datos se muestran a un amplio grupo de partes interesadas que incluye a ingenieros, vendedores, directores de producto y ejecutivos a través de un panel de Power BI. Ahora, estas partes interesadas pueden obtener una vista completa de comentarios de clientes rápidamente, en lugar de dedicar horas a navegar por puntos de datos dispares para identificar tendencias relevantes. Los usuarios incluso pueden segmentar los comentarios por producto y tipo de cliente, ver los principales temas positivos y negativos y explorar en profundidad comentarios individuales para obtener más información.

Nuestros equipos se comunican cada semana para garantizar que exista un bucle de comentarios donde la información de los clientes se convierta en soluciones. A la vez, los gerentes de las tiendas físicas tienen acceso en tiempo real a la información enviada por los empleados, lo que les permite ver cómo está funcionando su tienda y responder a las tendencias de los comentarios de los clientes a medida que aparecen.

Resultados

Tras la implementación del análisis de datos basado en inteligencia artificial, hemos capturado y analizado miles de fragmentos únicos de comentarios de clientes de nuestras tiendas físicas y canales digitales.

Las ventajas de esta información de los clientes mejorada están claras. Este proceso nos ayuda a resolver rápidamente problemas de productos y los aprendizajes han influido en todo, desde el diseño del producto a la estrategia de lanzamiento al mercado de nuevos productos, hasta la planeación del final del ciclo de vida de productos existentes. Por ejemplo, durante el periodo previo al lanzamiento de un producto, los primeros comentarios de los clientes indicaban su preferencia por otros colores, así como la importancia de disponer de una demostración en la tienda en el momento del lanzamiento. Como resultado de estos comentarios, hemos modificado nuestra estrategia de lanzamiento para garantizar que los clientes pudieran acceder a una demostración en la tienda en todas las ubicaciones de Microsoft Store el día del lanzamiento.

Por último, el acceso a información conjunta recopilada por los empleados de las tiendas ayuda a gerentes y empleados a mantener el pulso de las tendencias de los clientes en tiempo real y a responder con mayor rapidez.

En última instancia, los comentarios de nuestros clientes han proporcionado a nuestros empleados de todo el mundo la información que necesitan para crear una mejor experiencia de cliente.

Principales lecciones

Establecer procesos para recibir aportaciones de los empleados

Dado que nuestro bucle de comentarios de clientes depende tanto de las aportaciones de los empleados de las tiendas, necesitábamos motivarlos y mantener esta motivación de enviar información. Hemos descubierto que si los empleados dudan de si alguien está leyendo sus comentarios o actuando en función de ellos, pierden la motivación rápidamente. Hemos establecido un bucle de comentarios que describe cómo se han implementado sus comentarios. Así se muestra la importancia de la aportación de los empleados y se fomenta la colaboración continua.

Establecer parámetros en la aportación de datos para garantizar la calidad de los resultados

Una vez que se han establecido procesos para mantener informadas a todas las partes interesadas, es importante asegurarse de que la información se proporciona en un formato que la inteligencia artificial puede usar. Al principio, se producían con frecuencia grandes envíos que incluían información variada. Nuestro sistema de inteligencia artificial no podía segmentar con precisión estos envíos por producto y tema, porque no puede procesar y separar información de un solo envío. También resultaba difícil determinar con precisión la opinión de los clientes a partir de estos extensos envíos de texto. Para resolver estos retos, hemos proporcionado formación sobre cómo optimizar los envíos mediante su limitación a 250 caracteres. También hemos integrado un campo obligatorio independiente donde los empleados seleccionan opinión positiva o negativa para cada información de cliente a fin de eliminar aún más la ambigüedad.

Optimizar el enrutamiento de información para poder actuar

El objetivo final del uso de inteligencia artificial para analizar los comentarios de los clientes no es solo detectar información en estos comentarios, sino actuar en función de ellos. Si hubiéramos creado un sistema que detectara información que no pudiéramos aplicar, no habría merecido la pena. Por eso era clave garantizar que, cuando el sistema segmentara y dirigiera los comentarios, lo hiciera mediante categorías que se adaptaran a la estructura organizativa de nuestra empresa, en lugar de categorías basadas únicamente en conceptos. De este modo, podríamos garantizar que los comentarios sobre un problema determinado se enrutaran a las partes interesadas responsables de actuar.

Evaluación de la estrategia mediante el marco de valor

Examinemos cómo la estrategia de inteligencia artificial de Microsoft Store está creando valor adicional mediante el marco de creación de valor desarrollado por Peter Zemsky, catedrático de estrategia e innovación para Eli Lilly de INSEAD.

  1. Desde la perspectiva del entorno del sector, las empresas minoristas se esfuerzan por proporcionar una experiencia de cliente coherente y personalizada y por administrar las operaciones en los canales en un entorno cada vez más multicanal. Una mejor comprensión de los clientes y una personalización de sus experiencias son vitales para el éxito de los minoristas.
  2. Desde la perspectiva de creación de valor, el programa de comentarios de clientes permite a Microsoft Store ser más ágil en respuesta a los comentarios de los clientes: podemos implementar cambios basados en sugerencias de los clientes mucho más rápido. Además, nuestras demás soluciones de inteligencia artificial aumentan la eficacia de nuestra cadena de suministro al mejorar la predicción de la demanda y el comportamiento de los clientes.
  3. Desde la perspectiva de organización y ejecución, es interesante observar que se han mejorado los recursos existentes de Microsoft Store por medio de la inteligencia artificial. El personal de nuestras ubicaciones físicas siempre ha estado en contacto con nuestros clientes; hemos usado su acceso a las opiniones de los clientes para incorporar información de clientes a toda nuestra operativa (esto es un ejemplo de "minería de datos", un tema del que habla Peter Zemsky). Además, el programa nos ha permitido hacer un mejor uso de los datos de los clientes que ya teníamos, en lugar de exigir el esfuerzo de buscar nuevos datos.

Ahora que ha visto la forma en que los minoristas abordan sus estrategias de inteligencia artificial, vamos a recapitular todo lo aprendido con una prueba de conocimientos.