El segundo día de la NRF 2024, la agenda combinó institutos de investigación, como Forrester Research y KPMG, con minoristas que ya aplican la Inteligencia Artificial en la producción. Las sesiones ofrecieron estándares consistentes: la IA se conectó a sus propios datos, se centró en la lealtad, la optimización de la cadena de suministro y la capacitación interna para ampliar la capacidad analítica.
A continuación, organicé las principales lecciones aprendidas por caso, con implicaciones prácticas para los equipos de marketing, CRM, comercio electrónico y operaciones.
Caso 1: Lowe's + KPMG: los datos como base para la segmentación y el crecimiento
Durante la sesión de KPMG, se destacó que Lowe's es la segunda mayor empresa mundial de centros domésticos y materiales de construcción, detrás de The Home Depot. El punto relevante no era el tamaño, sino la forma en que la empresa utiliza los datos para guiar las decisiones y ofrecer diseño.
Aprendizajes clave del caso
- La adopción del comercio electrónico sigue siendo fuerte en las tiendas de abarrotes y centros domésticos, incluso después de la pandemia.
- La generación Z ya tiene un impacto en los ingresos y cambia los patrones de navegación, decisión y canales.
- Los clientes gastan más cuando utilizan varios canales, que refuerza la gestión integrada de la jornada laboral.
- La comodidad sigue siendo un motivador central para compra online.
- La dirección reforzó una tesis operativa: científicos de datos distribuidos por la empresa ayudan a mantener el ritmo de mejora continua.
La segmentación B2C y B2B como decisión arquitectónica
Un punto mencionado fue la distinción entre Persona física y Profesionales, con un programa de fidelización específico para profesionales que acelera la aprobación de compras más grandes.
Implicaciones prácticas para el CRM y las relaciones de extremo a extremo:
- Para las personas, el desempeño depende de identificar las señales de un ciclo de vida (por ejemplo, el «momento de construcción»), utilizando la historia, la navegación y el contexto para guiar la comunicación y las recomendaciones.
- Para los profesionales, el programa debe respaldar el crecimiento del negocio del cliente, con beneficios relacionados con la recurrencia, las condiciones y la agilidad operativa.
Caso 2: Sainsbury's + NCR: IA para la experiencia del cliente y la eficiencia operativa
Sainsbury's presentó iniciativas de IA destinadas a combinar experiencia y operación. Lo que llamó la atención fue la amplitud de uso, dejando las «campañas» para pasar a la cadena de valor.
Dónde entra la IA en el comercio minorista, según el caso
- Personalización de productos y precios del programa de fidelización (Nectar).
- Previsión de la demanda en la cadena de suministro, reduciendo las rupturas y los excesos.
- Capacitación de equipos empresariales en análisis y modelado de datos, para el uso diario y la toma de decisiones.
- Seguimiento de los datos en la cadena de valor para identificar las pérdidas en tiempo real, centrándose en una reacción más rápida.
- Gamificación en la aplicación para mantener la participación y la recurrencia en el programa de fidelización.
Implicación práctica: Las iniciativas de IA ganan terreno cuando los datos de lealtad dejan de ser un «informe» y se convierten en un insumo para el producto, la operación y la rentabilidad.
Caso 3: Forrester Research + Abercrombie & Fitch, Sephora y The Vitamin Shoppe: una lealtad que genera seguidores
Aquí aparecieron diferentes negocios en categoría y posicionamiento, con un patrón común: relación y recopilación consistentes de señales de comportamiento para personalizar el enfoque. El resultado práctico es un mayor nivel de afinidad, en el que los consumidores actúan como defensores de la marca.
Elementos que respaldan la madurez de la IA y los datos
- Programas de fidelización tratados como un producto (y no como campaña).
- Recopilación de datos de navegación y comportamiento, además del contenido, la gamificación y las búsquedas continuas por categoría.
- Adopción de formatos de influencia e interacción, con la presencia del comercio conversacional y en vivo como rutas de conversión y retención.
Implicación práctica: Cuando la lealtad se convierte en un ecosistema, la IA se convierte en un motor para priorizar los mensajes, las ofertas, las frecuencias y los canales, controlar la presión comercial y centrarse en la retención.
Qué tienen en común estos casos (y cómo solicitarlos)
1) Datos propios como insumo para una ventaja competitiva
Los programas de fidelización y el comportamiento digital aparecen como las fuentes más prácticas para la personalización, la previsión y la optimización. Esto requiere la gobernanza y la integración entre el CRM, el comercio electrónico, los medios y los servicios.
2) IA distribuida en la operación, además del marketing
Los ejemplos incluyen la cadena de suministro, las pérdidas, los precios, la experiencia y el desarrollo de capacidades internas. La ganancia no depende de un «proyecto aislado», sino de rutinas y sistemas que incorporen modelos al flujo diario.
3) Segmentación orientada al valor y al contexto
Separar las audiencias con diferentes necesidades y recorridos evita las comunicaciones genéricas y mejora la conversión. En el sector minorista de la construcción, esto se reflejaba en la diferencia entre individuos y profesionales, con propuestas de valor y beneficios adecuados a cada perfil.
Lista de verificación de implementación para minoristas (breve y operativa)
- Mapee los eventos y las señales de viaje que indiquen la intención (por ejemplo, visita por categoría, búsqueda repetida, carrito, compra recurrente).
- Consolide una visión única del cliente que conecte la lealtad, la navegación, la compra y el servicio.
- Defina las reglas de personalización por categoría: recomendación, precio/promoción, contenido, canal y frecuencia.
- Implemente la previsión de la demanda y las interrupciones con un ciclo de revisión claro (entradas, gerentes, ventana de decisión).
- Cree rutas de capacitación para los equipos empresariales en lectura de datos y toma de decisiones.
- Instrumente las métricas que diferencian el crecimiento a corto plazo y la salud basal (retención, recurrencia, LTV, pérdida de clientes, NPS/CSAT por segmento).
NRF 2024: Cómo escalar la IA en el comercio minorista con datos, procesos y gobierno operativo patentados
La NRF 2024 reforzó que la Inteligencia Artificial en el comercio minorista ya se está utilizando como infraestructura de toma de decisiones y ejecución: personaliza, predice, reduce las pérdidas, organiza la lealtad y acelera la eficiencia. Las empresas que escalan más rápido son aquellas que conectan la IA con sus propios datos, procesos y equipos capacitados para operar con disciplina.
