Porque esa predicción, con una buena logística e inteligencia artificial de por medio, puede ser la clave para impulsar las ventas del sector retail. Porque si compañías como Inditex, H&M o Mango saben de antemano qué tiempo va a hacer en las próximas dos o tres semanas, pueden hacer cambios en la producción y el lanzamiento de sus prendas. Si todas ellas hubiesen sabido que esta primavera iba a ser tan fría, muchas hubiesen mantenido durante más tiempo la ropa de abrigo en sus tiendas. Eso se traduce en más ventas y menos stock acumulado.
Inditex, por ejemplo, es quien capea mejor el temporal en el sector. La compañía de Amancio Ortega utiliza herramientas de Inteligencia Artificial y predicción meteorológica para ajustar su producción y tener en tienda las prendas que sabe que se van a vender más.
Y una de las empresas que proporciona este tipo de herramientas es IBM. En el año 2015, la compañía estadounidense sorprendía al mercado con la compra de The Weather Company, una empresa especializada en predicción meteorológica. Con los años, la operación ha cobrado mucho sentido: la fusión de esa información climática con su Inteligencia Artificial, Watson, consigue optimizar el modelo de negocio de muchos sectores: no sólo del agrícola, sino también del retail.
Un ejemplo en este sentido es The North Face, firma especializada en ropa y calzado para escaladores, montañeros o excursionistas. Esta compañía utiliza las predicciones meteorológicas de Watson en su página web para ayudar al consumidor a encontrar más fácilmente la prenda que necesita para una ocasión concreta. Cuando el usuario accede a su página, un asistente virtual le atiende como si fuese un dependiente en tienda tal y como explica Ángel Castán, responsable de Industria y Consumo de IBM.
También Pantene utiliza la información meteorológica y la Inteligencia Artificial para incrementar sus ingresos. En concreto, Pantene consiguió incrementar un 25% la conversión a ventas gracias a una campaña publicitaria en la que recomendaba un champú u otro en función de la temperatura y humedad del lugar donde se encontrase el cliente.
Estos ejemplos tienen una característica común: una buena segmentación. Es decir, todas estas compañías consiguen personalizar sus mensajes de forma adecuada porque tecnologías como la de Watson les permiten segmentar mejor la base de datos de sus usuarios. En el caso del sector retail, la capacidad de Watson de predecir el tiempo y conocer la personalidad del cliente permite recomendar determinadas prendas en función del tiempo que hará en las próximas semanas y de los gustos personales. Algo que antes no podía hacerse pero que gracias a la Inteligencia Artificial ahora sí es posible.
Y ahí es hacia donde se dirige la Inteligencia Artificial: al lugar que no alcanza el ser humano. Va un paso más allá: adapta el mensaje para cada consumidor, teniendo en cuenta dónde está o hacia dónde se dirige para que pueda disfrutar de su prenda, champú o helado de manera óptima. El objetivo: incrementar ventas a través de la mejora de la experiencia del consumidor. Las posibilidades para el sector retail y otros muchos sectores son infinitas.