{"id":45374,"date":"2023-09-08T09:12:39","date_gmt":"2023-09-08T07:12:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.comosoft.eu\/?p=45374"},"modified":"2025-09-29T14:19:04","modified_gmt":"2025-09-29T12:19:04","slug":"ia-y-marketing-en-el-retail-utilizando-datos-e-ia-para-crecer-exponencialmente-en-los-negocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.comosoft.eu\/es\/2023\/09\/08\/ia-y-marketing-en-el-retail-utilizando-datos-e-ia-para-crecer-exponencialmente-en-los-negocios\/","title":{"rendered":"IA y Marketing en el Retail: Utilizando datos e IA para crecer exponencialmente en los negocios"},"content":{"rendered":"

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IA y Marketing en el Retail: Utilizando datos e IA para crecer exponencialmente en los negocios<\/h1>\n

[\/vc_custom_heading][vc_column_text uncode_shortcode_id=”213969″]Indudablemente, la Inteligencia Artificial (IA) es la principal historia del 2023, con noticias de \u00faltima hora y predicciones hiperb\u00f3licas surgiendo a diario. Los minoristas y sus colaboradores tienen una preocupaci\u00f3n justificada. Los directores de marketing y publicidad en el sector retail se preguntan qu\u00e9 significar\u00e1 la IA para sus operaciones actuales y el futuro del marketing en el \u00e1mbito minorista en general.<\/p>\n

Lo primero a recordar es que la IA y sus tecnolog\u00edas relacionadas, como el aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning, ML) y el “big data”, no son nada nuevas. La idea de usar grandes conjuntos de datos de entrenamiento para automatizar actividades rutinarias o predecir resultados futuros, a menudo llamada “IA estrecha”, ha existido durante d\u00e9cadas. Sin embargo, con todos los avances en la computaci\u00f3n en la nube y el lanzamiento en noviembre del ChatGPT de OpenAI, la avalancha de informaci\u00f3n nueva (y desinformaci\u00f3n) ha creado m\u00e1s que su cuota justa de ansiedad para algunos profesionales del retail. Sin embargo, el secreto para superar estos temores es el mismo que ha sido v\u00e1lido para cualquier nueva tecnolog\u00eda: entender sus capacidades y limitaciones.<\/p>\n

Conceptos b\u00e1sicos<\/h3>\n

La IA puede aplicarse a casi cualquier tipo de datos digitales, incluidos datos estructurados (generalmente campos alfanum\u00e9ricos con etiquetas y relaciones l\u00f3gicas) y datos no estructurados. Piensa en datos estructurados como una hoja de c\u00e1lculo con filas (registros) y columnas (campos) claramente etiquetadas. Los datos no estructurados no cuentan con etiquetas tan organizadas e incluyen im\u00e1genes digitales y texto no clasificado, como el que se encuentra en publicaciones de redes sociales. Sin embargo, incluso si un conjunto de datos no tiene etiquetas l\u00f3gicas o estructuradas (o metadatos), todav\u00eda puede tener significado.<\/p>\n

La IA est\u00e1 dise\u00f1ada para detectar patrones en grandes vol\u00famenes de datos no estructurados. Esos patrones, a menudo confirmados con ayuda humana, se utilizan en algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning, ML) para entrenar un sistema a reconocer patrones similares, ya sea en im\u00e1genes o texto, y tomar decisiones predictivas autom\u00e1ticamente. Una IA no comprende el significado de esos patrones como lo har\u00eda un humano, pero puede simular una respuesta consciente del significado de un humano mucho m\u00e1s r\u00e1pido que los tomadores de decisiones humanos.<\/p>\n

Consideremos la diferencia entre la comprensi\u00f3n humana y c\u00f3mo la IA puede simularla. Un gerente de marketing minorista, por ejemplo, puede entender el significado de ciertos hechos sobre un producto:<\/p>\n

    \n
  1. Ha tenido buenas ventas en ciertas \u00e9pocas del a\u00f1o.<\/li>\n
  2. Tiene un margen de beneficio razonablemente alto y una cadena de suministro confiable.<\/li>\n
  3. El fabricante ha proporcionado la mayor\u00eda de la informaci\u00f3n relevante del producto.<\/li>\n
  4. Ha recibido muchas cr\u00edticas favorables en redes sociales y otros lugares.<\/li>\n
  5. Ha sido descrito favorablemente en varios blogs y art\u00edculos.<\/li>\n
  6. Hay im\u00e1genes y videos p\u00fablicamente disponibles de personas usando el producto.<\/li>\n<\/ol>\n

    Los \u00edtems 1-3 representan datos estructurados, generalmente encontrados en historiales de ventas, inventario o bases de datos de gesti\u00f3n de informaci\u00f3n de productos (PIM). Los \u00edtems 4-6 son en su mayor\u00eda no estructurados. Sin embargo, a partir de estos puntos de datos, un ser humano podr\u00eda concluir razonablemente que ser\u00eda una buena idea lanzar una campa\u00f1a de ventas para ese producto. Pero debido a la gran cantidad de productos y variables de producto diferentes, ser\u00eda imposible para un ser humano, o incluso para un departamento de marketing completo, tomar esas decisiones a gran escala. Por otro lado, un sistema basado en IA puede detectar patrones significativos (confirmados por humanos) a partir de todo tipo de datos disponibles y autom\u00e1ticamente priorizar los candidatos m\u00e1s probables para una campa\u00f1a de marketing.<\/p>\n

    Realizar esto a gran escala lograr\u00eda varias cosas. Si el reconocimiento de patrones de la IA es preciso, una hip\u00f3tesis f\u00e1cilmente comprobable, la efectividad de las campa\u00f1as de marketing minorista se incrementar\u00eda considerablemente. Tambi\u00e9n reducir\u00eda el costo y la laboriosidad de analizar los datos en busca de percepciones significativas y accionables. Finalmente, si los directores de marketing y publicidad quedaran liberados de estas tareas, podr\u00edan centrarse m\u00e1s en cosas que la inteligencia artificial probablemente nunca har\u00e1, como considerar las preferencias y sesgos est\u00e9ticos y psicol\u00f3gicos de su audiencia. Las personas creativas e intuitivas siempre tendr\u00e1n la ventaja, independientemente de cu\u00e1n bien o r\u00e1pido la IA pueda imitar el comportamiento humano.<\/p>\n

    La ventaja del minorista<\/h3>\n

    En esta \u00e1rea, los grandes minoristas ya tienen una gran ventaja sobre otras compa\u00f1\u00edas, a saber, su acceso inmediato a cantidades masivas de datos principalmente estructurados relacionados con productos. Esto es completamente natural, ya que deben manejar miles (o millones) de productos individuales de m\u00faltiples fabricantes. Cada SKU de producto debe contar con una variedad de datos de caracter\u00edsticas y componentes, generalmente almacenados en un sistema de Gesti\u00f3n de Informaci\u00f3n de Productos (PIM, por sus siglas en ingl\u00e9s). Al mismo tiempo, deben mantener todas las im\u00e1genes y descripciones de cada producto, generalmente almacenadas en un sistema de Gesti\u00f3n de Activos Digitales (DAM, por sus siglas en ingl\u00e9s). A esto se suma una serie de otras fuentes de datos como ventas, inventario, precios y otros elementos esenciales. Muchas empresas tambi\u00e9n incluyen historiales de ventas en l\u00ednea y rese\u00f1as de clientes.<\/p>\n

    Por supuesto, ese oc\u00e9ano de datos debe ser bien administrado, lo cual puede resultar desafiante. Afortunadamente, los equipos de integraci\u00f3n de datos de Comosoft han ayudado a muchos minoristas a unificar sus fuentes de datos estructurados como PIM<\/a>, DAM<\/a>, utilizando el sistema LAGO para una planificaci\u00f3n colaborativa y significativa, y para optimizar los flujos de trabajo<\/a> eficientes basados en InDesign para campa\u00f1as impresas y digitales con m\u00faltiples versiones.<\/p>\n

    Por supuesto, la diferencia radica en que los PIM, DAM y otras fuentes de datos t\u00edpicas son altamente estructurados, como deber\u00edan serlo. Apenas estamos en las primeras etapas de agregar estructura a nuevas variedades de datos, como rese\u00f1as de clientes e im\u00e1genes y videos proporcionados por los propios clientes. Sin embargo, estos nuevos tipos de datos ofrecen un potencial incre\u00edble de valor para el especialista en marketing minorista. Y la IA solo acelerar\u00e1 ese valor.<\/p>\n

    Enfoque en la preparaci\u00f3n de datos<\/h3>\n

    Antes de que alguien pueda abordar de manera realista la IA y grandes cantidades de datos no estructurados, primero deben dominar sus datos estructurados, convirti\u00e9ndolos en oro para el marketing, por as\u00ed decirlo. Comosoft LAGO es una herramienta probada para lograr precisamente eso.<\/p>\n

    Una vez que un gran minorista haya encontrado la manera de estar “preparado en datos” con lo que ya tienen, el siguiente paso hacia la inteligencia artificial ser\u00e1 un paso l\u00f3gico y poderoso. Con este nivel de preparaci\u00f3n, la IA solo podr\u00e1 llevar al minorista a nuevos niveles de eficiencia y crecimiento.<\/p>\n

    Obt\u00e9n m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el servicio de integraci\u00f3n de sistemas personalizados y estrategia de datos de Comosoft y reserva una demostraci\u00f3n<\/a> para ver por ti mismo c\u00f3mo LAGO puede optimizar y preparar para el futuro tu flujo de trabajo de datos.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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