Cómo la IA puede disminuir las tasas de abandono (online y offline)

Para los retailers, las tasas de abandono de carritos de compras representan un desafío importante. Ya sea en tiendas físicas o en línea, el abandono de carritos es un problema que puede tener un impacto significativo en los ingresos y la rentabilidad. Según un estudio de Baymard Institute, en promedio, el 69% de los carritos de compras son abandonados antes de completar la compra. Esto significa que, de cada 100 visitantes que añaden productos al carrito, solo 31 finalizan la compra.

A su vez, la tasa de abandono no es un problema exclusivo del comercio electrónico. En los puntos de venta físicos, los minoristas también enfrentan la dificultad de convertir a los visitantes en clientes (largas filas en horas pico, demoras en la atención, falta de personalización, etc). Esto representa una pérdida significativa de ingresos para las empresas y una oportunidad perdida para fomentar la lealtad del cliente.

¿Qué es la tasa de abandono y por qué es un problema para el retail?

La tasa de abandono es un término utilizado en el mundo del retail para describir la cantidad de clientes que abandonan una tienda sin realizar una compra. Esto puede ser un problema tanto para las tiendas físicas como para las tiendas en línea, ya que representa una pérdida de oportunidades de venta y una disminución en las ganancias.

En el caso de las tiendas físicas, la tasa de abandono puede ser el resultado de varios factores, como problemas de inventario, precios poco competitivos, una mala experiencia de compra, entre otros. En el caso de las tiendas en línea, la tasa de abandono se refiere a los clientes que agregan productos a su carrito de compras pero no completan el proceso de compra, y puede ser causada por extra costos, registro obligatorio o dificultades en el proceso de pago.

¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar a reducir la tasa de abandono?

• Motores de recomendación: Los motores de recomendación son sistemas de IA que utilizan datos del comportamiento de compra del cliente para sugerir productos que puedan ser de interés. Al mostrar a los clientes productos relevantes, las probabilidades de que completen una compra aumentan. Además, los motores de recomendación también pueden utilizarse para personalizar la experiencia de compra, mostrando productos que se adapten a las necesidades y preferencias de cada cliente.
• Segmentación de clientes con IA: La segmentación de clientes es una técnica de marketing que implica dividir a los clientes en diferentes grupos según sus características y comportamientos. La IA puede ser utilizada para identificar patrones y tendencias en los datos de los clientes, lo que permite a los retailers crear perfiles más precisos y segmentos más específicos. De esta manera, las empresas pueden personalizar su oferta de productos y servicios, y mejorar la relevancia y efectividad de sus campañas de marketing.
• Motores de búsqueda: Los motores de búsqueda basados en IA pueden mejorar la precisión y relevancia de los resultados de búsqueda para los clientes, lo que les permite encontrar los productos que buscan más fácilmente. Además, los motores de búsqueda también pueden ser utilizados para mostrar recomendaciones personalizadas basadas en la actividad de búsqueda y compra del cliente.
• Livecommerce: Livecommerce es una técnica de venta en línea que implica la interacción en vivo entre los vendedores y los clientes en tiempo real. La IA puede ser utilizada para mejorar la calidad de estas interacciones, proporcionando información en tiempo real sobre el comportamiento del cliente y sus preferencias. Esto permite a los vendedores adaptar su enfoque y ofrecer recomendaciones personalizadas en tiempo real, lo que puede aumentar la tasa de conversión y reducir la tasa de abandono.

La inteligencia artificial puede ayudar a reducir la tasa de abandono en los puntos de venta físicos de diversas formas. Una de ellas es a través de la asistencia automatizada al vendedor de la tienda, que puede ser posible gracias a la identificación del usuario mediante tecnologías como la inteligencia artificial y el reconocimiento facial.

De esta manera, el vendedor puede recibir información sobre el cliente, como sus preferencias de compra, historial de compras anteriores y otros datos relevantes que le permitan brindar una atención más personalizada y efectiva. Además, la IA puede proporcionar sugerencias de productos basadas en el perfil del cliente, lo que aumenta las posibilidades de venta.

Otra forma en que la IA puede reducir la tasa de abandono es mediante la recolección y análisis de datos en tiempo real. Esto permite a los minoristas identificar rápidamente los patrones de comportamiento de los clientes, como la duración de su visita, los productos que están viendo y cuánto tiempo pasan en cada sección de la tienda. Con esta información, se puede optimizar la disposición de los productos y mejorar la experiencia del cliente en la tienda.

Algunos ejemplos:

La marca de moda estadounidense, Guess, ha utilizado la inteligencia artificial para mejorar la experiencia de compra en su sitio web. A través de su motor de recomendaciones, Guess ha podido personalizar las recomendaciones de productos para cada cliente, lo que ha llevado a un aumento del 30% en las tasas de conversión.

Por otra parte, Kroger, una cadena de supermercados de los Estados Unidos, ha implementado diversas tecnologías basadas en inteligencia artificial para mejorar la experiencia del cliente y reducir la tasa de abandono.

Entre las tecnologías que han implementado se encuentran:

• Sistemas de reconocimiento facial: para ayudar a prevenir el robo y reducir el tiempo de espera en las cajas registradoras.
• Análisis de vídeo: para determinar cuándo se necesita reponer los productos en las estanterías y cuándo se necesitan más cajeros.
• Sistemas de recomendación: para ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes en tiempo real.

En 2021 lanzo "KroGo", un carrito de compras inteligente para evitar todo tipo de fricción al momento comprar.

Además, Kroger también ha desarrollado una plataforma de compras en línea basada en inteligencia artificial, que ofrece recomendaciones personalizadas y permite a los clientes realizar pedidos de comestibles en línea y recogerlos en la tienda.

Gracias a estas iniciativas, la compañía ha logrado reducir la tasa de abandono y mejorar la satisfacción del cliente, lo que ha llevado a un aumento en las ventas y una mayor fidelidad del cliente.

Alibaba, el gigante del comercio electrónico chino, ha sido uno de los pioneros en el uso de liveshopping, una técnica de venta en línea que implica la transmisión en vivo de eventos de compras en los que los presentadores promocionan productos en tiempo real a través de video.

En 2020, en el "Alibaba´s Sigles Day", el evento de compras más grande del mundo, Taobao Live generó en los primeros 30 minutos del festival un total de USD7500 millones en transacciones, un aumento del 400% en relación al año anterior.

El futuro de la inteligencia artificial en el retail

El futuro de la inteligencia artificial en el retail es prometedor, con avances tecnológicos y nuevas aplicaciones que pueden ayudar a los minoristas a reducir la tasa de abandono y mejorar la experiencia del cliente. Aquí te presentamos algunos puntos y datos:

1. Personalización a gran escala: La IA puede permitir una personalización aún más precisa de la experiencia de compra para cada cliente, lo que puede aumentar la satisfacción y reducir la tasa de abandono. Según un informe de Accenture, el 91% de los consumidores son más propensos a comprar con marcas que ofrecen ofertas y recomendaciones personalizadas.
2. Integración omnicanal: La IA puede ayudar a los minoristas a integrar y conectar sus diferentes canales de venta, lo que puede mejorar la experiencia del cliente y reducir la tasa de abandono.
3. Análisis predictivo: La IA puede ayudar a los minoristas a predecir el comportamiento del cliente y tomar medidas preventivas para reducir la tasa de abandono.
4. Seguridad y prevención de fraude: La IA también puede ser utilizada para mejorar la seguridad y prevenir el fraude en las transacciones de venta en línea y en la tienda, lo que reducirá la tasa de abandono por cuestiones de seguridad y confidencialidad

En conclusión, el futuro de la inteligencia artificial en el retail se ve prometedor y lleno de posibilidades para reducir la tasa de abandono y mejorar la experiencia del cliente. Con nuevas tecnologías y avances en el análisis de datos, los minoristas pueden ofrecer experiencias de compra personalizadas e integradas, asistencia instantánea y predecir el comportamiento del cliente para tomar medidas preventivas.