Fuente: McKinsey – Traducción, resumen y ajustes: Néstor Altuve

Merchandising y producto:

• Convertir bocetos, tableros de ideas y descripciones en diseños de alta fidelidad (por ejemplo, modelos 3D de muebles y joyas).
• Enriquecer la ideación de productos colaborando con agentes de IAG que generan opciones creativas (por ejemplo, nuevas ideas, variaciones) a partir de datos (por ejemplo, líneas de productos anteriores, imágenes inspiradoras y estilo).
• Personalizar productos para consumidores individuales a escala (por ejemplo, anteojos según la topografía facial).

Cadena de suministro y logística:

• Apoyar las negociaciones con los proveedores recopilando investigaciones.
• Aumentar la automatización robótica para operaciones de almacén y gestión de inventario a través de análisis en tiempo real (por ejemplo, información habilitada por realidad aumentada).
• Adaptar las ofertas de devolución de productos en función de los consumidores individuales.

Marketing:

• Identificar y predecir tendencias para mejorar el marketing dirigido a partir de datos no estructurados (por ejemplo, sentimiento del consumidor, comportamiento del consumidor en la tienda, datos omnicanal).
• Automatizar la segmentación de consumidores a escala para adaptar las iniciativas de marketing.
• Generar contenido de marketing personalizado basado en datos no estructurados de perfiles de consumidores y conocimientos de la comunidad.
• Colaborar con agentes de IAG para acelerar el desarrollo de contenido y reducir los bloqueos creativos para los equipos de marketing internos.

Comercio electrónico y experiencia del consumidor:

• Estructurar y generar descripciones de ventas basadas en publicaciones exitosas anteriores.
• Personalizar el recorrido del consumidor en línea y las ofertas (por ejemplo, páginas web, descripciones de productos) en función de sus perfiles individuales.
• Adaptar demostraciones y pruebas de productos virtuales a consumidores individuales (por ejemplo, pruebas de ropa, recomendaciones de estilo).
• Mejorar los agentes inteligentes de IAG (por ejemplo, chatbots conversacionales, asistentes virtuales) y el autoservicio para abordar consultas avanzadas de los consumidores (por ejemplo, soporte multilingüe).

Operaciones de tienda:

• Optimizar la planificación del diseño de la tienda generando y probando planes bajo diferentes parámetros (por ejemplo, tráfico peatonal, audiencia de consumidores locales, tamaño).
• Optimizar la mano de obra en la tienda para evitar cuellos de botella, como brechas en la asignación de personal y detección de robos a través del monitoreo en tiempo real de los datos de video.
• Admitir dispositivos asistidos por realidad aumentada para informar mejor a la fuerza laboral en tiempo real sobre el producto (por ejemplo, condición, surtido, inventario, recomendaciones).

Funciones la organización y back office:

• Entrenar a los asociados de ventas para mantener relaciones exitosas de «clientelización» a través de recomendaciones en tiempo real, informes de comentarios y perfiles de consumidores de alto valor.
• Desarrollar contenido de capacitación individualizado para los empleados en función del rol y el desempeño.
• Habilitar el autoservicio y automatizar las tareas de soporte (por ejemplo, tickets de recursos humanos, contabilidad de documentos grandes, revisión de documentos legales).

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