Poseed la inteligencia, gana al cliente: Una guía para minoristas sobre el comercio agente

Según datos recientes de Accenture, el 74% de los consumidores globales indican que confiarían en un agente de inteligencia artificial personalizado más que en su mejor amigo para realizar una compra en su nombre. No sé qué dice esto sobre la calidad de las amistades modernas, pero ciertamente indica que el comercio agente está listo para convertirse en mainstream.

De hecho, McKinsey estima que los agentes de inteligencia artificial conservadoramente mediarán entre $3 y $5 billones en comercio de consumo global para 2030. Estamos viendo cómo la distancia entre la intención y la compra se reduce en tiempo real, pero la mayoría de los minoristas y empresas de comercio electrónico no están diseñados para este cambio.

Durante años, la “experiencia del cliente sin fisuras” ha servido como una brújula para la industria, pero el comercio agente cambia lo que eso realmente significa. Lo que solía comenzar en la tienda, ahora comienza en conversaciones en plataformas que no posees, moldeadas por señales que probablemente has estado externalizando a terceros a cambio de mejoras incrementales.

Ganar la carrera del comercio agente requiere pensar como una operación nativa de inteligencia artificial, lo que significa poseer la inteligencia subyacente a la experiencia. En otras palabras, debes poseer los datos que enseñan a un agente lo que realmente quiere el cliente — antes de que llegue.

Este cambio de paradigma exige profundizar en las capas que hacen posible la operación de inteligencia artificial agente y tomar medidas de inmediato para ganar ventaja en la adquisición de los datos de entrenamiento necesarios.

Los datos que estás regalando son la clave del castillo del comercio agente

Uno de los mayores desafíos que impiden a los minoristas estar listos para el comercio agente es que están abordando la inteligencia artificial a través de la misma lente que las soluciones de puntos anteriores: un proveedor de búsqueda, un chatbot, un motor de recomendaciones, una herramienta de contenido generativo, un plugin de búsqueda visual.

Cada uno resuelve un problema estrecho. Y aunque el aumento de conversión puede aparecer de inmediato, todo el aprendizaje se acumula dentro del producto de alguien más. Mientras tanto, el minorista se queda con una pila fragmentada y datos aún más fragmentados.

Una experiencia agente verdaderamente diferenciada se ejecuta en algo que esos proveedores no pueden (o no quieren) entregarte: una imagen longitudinal y poseída de tu cliente. Lo que dudaron. Lo que regresaron. Lo que preguntaron en varias sesiones, abandonaron en el carrito y finalmente compraron seis semanas después.

Cuando se organiza de una manera que los agentes puedan utilizar, este tipo de datos hace posible lo que llamamos capa de inteligencia. Esta es donde se interpreta la intención y se toman decisiones. Estas decisiones incluyen llamadas de menor riesgo como clasificación, recomendaciones, personalización y comprensión de productos; todo el camino hasta decisiones más grandes alrededor de logística, devoluciones y resolución de problemas de pago.

Para la mayoría de los minoristas, el borde que nadie puede copiar vive en cómo entienden a los clientes, productos, ocasiones, voz de la marca y momentos de servicio. Para llevar eso al futuro del comercio agente requiere aprovechar el patrimonio de datos que ya tienes y construir sobre él estratégicamente.

No dejes que los datos desordenados te impidan pavimentar el camino del comercio agente

La mayoría de los minoristas tratan los datos desordenados como un obstáculo para comenzar, pero una limpieza de varios años para “prepararse” para la inteligencia artificial es un malentendido costoso que costará aún más en clientes perdidos, gastos de adquisición en aumento y señales de intención de alta que no se capturan.

Esa es la dimensión compuesta del comercio agente que no existía antes: un mes de retraso es un mes de datos de entrenamiento que tus competidores están generando y que tú no estás.

Así que, en lugar de desechar tu PIM, OMS, CDP o otras plataformas de comercio, puedes construir una capa de contexto agente que se sienta sobre tu lago de datos actual, que se ejecuta junto con lo que ya está allí y que acelera dramáticamente la innovación de inteligencia artificial organizando tus datos para que los agentes puedan utilizarlos realmente.

Una capa de contexto sólida cubre cuatro áreas: comprensión de productos (atributos, ajuste, compatibilidad, compensaciones), contexto del cliente (comportamiento, lealtad, historial de pedidos, intención declarada), contexto de sesión (lo que el comprador comparó, preguntó, dudó y dejó en el carrito), y contexto empresarial (inventario, margen, promociones y reglas de merchandising). Al construir esta capa ahora, los beneficios de capturar más datos se acumularán.

Cada búsqueda, cada pregunta, cada imagen subida, cada momento de duda se convierte en intención estructurada, y esa intención afina la clasificación, las recomendaciones, el contenido y el servicio. No me malinterpretes – esto no se traduce en una tarjeta de “salida gratis de la limpieza de datos”. Debes seguir empujando la calidad de los datos en paralelo mientras la capa apila la intención encima. Pero los minoristas que actúen primero poseerán los datos de entrenamiento que todos los demás desearán haber capturado.

La economía favorece poseer la experiencia – así que construye algo que no pueda ser interrumpido

Los minoristas tradicionalmente han competido en la capa de experiencia del cliente, con las mejores experiencias definidas como aquellos momentos que se sienten sin esfuerzo para los clientes, incluso un poco mágicos. Por supuesto, la realidad detrás de la magia es que los minoristas utilizan lo que saben sobre sus clientes y el contexto que los rodea para eliminar cualquier fricción.

El software como servicio ha tenido un papel importante en la eliminación de esta fricción, con los minoristas aprovechando plataformas de terceros porque construir las propias era demasiado costoso. También significaba elegir entre las mismas plataformas – lo que hace que las experiencias verdaderamente diferenciadas sean difíciles de lograr.

Pero la ingeniería de software agente está rompiendo esa ecuación. Las hojas de ruta que antes tomaban años ahora se entregan en meses, así que es hora de volver a abrir la conversación de construir versus comprar y considerar cómo los sistemas personalizados podrían conducir a experiencias verdaderamente diferenciadas.

Más importante aún, sin embargo, la construcción interna estratégica también puede servir como una póliza de seguros cuando no se puede predecir qué se verá mañana. Con modelos fronterizos (y sus precios) cambiando constantemente, la adaptabilidad es la mejor manera de asegurar que tu éxito no esté vinculado a ningún proveedor o proveedor en particular. Esto se hace posible construyendo una capa de orquestación que trabaja para elegir el modelo, la herramienta o el flujo de trabajo adecuado para el trabajo. Con interfaces limpias y contratos de datos sólidos, cualquier modelo puede conectarse, aprovechar tu contexto portable y ser probado contra tus propios datos y barra de calidad a través de un arnés de evaluación permanente antes de cambiar.

Esto no significa construir todo. Las soluciones de puntos aún ganarán partes del viaje del cliente. Pero los minoristas también deberían invertir en un modelo de operación de comercio de inteligencia artificial más amplio con infraestructura compartida, inteligencia reutilizable, sistemas interoperables y aprendizaje continuo extendido por toda la organización.

Haz eso, y estás sentando las bases que los agentes pueden utilizar para entregar el tipo de personalización que solía estar disponible solo para las marcas más premium – de manera asequible y a escala. El futuro del comercio no es una mejor tienda en línea o página de producto, es un sistema de aprendizaje, un volante de inteligencia artificial que entiende la intención en todo el viaje, pone esa inteligencia en todas partes y se vuelve más inteligente con cada interacción. Si lo construyes para ello.