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<\/a><\/div>\nServicio, servicio, servicio<\/h3>\n
Los taberneros conoc\u00edan las bebidas favoritas de sus clientes habituales. Los hoteleros sab\u00edan qu\u00e9 habitaciones prefer\u00edan sus clientes m\u00e1s fieles. Un servicio as\u00ed da a los clientes la reconfortante sensaci\u00f3n de ser comprendidos.<\/p>\n
Cuando los consumidores se dan cuenta de que los minoristas conocen sus necesidades y pueden anticiparse con precisi\u00f3n a sus deseos, inevitablemente se sienten bien atendidos y est\u00e1n mucho m\u00e1s dispuestos a sacar m\u00e1s dinero de sus carteras.<\/p>\n
Utilizar la informaci\u00f3n sobre los clientes: La base de una experiencia del cliente altamente individualizada son los datos. Gracias al comercio electr\u00f3nico y al comercio m\u00f3vil, hay m\u00e1s datos que nunca.<\/p>\n
Siempre que los usuarios hayan dado su consentimiento, los minoristas en l\u00ednea pueden recopilar una serie de datos pertinentes con cada visita del cliente:<\/p>\n
\u00bfDe qu\u00e9 sexo es el cliente? \u00bfQu\u00e9 edad tiene? \u00bfEs un cliente nuevo o existente? \u00bfCu\u00e1l es su geo-IP? \u00bfQu\u00e9 dispositivo utiliza para acceder a la tienda? \u00bfQu\u00e9 sitio web utiliza para acceder a la tienda? \u00bfQu\u00e9 p\u00e1ginas y categor\u00edas le interesan m\u00e1s? \u00bfCu\u00e1l es el valor de su cesta de la compra?<\/p>\n
Esta informaci\u00f3n fluye hacia el historial de cada cliente y constituye la base \u00f3ptima para dirigirse a cada uno de ellos de forma personalizada, por ejemplo con ofertas y recomendaciones personales perfectamente adaptadas a sus deseos e ideas.<\/p>\n
![\"Frank](\"http:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Frank-Brinkmann.jpg\" "\\"Deep")
<\/a><\/h3>\nSiguiente paso: personalizaci\u00f3n<\/h3>\n
Impulsado por la gran madurez de muchas tecnolog\u00edas, es inminente un paso decisivo en la evoluci\u00f3n de la personalizaci\u00f3n. En combinaci\u00f3n, tecnolog\u00edas como los macrodatos, la inteligencia artificial (IA) en general y el aprendizaje autom\u00e1tico en particular, el reconocimiento facial y el seguimiento ocular, permiten generar, analizar y utilizar datos personales de una forma completamente nueva y muy potente.<\/p>\n
Este enfoque, conocido como Deep Retail, ofrece a los minoristas oportunidades de personalizaci\u00f3n muy prometedoras.<\/p>\n
Con cada actividad, los usuarios dejan su huella en la red. Se informan, compran y valoran productos y servicios en plataformas de valoraci\u00f3n, redes sociales, tiendas online y blogs.<\/p>\n
La cantidad de datos utilizables crece por momentos. Por eso, los operadores deber\u00edan aprovechar el tesoro de datos existente y crear sus propias bases de datos.<\/p>\n
De este modo, pueden decidir qu\u00e9 informaci\u00f3n necesitan de qu\u00e9 fuentes en funci\u00f3n de sus necesidades: Mensajes de las redes sociales, encuestas de marketing o incluso consultas al servicio de atenci\u00f3n al cliente.
\nTodas las actividades de servicios<\/p>\n
Cuando un nuevo cliente se registra en una tienda online, introduce una serie de datos relevantes en un formulario. En un entorno C\/4 Hana, estos datos se almacenan en SAP Customer Data Cloud.<\/p>\n
Si posteriormente el cliente inicia sesi\u00f3n en la tienda a trav\u00e9s de sus datos de acceso a las redes sociales, los perfiles de las redes sociales y los datos de inventario pueden vincularse, siempre que el usuario haya dado su consentimiento.<\/p>\n
En un entorno SAP C\/4, todas sus publicaciones, gustos y comentarios se almacenan y analizan en SAP Customer Data Cloud. De este modo se crea un perfil significativo del cliente en cuesti\u00f3n.<\/p>\n
La gesti\u00f3n del consentimiento, la administraci\u00f3n del consentimiento para el uso de datos relacionados con el cliente, tambi\u00e9n puede tener lugar en la Nube de Datos de Clientes. La herramienta es tambi\u00e9n un valioso apoyo para el servicio.<\/p>\n
Cuando los clientes env\u00edan una solicitud al servicio de atenci\u00f3n al cliente, el correo electr\u00f3nico correspondiente se reenv\u00eda autom\u00e1ticamente a SAP Service Cloud, se categoriza, se almacena en la lista de trabajo del equipo de servicio correspondiente y, en el mejor de los casos, incluso se procesa de forma totalmente autom\u00e1tica. Esto convierte a SAP Service Cloud en el punto de contacto central para todas las actividades de servicio.<\/p>\n
Inteligencia artificial<\/h3>\n
Esto genera enormes cantidades de datos que deben analizarse y utilizarse de forma rentable. Esto es exactamente lo que hacen posible los procesos de inteligencia artificial.<\/p>\n
En su estudio de 2017 \"Artificial Intelligence Set to Transform Digital Commerce Marketing\", la consultora Gartner predijo que, para 2020, el 30% del crecimiento mundial de los ingresos en el comercio digital ya ser\u00e1 atribuible a las tecnolog\u00edas basadas en IA.<\/p>\n
En lo que respecta al comercio minorista fijo en Alemania, PwC concluy\u00f3 en su estudio \"Inteligencia Artificial en el Comercio Minorista 2018\" que el 44% de los alemanes espera experiencias de compra m\u00e1s atractivas mediante el uso de IA.<\/p>\n
En este contexto, SAP ofrece Leonardo, una plataforma basada en IA que utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico y las redes neuronales para ayudar a los minoristas a obtener r\u00e1pidamente informaci\u00f3n precisa a partir de big data y optimizar los procesos empresariales en consecuencia. El aprendizaje autom\u00e1tico permite a los sistemas aprender de la experiencia y mejorar continuamente.<\/p>\n![\"Arvato](\"http:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/arvato_grafik.jpg\" "\\"Deep")
<\/a>Antes se llamaba comercio electr\u00f3nico. Hoy se llama, con raz\u00f3n, comercio digital, porque la \"suite de comercio electr\u00f3nico\" incluye muchas m\u00e1s funciones: de Hybris a Callidus pasando por Qualtrics, \u00bfverdad?<\/figcaption><\/figure>\nLa IA genera los conocimientos necesarios a partir de datos no estructurados, como comentarios y correos electr\u00f3nicos, de forma totalmente autom\u00e1tica. Al hacerlo, busca patrones recurrentes que le permitan hacer predicciones inform\u00e1ticas, con el objetivo de que los ordenadores aprendan sin intervenci\u00f3n ni ayuda humana, creando as\u00ed la base para tomar mejores decisiones.<\/p>\n
Por ejemplo, un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico puede analizar las publicaciones en las redes sociales y reconocer si un cliente est\u00e1 de vacaciones y le gustar\u00eda volar a Nueva Zelanda. Como resultado, se le presentan autom\u00e1ticamente los productos adecuados la pr\u00f3xima vez que visite la tienda.<\/p>\n
Adem\u00e1s, los minoristas pueden utilizar la llamada detecci\u00f3n de anomal\u00edas para determinar si se est\u00e1n produciendo desviaciones. \u00bfSe vende de repente un producto especialmente bien en una determinada regi\u00f3n o grupo objetivo? Analizando estos procesos, pueden desarrollar acciones adecuadas para seguir impulsando la tendencia y\/o expandirse a otras regiones y grupos objetivo.<\/p>\n
El an\u00e1lisis del sentimiento capta el estado de \u00e1nimo<\/h3>\n
La evaluaci\u00f3n de los contenidos generados por los usuarios ofrece otra ventaja: a partir de los estados de \u00e1nimo y las opiniones de los usuarios, los minoristas pueden obtener informaci\u00f3n valiosa sobre los productos y servicios que sus clientes califican de buenos o no tan buenos, y seguir desarrollando su oferta de forma espec\u00edfica.<\/p>\n
La soluci\u00f3n comprueba si una afirmaci\u00f3n puede clasificarse como positiva o negativa. Esto permite a los minoristas dise\u00f1ar ofertas o medidas adecuadas.<\/p>\n
En un entorno SAP, el an\u00e1lisis de sentimientos est\u00e1 conectado a SAP Cloud Platform e integrado en SAP Marketing Cloud y SAP Service Cloud.<\/p>\n
Tambi\u00e9n hay otras formas de generar datos personales. Por ejemplo, muchos smartphones disponen de tecnolog\u00edas de reconocimiento facial. Hasta ahora, esta tecnolog\u00eda serv\u00eda para desbloquear el dispositivo correspondiente.<\/p>\n
Reconocimiento facial y seguimiento ocular<\/h3>\n
Pero tambi\u00e9n tiene sentido aprovechar las ventajas de esta funci\u00f3n de otras maneras. Por ejemplo, los usuarios de iPhone ya pueden autenticarse para Apple Pay utilizando Face ID.<\/p>\n
En el futuro, tambi\u00e9n ser\u00e1 posible detectar el estado de \u00e1nimo actual de los usuarios mediante la funci\u00f3n de reconocimiento facial y ofrecerles las correspondientes ofertas de compra.<\/p>\n
En consecuencia, los minoristas est\u00e1n muy interesados en la tecnolog\u00eda de reconocimiento facial, por ejemplo, como base para optimizar la experiencia del cliente. Walmart, por ejemplo, ha solicitado la patente de una tecnolog\u00eda que reconoce el estado emocional de los compradores cuando compran en una tienda f\u00edsica.<\/p>\n
El sector tambi\u00e9n ve un gran potencial en el seguimiento ocular. Mientras que antes esta tecnolog\u00eda s\u00f3lo estaba disponible en pantallas especiales, por ejemplo en el sector de los juegos o para pruebas de usabilidad, ahora hay dispositivos que pueden montarse en pantallas normales y permitir as\u00ed un seguimiento ocular profesional.<\/p>\n
En el curso de la realidad aumentada, el seguimiento ocular se ha establecido como componente de varias aplicaciones, utilizando la c\u00e1mara selfie del smartphone.<\/p>\n
Si los comerciantes saben qu\u00e9 \u00e1reas y, por tanto, qu\u00e9 ofertas son vistas con especial intensidad por los visitantes de su tienda, el sistema puede personalizar a\u00fan m\u00e1s la experiencia del cliente recomend\u00e1ndole, por ejemplo, productos adecuados.<\/p>\n
A la hora de aplicar estos procedimientos, es crucial tomarse en serio las preocupaciones de los usuarios en materia de protecci\u00f3n de datos. Los esc\u00e1ndalos de protecci\u00f3n de datos de los \u00faltimos tiempos han provocado por fin un notable aumento de la concienciaci\u00f3n.<\/p>\n
Tanto los clientes como los minoristas se encuentran atrapados entre el deseo de experiencias de compra altamente personalizadas y el inter\u00e9s leg\u00edtimo de proteger los datos personales.
\nProtecci\u00f3n de datos<\/p>\n
Por lo tanto: los minoristas que se ocupan de las posibilidades de la venta al por menor profunda deben interiorizar que debe garantizarse una transparencia absoluta con respecto al uso de los datos de los clientes. Deben ser transparentes sobre qu\u00e9 datos recopilan y con qu\u00e9 fin, y sobre c\u00f3mo los almacenan y protegen.<\/p>\n
El Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos europeo (RGPD) proporciona el marco adecuado en este caso. Ofrece a los minoristas la oportunidad de aumentar la confianza de sus clientes tratando sus datos con seriedad. Por \u00faltimo, pero no menos importante, esto refuerza la lealtad de los clientes.<\/p>\n
Los minoristas inteligentes conocen a sus clientes mejor que ellos mismos. Ya no se trata de preguntar a los consumidores qu\u00e9 quieren, sino de identificar desde el principio sus deseos m\u00e1s profundos y satisfacerlos.<\/p>\n
De este modo, las ventas pueden aumentar a corto plazo, mientras que los minoristas se benefician a largo plazo de una fidelidad de los clientes reforzada de forma sostenible.<\/p>\n
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Clever kombiniert, haben Big Data, k\u00fcnstliche Intelligenz, Gesichtserkennung und Eyetracking das Potenzial, den Handel grundlegend zu ver\u00e4ndern, indem sie die n\u00e4chste Stufe der Personalisierung einl\u00e4uten. Die Zeit ist reif f\u00fcr Deep Retail.<\/p>\n","category_list_v2":"Business Management<\/a>, MAG 19-10<\/a>","author_info_v2":{"name":"Frank Brinkmann, Arvato Systems","url":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/author\/frank-brinkmann\/"},"comments_num_v2":"0 comentarios","acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/62781","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1560"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=62781"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/62781\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/62782"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=62781"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=62781"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=62781"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=62781"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Por ejemplo, un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico puede analizar las publicaciones en las redes sociales y reconocer si un cliente est\u00e1 de vacaciones y le gustar\u00eda volar a Nueva Zelanda. Como resultado, se le presentan autom\u00e1ticamente los productos adecuados la pr\u00f3xima vez que visite la tienda.<\/p>\n
Adem\u00e1s, los minoristas pueden utilizar la llamada detecci\u00f3n de anomal\u00edas para determinar si se est\u00e1n produciendo desviaciones. \u00bfSe vende de repente un producto especialmente bien en una determinada regi\u00f3n o grupo objetivo? Analizando estos procesos, pueden desarrollar acciones adecuadas para seguir impulsando la tendencia y\/o expandirse a otras regiones y grupos objetivo.<\/p>\n
El an\u00e1lisis del sentimiento capta el estado de \u00e1nimo<\/h3>\n
La evaluaci\u00f3n de los contenidos generados por los usuarios ofrece otra ventaja: a partir de los estados de \u00e1nimo y las opiniones de los usuarios, los minoristas pueden obtener informaci\u00f3n valiosa sobre los productos y servicios que sus clientes califican de buenos o no tan buenos, y seguir desarrollando su oferta de forma espec\u00edfica.<\/p>\n
La soluci\u00f3n comprueba si una afirmaci\u00f3n puede clasificarse como positiva o negativa. Esto permite a los minoristas dise\u00f1ar ofertas o medidas adecuadas.<\/p>\n
En un entorno SAP, el an\u00e1lisis de sentimientos est\u00e1 conectado a SAP Cloud Platform e integrado en SAP Marketing Cloud y SAP Service Cloud.<\/p>\n
Tambi\u00e9n hay otras formas de generar datos personales. Por ejemplo, muchos smartphones disponen de tecnolog\u00edas de reconocimiento facial. Hasta ahora, esta tecnolog\u00eda serv\u00eda para desbloquear el dispositivo correspondiente.<\/p>\n
Reconocimiento facial y seguimiento ocular<\/h3>\n
Pero tambi\u00e9n tiene sentido aprovechar las ventajas de esta funci\u00f3n de otras maneras. Por ejemplo, los usuarios de iPhone ya pueden autenticarse para Apple Pay utilizando Face ID.<\/p>\n
En el futuro, tambi\u00e9n ser\u00e1 posible detectar el estado de \u00e1nimo actual de los usuarios mediante la funci\u00f3n de reconocimiento facial y ofrecerles las correspondientes ofertas de compra.<\/p>\n
En consecuencia, los minoristas est\u00e1n muy interesados en la tecnolog\u00eda de reconocimiento facial, por ejemplo, como base para optimizar la experiencia del cliente. Walmart, por ejemplo, ha solicitado la patente de una tecnolog\u00eda que reconoce el estado emocional de los compradores cuando compran en una tienda f\u00edsica.<\/p>\n
El sector tambi\u00e9n ve un gran potencial en el seguimiento ocular. Mientras que antes esta tecnolog\u00eda s\u00f3lo estaba disponible en pantallas especiales, por ejemplo en el sector de los juegos o para pruebas de usabilidad, ahora hay dispositivos que pueden montarse en pantallas normales y permitir as\u00ed un seguimiento ocular profesional.<\/p>\n
En el curso de la realidad aumentada, el seguimiento ocular se ha establecido como componente de varias aplicaciones, utilizando la c\u00e1mara selfie del smartphone.<\/p>\n
Si los comerciantes saben qu\u00e9 \u00e1reas y, por tanto, qu\u00e9 ofertas son vistas con especial intensidad por los visitantes de su tienda, el sistema puede personalizar a\u00fan m\u00e1s la experiencia del cliente recomend\u00e1ndole, por ejemplo, productos adecuados.<\/p>\n
A la hora de aplicar estos procedimientos, es crucial tomarse en serio las preocupaciones de los usuarios en materia de protecci\u00f3n de datos. Los esc\u00e1ndalos de protecci\u00f3n de datos de los \u00faltimos tiempos han provocado por fin un notable aumento de la concienciaci\u00f3n.<\/p>\n
Tanto los clientes como los minoristas se encuentran atrapados entre el deseo de experiencias de compra altamente personalizadas y el inter\u00e9s leg\u00edtimo de proteger los datos personales.
\nProtecci\u00f3n de datos<\/p>\n
Por lo tanto: los minoristas que se ocupan de las posibilidades de la venta al por menor profunda deben interiorizar que debe garantizarse una transparencia absoluta con respecto al uso de los datos de los clientes. Deben ser transparentes sobre qu\u00e9 datos recopilan y con qu\u00e9 fin, y sobre c\u00f3mo los almacenan y protegen.<\/p>\n
El Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos europeo (RGPD) proporciona el marco adecuado en este caso. Ofrece a los minoristas la oportunidad de aumentar la confianza de sus clientes tratando sus datos con seriedad. Por \u00faltimo, pero no menos importante, esto refuerza la lealtad de los clientes.<\/p>\n
Los minoristas inteligentes conocen a sus clientes mejor que ellos mismos. Ya no se trata de preguntar a los consumidores qu\u00e9 quieren, sino de identificar desde el principio sus deseos m\u00e1s profundos y satisfacerlos.<\/p>\n
De este modo, las ventas pueden aumentar a corto plazo, mientras que los minoristas se benefician a largo plazo de una fidelidad de los clientes reforzada de forma sostenible.<\/p>\n
Combinados h\u00e1bilmente, los macrodatos, la inteligencia artificial, el reconocimiento facial y el seguimiento ocular tienen el potencial de cambiar radicalmente el comercio minorista dando paso al siguiente nivel de personalizaci\u00f3n. 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