El gran reto es conseguir seducir al consumidor ofreciendo el mejor precio y haciendo que la experiencia de compra sea la mejor. Datarmony es una consultora data-driven que potencia la inteligencia artificial (IA) gracias al factor humano.  Enric Quintero CEO de esta compañía que tiene más de diez años de experiencia, señala la importancia de la tecnología para afrontar los problemas que puedan surgir: “Aquí es donde la inteligencia artificial entra con fuerza para ayudar con este propósito, usando dos de sus grandes virtudes: “fiabilidad” al basarse en datos e “inmediatez” al tomar decisiones en tiempo real”. 

La inteligencia artificial puede servir como apoyo para aliviar la logística y personalizar la experiencia y los servicios. Para evitar que los artículos a la venta se agoten es imprescindible predecir la demanda y llevar a cabo una buena gestión del stock. En este caso la función de la inteligencia artificial no solo pasa por hacer predicciones sobre cuánto se consumirá un producto u otro “si no en activar y desactivar las promociones de un producto A en tiempo real, para no empujar más ese producto del que ya no hay existencias y sí hacerlo con otro, que es el siguiente en interés y retorno, según observa el algoritmo con datos inmediatos”, explica Enric Quintero. 

Según un estudio realizado por la consultora Accenture, el 91% de los consumidores comprarán más en marcas que les ofrezcan recomendaciones personalizadas. Por eso, explican desde Datarmony: “Si obtenemos antes aquello que venimos buscando, la satisfacción como usuario será mayor, se recalculará antes el stock para promocionarlo y la web funcionará más rápida al no tener que soportar tráfico frustrado”. 

Para personalizar la experiencia de usuario se pueden seguir distintas estrategias. Enric Quintero enumera las siguientes:
-    Mediante datos de contexto actual, potenciando ciertos productos según las condiciones meteorológicas. También se puede ser según la navegación o recordando la talla del usuario para futuras compras.
-    Mediante datos del pasado: Por ejemplo, usar las compras realizadas con anterioridad por el usuario para proponer productos relacionados o identificar usuarios similares para recomendar los productos que también adquirieron.
-    Según la etapa del usuario dentro del “journey de compra”: Recuperar un carrito abandonado mediante un email o activando acciones de remarketing a aquellos usuarios que más nos interese recuperar
-    Teniendo en cuenta el canal que use el usuario, es decir, la multicanalidad: se consigue creando un modelo de atribución que obtenga más ventas con el mismo presupuesto.
-    Según la relación y complementariedad de los canales y el usuario (omnicanalidad):
-    Que consiga dar el máximo de cada canal según la necesidad de cada persona, sin perder oportunidades

Recoger datos para personalizar la experiencia y alcanzar así las cifras de ventas es una estrategia de sobra conocida: “Todos disfrutamos de esta aplicación de la IA en la personalización, cuando Spotify, Netflix, etc. nos propone películas, canciones, en general productos recomendados para nosotros”, señala Enric Quintero.