Desde hace algunos años, muchas empresas participan en modelos predictivos de comportamiento de compra de sus consumidores. La IA ha impulsado esos procesos, al analizar grandes cantidades de datos sobre los clientes: patrones de compra, frecuencia, preferencias, comportamiento en línea, entre otros. A partir de dicha información, los algoritmos pueden identificar patrones, permitiendo conocer tendencias y proyectando predicciones de compra futuras.

Para hacerlo, la IA utiliza técnicas de aprendizaje automático, un conjunto de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su precisión con el tiempo. Estos algoritmos de aprendizaje automático pueden ser supervisados, es decir, se les proporcionan ejemplos de datos etiquetados para que aprendan a clasificar nuevos datos, o no supervisados, descubriendo patrones sin la necesidad de etiquetas.

Identificados los patrones y las tendencias relevantes, la IA genera predicciones sobre el comportamiento de compra futura. Por ejemplo, predecir qué productos son más probables a ser comprados por un cliente específico, cuándo es más probable que realice una compra y en qué canales de venta es más probable que la realice. Amazon ya aplica IA a partir de las búsquedas de clientes, por lo que recomienda productos, basándose en los datos de compras y búsquedas anteriores. Con ello, llega a personalizar la experiencia de compra, con ofertas en función a los intereses y datos que maneja.

Las predicciones pueden ser utilizadas por las empresas para personalizar la experiencia de compra del cliente, ofreciendo productos y servicios relevantes y oportunos. También pueden ser utilizados para optimizar la gestión del inventario y la cadena de suministro, lo que puede ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia y reducir los costos, incluso.

Desde hace años, Netflix emplea IA para personalizar la experiencia de visualización de películas de cada cliente, sugiriendo programas de televisión que se adaptan a los intereses y preferencias de cada cliente. Analiza los patrones de visualización de cada cliente, así como los datos demográficos y de ubicación, para recomendaciones precisas y personalizadas. En otro rubro, Sephora, la cadena de tiendas de belleza, llega a personalizar la experiencia de compra con IA, tomando datos de su aplicación móvil y en sus tiendas, de preferencias, compras pasadas, marcas, etc.

Este uso ha escalado a sectores como la banca. El Banco Santander, a través de IA, analiza los patrones de gasto y las transacciones de los clientes para predecir cuándo es más probable que realicen una compra y qué productos o servicios son más propensos a comprar. Así se generan alianzas y promociones con el uso de servicios financieros, descuentos, planes y nuevos productos. Mientras se gestione data en los negocios, la IA será una herramienta poderosa para personalizar la experiencia de compra de cada cliente; y, de cara a la gestión comercial, mejorar la satisfacción de clientes, una mejor gestión de inventarios, mejorar la eficiencia operativa y hacer una gestión de canales de venta y distribución más estratégica.