Mejora del rendimiento de los supermercados con análisis basados en inteligencia artificial

Una importante cadena regional de supermercados de Italia, que opera en más de 50 ubicaciones, reconoció este punto ciego estratégico. A pesar de disponer de conjuntos de datos exhaustivos sobre ventas y tarjetas de fidelización, carecían de visibilidad sobre el recorrido del cliente: la forma en que los compradores navegaban por sus tiendas, las promociones que captaban la atención y el tiempo de permanencia variaba según las distintas secciones. Sin esta información sobre el comportamiento, las decisiones críticas sobre el diseño de la tienda, la colocación de los productos y las estrategias promocionales seguían dependiendo de las conjeturas.

Para cerrar esta brecha de inteligencia y descubrir el valor oculto del comportamiento de los clientes, el minorista se asoció con Innovación tecnológica implementar una solución de análisis de audiencia basada en la visión artificial de IoT (análisis de vídeo). Este enfoque basado en datos, impulsado por la tecnología de vanguardia de DISPL, transforma las interacciones invisibles con los clientes en inteligencia empresarial procesable, lo que permite la optimización de toda la experiencia de compra basada en la evidencia.

La solución: análisis de clientes basados en inteligencia artificial

Technology Innovation implementó una solución completa con la tecnología DISPL, que incluía:

• Sensores inteligentes instalados estratégicamente en dos supermercados de Italia para capturar el comportamiento en las tiendas en tiempo real, en total conformidad con las normas de privacidad del RGPD y la Ley de Inteligencia Artificial de la UE.
• La plataforma de análisis DISPL, que procesó los datos recopilados para ofrecer información clara sobre la demografía de los visitantes (género, edad, expresión facial y accesorios), las áreas más visitadas, los tiempos de permanencia y las preferencias reales de los clientes.
• Datos analíticos sin procesar que se usaron para crear informes personalizados que se centraron específicamente en las áreas de interés para el cliente.

La solución se diseñó para abordar los desafíos más apremiantes del supermercado en las tiendas. Se centró en identificar las áreas clave que atraen la mayor atención de los clientes, lo que permite colocar los productos de manera más inteligente y mejorar la visibilidad. Al crear un perfil demográfico detallado y preciso de los visitantes de la tienda, la solución permitió una toma de decisiones más específica. También ayudó a mejorar la eficiencia operativa al analizar factores como la longitud de las colas, los tiempos de pago y el flujo de clientes. Y lo que es más importante, la recopilación de datos en tiempo real permitió elaborar estrategias promocionales ágiles que podían adaptarse al instante a los nuevos perfiles y comportamientos de los clientes, garantizando que las inversiones en marketing se ajustaran con precisión a los patrones de compra reales y no a las tendencias históricas.

Resultados

Perspectiva profunda de los clientes

La solución proporcionó una comprensión clara y práctica de la base de clientes principales del supermercado: adultos de entre 20 y 50 años, con un ligero sesgo masculino y los Millennials que representan el segmento dominante. Esta claridad demográfica permitió realizar esfuerzos de marketing altamente segmentados, lo que contribuyó a un aumento del 15% en la satisfacción general de los clientes.

Uso más inteligente del espacio de la tienda

El seguimiento de visitantes destacó las secciones de la tienda visitadas con más frecuencia y con mayor participación. Un área clave recibió más de 5000 visitas: los clientes pasaron una media de 36,5 segundos en las zonas de mayor tráfico y hasta 8 minutos en las secciones más atractivas. Esto permitió al minorista optimizar el diseño y la visibilidad del producto en estas áreas críticas, lo que aumentó el rendimiento de las ventas.

Reducción de los tiempos de espera y mejora de la experiencia

El sistema analizó el flujo de clientes, especialmente en los puntos de pago, lo que ayudó a mejorar la eficiencia operativa. La caja registradora más visitada gestionaba más de 12 000 transacciones, y el análisis de la longitud de las colas ayudó a minimizar la congestión y a mantener bajos los tiempos de espera medios, especialmente durante las horas punta, lo que mejoró la experiencia de compra en general.

Respuesta proactiva a variables externas

Los datos de comportamiento mostraron una fuerte correlación entre las condiciones externas (como el clima) y el tráfico de las tiendas. En los días de lluvia, el tráfico peatonal casi se duplicó, lo que permitió al supermercado pronosticar mejor la demanda y ajustar el personal y los ascensos en consecuencia.

Preferencias claras, logística más inteligente

Los datos sobre el comportamiento de los clientes revelaron una fuerte preferencia por los carritos de compra más pequeños. Esta información sirvió de guía para realizar ajustes que mejoraron la movilidad en las tiendas y la comodidad general, alineando el diseño operativo con las preferencias de los compradores.

Aumento de las ventas

Al reducir la brecha entre los datos de ventas y el comportamiento real en las tiendas, la innovación tecnológica, impulsada por la analítica basada en la inteligencia artificial de DISPL, ayudó al supermercado a pasar de las suposiciones al conocimiento. La solución transformó los perfiles de los clientes sin procesar en información práctica, lo que permitió tomar decisiones de diseño más inteligentes, promociones específicas y operaciones más eficientes. Como resultado, el minorista no solo mejoró la satisfacción del cliente y la experiencia de compra, sino que también logró un impacto empresarial mensurable: «un aumento del 20% en las ventas y un aumento del 25% en la capacidad de descubrimiento de los productos».

Este caso subraya el poder de combinar tecnología avanzada con una visión estratégica del comercio minorista para impulsar el rendimiento y desbloquear un potencial de crecimiento sin explotar.

Luigi Crudele, director ejecutivo de Innovación Tecnológica, concluye:

{{Quote|https://cdn.prod.website-files.com/6285153a4a522b5402ed3857/6864f12c06b03d86041a22c4_i5.png|"We se propuso ir más allá de la analítica convencional y ofrecer información genuina sobre lo que realmente estaba sucediendo en la sala de ventas. Los datos que capturamos revelaron puntos de fricción y oportunidades sin explotar que habían sido completamente invisibles en los informes tradicionales. Esta inteligencia nos permitió ofrecer recomendaciones específicas y de alto impacto que generaron mejoras mensurables tanto en la eficiencia operativa como en la satisfacción del cliente."}}