Jianxun Chen es un Artefact especializado en el sector del lujo y el comercio minorista, con 20 años de experiencia en el ámbito B2C impulsando la transformación digital data de principio a fin.

Artefact organizó con éxito la segunda edición de su evento a puerta cerrada AI la moda». La sesión reunió a líderes del sector para analizar cómo AI pasar de la fase experimental a una implementación a gran escala en los sectores de la moda y el comercio minorista, y cómo un enfoque centrado en las personas puede marcar el rumbo de la siguiente etapa de la transformación inteligente.

Aunque AI abierto un amplio abanico de posibilidades para el sector, su implementación a gran escala sigue planteando retos. En general, solo una minoría de minoristas ha logrado poner en práctica con éxito la personalización a gran escala, y muchas organizaciones siguen viéndose limitadas por carencias en materia de preparación del personal y gestión del cambio, lo que ralentiza su proceso de transformación.

En todo el sector, hay tres retos fundamentales que se plantean constantemente.

  • Las preferencias de los consumidores están cambiando a un ritmo sin precedentes, lo que hace cada vez más difícil detectar a tiempo las nuevas tendencias.
  • A medida que aumentan las expectativas en cuanto a las experiencias personalizadas, las marcas se esfuerzan por ofrecer una personalización coherente a gran escala.
  • Más allá de la implementación tecnológica, AI requiere una transformación significativa a nivel organizativo y de personal.

Una verdadera transformación exige replantearse cómo AI las personas: consumidores, clientes y equipos de primera línea.

1. AI conocimiento del consumidor: cómo convertir las opiniones en las redes sociales en estrategia

Desde la perspectiva del consumidor y del mercado, AI ir más allá de la escucha social tradicional para convertirse en un «motor de conversión de opiniones en información».

  • Decodificación profunda: uso de la IA generativa para extraer data de gran detalle data ocasiones, preferencias, perfiles de usuario) a partir de conversaciones no estructuradas en redes sociales.
  • Detección de tendencias: Identificación de «señales de aceleración» para pronosticar las tendencias macroeconómicas entre tres y seis meses antes de que lleguen al sector minorista, lo que permite tomar decisiones más acertadas en materia de productos e inventario.
  • Información útil: Relacionar estos cambios culturales directamente con las categorías de productos internas para reducir la dependencia de la «intuición» y priorizar los esfuerzos de diseño.

Para un cliente del sector de la moda a nivel mundial, Artefact la implementación de AI realizar un seguimiento de los productos atemporales de la marca, obtener información sobre categorías y productos, supervisar el rendimiento de las campañas e identificar las tendencias emergentes del mercado. Esta información se utilizó para tomar decisiones más fundamentadas en materia de desarrollo de productos y para adaptar las prioridades internas a las señales cambiantes de los consumidores.

2. AI la gestión de clientes: personalización a gran escala

«El objetivo es ofrecer una experiencia hiperpersonalizada al cliente a lo largo de todo su ciclo de vida».

Desde el punto de vista del cliente, AI impulsar la gestión de la relación con el cliente, pasando de una simple segmentación a experiencias proactivas e hiperpersonalizadas.

  • Potenciar las ventas: dotar a los comerciales de «copilotos» en plataformas como WeCom para gestionar el ciclo de vida de los clientes, recomendar productos y generar contenido personalizado.
  • Repercusión en el negocio: Los casos prácticos demostraron que las recomendaciones de productos AI pueden triplicar la tasa de conversión y generar «índices de acierto» considerablemente más altos en comparación con las listas estándar de productos más vendidos.
  • Integración omnicanal: conexión fluida de data de venta online (DCom) y offline data crear una visión de 360 grados del cliente.

Para un cliente del sector de la moda de lujo, Artefact modelos de aprendizaje automático con el fin de ofrecer recomendaciones de productos personalizadas para cada cliente. A partir de estas recomendaciones, AI utilizó AI para crear sugerencias de «looks completos» a medida directamente dentro de la aplicación de gestión de clientes, lo que permitió a los dependientes presentar opciones de estilismo completas a los clientes. Esta mayor personalización contribuyó a mejorar tanto la tasa de conversión como el número de artículos por transacción.

3. AI la formación en ventas y comercio minorista: el «entrenador inteligente»

Desde el punto de vista de los empleados, AI hacer que el aprendizaje sea interactivo y adaptativo.

  • Simulación virtual: los asesores de ventas pueden practicar situaciones de venta con AI generados AI y recibir una evaluación instantánea y objetiva de su desempeño verbal y del contenido.
  • Centro de cuestionarios interactivos: los mentores pueden utilizar AI generar automáticamente cuestionarios a partir de los documentos de formación, mientras que los asistentes de ventas reciben itinerarios de aprendizaje personalizados basados en sus indicadores clave de rendimiento individuales.

Por ejemplo, una marca mundial de ropa deportiva ha adoptado la IA generativa para ofrecer formación mediante simulaciones de interacción individualizadas a todos sus empleados de tienda. La IA generativa actúa como un cliente, con un perfil específico en un escenario concreto, para interactuar con el empleado; y, a su vez, actúa como un formador para evaluar el desempeño del empleado durante la sesión de interacción. El nuevo enfoque AI ofrece sesiones ilimitadas de juegos de rol individuales, algo que antes no era factible debido a la limitación de disponibilidad del formador.

En colaboración con una marca mundial de ropa deportiva, Artefact una solución basada en inteligencia artificial generativa (GenAI) para ofrecer formación virtual mediante simulaciones de situaciones reales a los empleados de las tiendas. El sistema simula diferentes perfiles de clientes y situaciones, al tiempo que proporciona comentarios estructurados sobre el rendimiento tras cada sesión. Al eliminar las limitaciones tradicionales de disponibilidad de los formadores, este enfoque amplió considerablemente el acceso a oportunidades de práctica personalizadas.

4. AI en torno a las personas: cómo afrontar la transformación

AI un copiloto, no un piloto automático. Las organizaciones que AI aprovechan AI son aquellas que combinan adecuadamente la inteligencia humana con AI».

Para impulsar la adopción de casos AI en el sector de la moda, debemos impulsar el cambio en nuestra organización y en nuestro personal, haciendo hincapié en que la tecnología es un «copiloto», no un «piloto automático».

  • Liderazgo y cultura: El éxito requiere un respaldo claro por parte del liderazgo y un cambio hacia una mentalidad de «potenciar, no sustituir», con el fin de preservar la identidad profesional.
  • Superar los silos: Hablamos de nombrar «traductores empresariales» —personas que sirvan de puente entre data y la primera línea— para garantizar que AI se basen en la realidad cotidiana.
  • AI la gestión del cambio: el uso AI impulsar un nuevo enfoque de la gestión del cambio (por ejemplo, el «vibe coding» para mostrar más rápidamente la interfaz de usuario y la experiencia de usuario a la empresa, o AI crear vídeos que fomenten el interés y el compromiso con el cambio) resulta cada vez más convincente.

AI el sector de la moda no se limita a los algoritmos; se trata de proporcionar a las personas las herramientas necesarias para comprender al consumidor y el mercado, establecer relaciones más sólidas con los clientes y crecer profesionalmente en una era AI.