Menú completo para alimentar al sector consumo con inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) permite a los fabricantes crear modelos predictivos con los que saber cuál es el momento más óptimo para comprar las materias primas introduciendo aspectos relacionados con la cosecha, las condiciones climáticas o la previsión de la demanda de los productos. Incluso, «deconstruyendo» la base de datos de la tarjeta de fidelización de los grandes «retailers», es decir, conociendo los artículos de la cesta de la compra de su clientela y analizando características como el sabor, la textura, el formato o el olor, se puede llegar a predecir qué combinación de elementos debe tener un producto para que los nuevos lanzamientos tengan el mayor éxito de ventas con un margen de error mínimo.

Bien orquestadas, las bases de datos internas, aderezadas con información del mercado, del consumidor y de los competidores, son oro para las empresas del sector consumo. Con la IA aplicada al ciclo comercial, las organizaciones pueden saber cuál es su capacidad para incrementar las ventas, cuáles son los productos que no están funcionando y qué otros artículos deben empezar a comercializar.

«Se trata de un cambio de paradigma, un nuevo modelo de trabajo de las fuerzas comerciales y de los departamentos de innovación y marketing. Las empresas han de estar preparadas para negociar en base a la información y no la intuición, como se hacía hasta ahora», explica Paco Pastor, director de Consultoría en Minsait (Indra).

En el sector consumo, sobre todo en las empresas fabricantes, las fuerzas de venta y las áreas comerciales trabajan con el mismo modelo desde hace varias décadas. Además, en la actualidad hay que sumar procesos inflacionarios inestables, crisis de las materias primas con incrementos de costes de transporte y un consumidor cada vez más exigente. Todo esto ha provocado que, desde hace dos años, la industria se esté enfrentando a una disminución del volumen de venta y una competitividad cada vez más alta, provocando una elevada inversión en promociones para tratar de revertir esta tendencia que, sin embargo, no se traduce en la captura de cuota esperada.

La IA ofrece un mayor conocimiento del negocio para hacer frente a estas limitaciones, «pero hay que saber accionarlo», señala Pastor, que habla de un proceso «a la carta». Respetando los requisitos éticos y de privacidad asociados al uso de datos, «nosotros recogemos información del negocio, de los clientes y de las posibilidades de crecimiento para mejorar los procesos de negociación», explica. En este sentido, la transformación del modelo comercial incorporando la IA está recibiendo el impulso de la alta dirección de las empresas.

De esta forma, su equipo estudia las bases disponibles de las empresas y las combina con otras fuentes para ampliar la información y poder identificar lo que denominan «bolsas de valor». Es decir, «la inteligencia artificial nos permite saber por qué una empresa está perdiendo dinero, ya sea porque no mantiene un buen proceso negociador o porque no cuenta con un surtido óptimo en un cliente. Del mismo modo, nos indica cuál es su capacidad para poder incrementar las ventas, averiguando qué productos no están funcionando y cuáles debería empezar a comercializar», añade este experto.

El trabajo de campo de Minsait ha permitido identificar algunos indicadores sobre el resultado de la aplicación de la IA en el ámbito comercial de las empresas del sector consumo. Es el caso de la mejora de la eficiencia comercial entre un 20% y un 30%, de la reducción del tiempo de análisis y las tareas de preparación de la visita comercial entre el 25% y el 50% o del incremento de nuevos clientes entre el 10% y el 12%.

Asimismo, la compañía digital ha detectado un aumento en la fidelización de entre el 13% y el 18%, una mejora en la rentabilidad por cliente de entre el 2% y el 6%, y una disminución de su tasa de cancelación –el llamado «churn rate»– de alrededor del 20%.

En el capítulo operativo, el empleo de algoritmos de IA ha permitido optimizar nuevos lanzamientos (entre el 4% y el 10%) y surtidos, con ahorros de hasta el 6% para las empresas.

Las perspectivas

Los directivos «entienden que deben reinventarse para buscar la mejora de las ventas a través de soluciones como las que facilita la inteligencia artificial. En un sector como el de consumo, con poco puedes hacer grandes cosas. Si no lo haces, la gran distribución te va a comer el terreno», advierte Paco Pastor.

Según el responsable de Consultoría en Minsait, en el sector de FMCG –bienes de consumo de alta rotación, por sus siglas en inglés– las compañías avanzan en este terreno a dos velocidades: están las que forman parte de grandes grupos y cuentan con su propio equipo de análisis, y por otra parte están las empresas familiares, que en España tienen una gran presencia en el sector de alimentación y bebidas.

En este último caso, son pocas las que han empezado a aplicar la IA, «si bien es un proceso que está sobre la mesa de la alta dirección y, la mayoría, prevé incorporarla antes de dos años», señala Pastor, quien prevé que «el comercial será el ámbito natural para la entrada de la IA en este tipo de empresas y para demostrar que tiene sentido para toda la organización».