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El poder del Edge Computing para redefinir la experiencia del cliente minorista

Resumen

El Edge Computing, que consiste en acercar el procesamiento de datos al lugar donde se crean, ofrece una forma más eficaz de manejar grandes volúmenes de datos y reducir la latencia. Esta tecnología tiene un enorme potencial en el sector minorista para revolucionar la experiencia del cliente y mejorar los servicios. Los retos a los que se enfrentan los minoristas, como la escasez de recursos, el seguimiento del comportamiento de los clientes y la lentitud de los tiempos de respuesta, pueden resolverse aprovechando la computación de borde.

Recientemente, muchas industrias se han dado cuenta de la importancia del edge computing, además de su relevancia ya reconocida en la investigación académica. Edge comptuing fomenta el acercamiento del procesamiento de datos al lugar donde se crean, reduciendo en última instancia la latencia y proporcionando un enfoque más eficiente para manejar grandes volúmenes de datos. Es una tecnología de apoyo a la computación en nube, no su sustituta. Trabajando juntas, ofrecen mayor velocidad de procesamiento, mayor seguridad y un rendimiento optimizado de la red al reducir el número de veces que los datos se envían a la nube.

Edge computing se ha utilizado con éxito en diversos ámbitos de aplicación, como los vehículos autónomos, los hogares inteligentes, las ciudades inteligentes y el mantenimiento predictivo. También tiene un inmenso potencial en el sector minorista. Puede revolucionar la experiencia del cliente permitiendo servicios a medida y ayuda a los minoristas a ajustar sus operaciones en función de los análisis de borde en tiempo real.

Aunque la digitalización ha permitido a las empresas ampliar las ventas en línea en muchos sectores, incluido el comercio minorista, los servicios en establecimientos físicos siguen siendo muy necesarios. Tanto si compran por Internet como si lo hacen en la tienda, los clientes merecen una experiencia de compra mejor que justifique el valor de su dinero. Por tanto, un procesamiento de datos eficaz cerca del borde de la red puede ayudar a los minoristas a mejorar sus servicios para mejorar la experiencia del cliente.

Retos a la hora de ofrecer una experiencia personalizada al cliente

A pesar de sus esfuerzos, los minoristas se enfrentan a varias dificultades y retos a la hora de ofrecer una experiencia de cliente personalizada y sin fisuras. Los retos incluyen:

  • Escasos recursos y personal en las tiendas: con personal y recursos limitados en las tiendas, los minoristas pueden ser incapaces de prestar a cada cliente la misma atención, lo que conduce a un servicio al cliente insatisfactorio.
  • Seguimiento del comportamiento de los clientes: sin tecnología, es difícil controlar cómo interactúan los clientes con los minoristas. Por tanto, puede resultar difícil determinar con exactitud las preferencias de los clientes.
  • Incapacidad de los minoristas para responder en tiempo real: a menudo se puede exigir a los minoristas que respondan inmediatamente a una solicitud de un cliente en tiempo real. Sin embargo, su incapacidad para responder a tiempo conduce a una mala experiencia del cliente.
  • Experiencia incompatible en línea y en la tienda: la falta de integración entre los mecanismos en línea y fuera de línea da lugar a una experiencia del cliente incoherente y, por tanto, insatisfactoria.
  • Mayor tiempo para localizar el artículo deseado: a menudo, la experiencia en la tienda de los grandes centros comerciales es una experiencia insatisfactoria para los clientes, debido al tiempo que emplean en encontrar los artículos que les interesan. Según una encuesta sobre tecnología de consumo en el comercio minorista, alrededor del 61% de los consumidores prefieren ahorrar tiempo durante las compras.

Cómo el edge computing puede redefinir el mercado minorista

Las dificultades antes mencionadas que experimentan los minoristas y que impiden una gran experiencia del cliente pueden abordarse aprovechando la tecnología impulsada por el edge de las siguientes maneras:

Carritos inteligentes para recomendaciones personalizadas

Los carros de la compra inteligentes equipados con dispositivos edge como módulos de sensores, ordenadores Raspberry Pi, procesadores pequeños pero eficientes para el procesamiento de imágenes y el aprendizaje automático, cámaras, una pantalla inteligente, escáneres RFID, escáneres de códigos de barras, puertos de carga y altavoces pueden recoger y procesar datos, modelar el contexto del cliente y ofrecer recomendaciones de compra personalizadas. Procesar rápidamente los datos recogidos en el servidor y responder con información, como artículos necesarios, información sobre pasillos y estanterías, promociones y otros artículos de interés basados en compras anteriores, proporciona una mejor experiencia al cliente y una mayor satisfacción.

Navegación personalizada en la tienda

Proporcionar a los clientes una mayor capacidad para navegar por las tiendas basándose en ofertas basadas en datos y acceso a catálogos de productos digitalizados también aumenta la fidelidad a la marca entre los clientes, entre otras muchas ventajas. Para navegar dentro de la tienda hasta llegar a un artículo, se pueden utilizar balizas, que son pequeños dispositivos Bluetooth, en los carros inteligentes. La comunicación instantánea entre un gran número de dispositivos es posible gracias al edge computing. La entrada de voz integrada con el carrito de la compra a través de asistentes, como Alexa de Amazon y Google Assistant, es otra forma increíble de mejorar la experiencia de compra e identificar la ubicación de un producto deseado en la tienda.

Uso de la realidad virtual y aumentada

Para ofrecer a los clientes una experiencia inmersiva e interactiva, varios dispositivos, como gafas inteligentes, teléfonos móviles, auriculares, etc., están equipados con dispositivos edge. Como resultado, los clientes exploran y experimentan los productos virtualmente con la ayuda de dispositivos edge que tienen baja latencia y alta capacidad de respuesta.

Reconocimiento de clientes

Los minoristas pueden utilizar edge computing para identificar a los clientes que entran en la tienda con la ayuda de cámaras instaladas en la entrada. Con estos datos procesados directamente en los dispositivos de borde, los clientes que vuelven pueden recibir inmediatamente información personalizada sobre los productos y ofertas especiales. Sin embargo, el reconocimiento de clientes a través de cámaras puede plantear varios retos relacionados con la privacidad que deben abordarse.

Integración en las redes sociales

Muchos minoristas ya utilizan las redes sociales para comunicarse con los clientes, mostrar sus ofertas, examinar el comportamiento de los clientes y elaborar estrategias para sus planes de negocio con la ayuda de los datos recogidos a través de las redes sociales. El aprovechamiento de la computación de borde mejora la eficacia del procesamiento y análisis de los datos de las redes sociales, lo que mejora la participación y la satisfacción del cliente.

Cajeros automáticos

Los quioscos de autopago equipados con dispositivos de borde facilitan y agilizan la compra de artículos sin esperar largas colas. Además, ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en los artículos del carrito puede suponer un ahorro si los artículos se compran juntos. Sin embargo, es importante que presentar al cliente un exceso de información también podría resultar molesto, por lo que se necesita un equilibrio.

Comentarios de los clientes

Los dispositivos Edge pueden utilizarse para recoger opiniones de los clientes. En caso de quejas de los clientes, los dispositivos Edge pueden procesar los datos y resolver el problema inmediatamente. Como estos datos se procesan localmente en lugar de en una ubicación remota centralizada, se minimiza la latencia.

El caso de edge computing en el comercio minorista

El siguiente caso de uso demuestra el potencial de la computación de borde en el comercio minorista para mejorar la experiencia del cliente. Supongamos que un cliente visita una gran tienda de comestibles. Al entrar, el cliente coge un carrito de la compra inteligente con varias funciones. Si el cliente es un cliente frecuente, el carrito le pide que introduzca su código de fidelidad. Esto ayuda al carro a recuperar las preferencias del cliente basándose en su historial de compras. Con la ayuda del mapa instalado, el carro guía al cliente hasta la ubicación del artículo deseado en el pasillo y la estantería correspondientes. Supongamos que el cliente quiere buscar algún artículo. En ese caso, el dispositivo de borde verifica inmediatamente la disponibilidad del producto en la tienda y responde con la ubicación del artículo deseado. El cliente que visita la tienda por primera vez también puede utilizar el carrito para navegar por la tienda.

Es importante mencionar que este caso de uso sólo considera un puñado de escenarios, mientras que podría haber varias opciones más para que los clientes interactuaran con el carrito. Por ejemplo, se puede pedir al cliente que introduzca la lista de la compra mediante texto o voz. Otra posibilidad es vincular la aplicación de la lista de la compra del teléfono móvil del cliente con el carrito.

A medida que el cliente compra y coloca artículos en el carrito, éste, con la ayuda de diversos dispositivos, como RFID, escáneres de códigos de barras, etc., registra los datos de compra del cliente, que son procesados inmediatamente por el dispositivo de borde para ofrecer recomendaciones instantáneas sobre otros artículos relacionados y promociones, etc.

Cuando el cliente se dirige al quiosco de caja impulsado por el borde, el quiosco reconoce al cliente. Le permite realizar pagos inmediatamente a través de su teléfono mediante Apple Pay, Google Pay, o tocando el teléfono contra el terminal de pago para completar la transacción inmediatamente. Del mismo modo, cuando el cliente completa la compra y sale de la tienda, recibe una notificación en su teléfono sobre los descuentos en la próxima compra.

El caso de uso anterior demuestra el potencial de la computación de borde para modelar eficazmente el contexto del cliente, ofrecer información personalizada y mejorar la experiencia general del cliente.

Retos

A pesar de las numerosas ventajas de implantar con éxito la computación de borde en el sector minorista, hay que afrontar cuidadosamente ciertos retos. Entre ellos se incluyen:

  • Integración de la tecnología de borde con los sistemas existentes
  • Seguridad y privacidad de los datos
  • Gestión de un gran número de dispositivos heterogéneos
  • El coste de la implantación
  • La conectividad omnipresente

Conclusión

El Edge Computing, debido a sus características, como la baja latencia y el procesamiento eficiente de cantidades razonablemente grandes de datos, tiene el potencial de revolucionar por completo la industria minorista. Utilizando la tecnología en las tiendas físicas, los minoristas pueden comprender mejor las preferencias de los clientes y, por tanto, modelar eficazmente su contexto, lo que a la larga se traducirá en una mejora de la experiencia del cliente.

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Assad Abbas
Editor

El Dr. Assad Abbas completó su Ph.D. en la North Dakota State University (NDSU), EE. UU. Actualmente, se desempeña como Profesor Asociado Titular en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad COMSATS Islamabad (CUI), Campus Islamabad, Pakistán. El Dr. Abbas ha estado afiliado a COMSATS desde 2004. Sus intereses de investigación son principalmente, pero no limitados a, la Salud Inteligente, Análisis de Grandes Datos, Sistemas de Recomendación, Análisis de Patentes y Análisis de Redes Sociales. Su investigación ha aparecido en varias revistas de prestigio, como IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on…