La hiperpersonalización se construye sobre una condición imprescindible: el conocimiento profundo del cliente (perfil, hábitos y compras pasadas). Para hacerlo posible, impulsamos la implantación de soluciones tecnológicas que capturan y conectan datos de todos los eventos que suceden en el supermercado -afluencia, interacción de clientes, stocks y comunicación-. En un contexto de diversificación de las compras, el objetivo para las cadenas de distribución es la fidelización. En Plusfresc esto se traduce en ganar preferencia en la decisión de compra mediante propuestas ajustadas a cada persona y momento, fortaleciendo una relación a largo plazo con el cliente.
Estrategia
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Para Plusfresc, la hiperpersonalización forma parte de nuestra estrategia de mejora continua de la experiencia del cliente. Hemos puesto en marcha iniciativas concretas como:
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- La visualización de ofertas y promociones en la web y en la app.
- La aplicación de tecnología para seleccionar a los clientes con mayor probabilidad de responder a acciones personalizadas.
- Y la reducción del papel, facilitando su consulta digital desde el móvil.
Estas palancas nos permiten ofrecer mensajes más relevantes, reducir fricciones y avanzar hacia una relación más directa y eficiente con cada cliente, tanto en el canal online como en la tienda física.
Creemos que llegará un momento en que cada cliente vivirá una experiencia de compra distinta incluso dentro de la misma tienda gracias a la IA, que es capaz de adaptar en tiempo casi real contenidos, ofertas, servicios y asistencia. Ahora bien, el gran reto no será solo tecnológico, sino de percepción del cliente: que sienta claramente que se le atiende conforme a sus preferencias y valores. Para conseguirlo, será clave combinar datos de calidad, modelos robustos y una ejecución simple y coherente en todos los puntos de contacto, ofreciendo relevancia sin fricciones.
Tecnologías
Principalmente, utilizamos herramientas de analítica avanzada para el análisis y conocimiento del cliente. Sobre esta base, incorporamos modelos de IA para la selección de audiencias y la recomendación de ofertas, y activamos las acciones en nuestros canales digitales (web y app) para mostrar contenidos y promociones relevantes. El objetivo es disponer de una capa de decisión basada en datos que nos permita personalizar en tiempo casi real y medir el impacto para seguir aprendiendo y mejorando.
Actualmente, empleamos la IA para la selección de audiencias en promociones, identificando a los clientes con mayor probabilidad de respuesta y activando acciones más eficaces en nuestros canales. Asimismo, aplicamos modelos de previsión de demanda para el cálculo de necesidades de aprovisionamiento por tienda y producto con el objetivo de optimizar stock, reducir roturas y minimizar el desperdicio. En conjunto, la IA nos ayuda a mejorar la eficiencia operativa y a elevar la relevancia de nuestras comunicaciones comerciales.
Impacto
En Plusfresc ya vemos un impacto transversal. En este sentido, existen soluciones con IA en todas las áreas citadas: chatbots de atención para resolver consultas y agilizar incidencias; previsión de necesidades para ajustar inventario y pedidos; cálculo de rutas de transporte para optimizar la logística, y propuestas de precios más dinámicas y ajustadas a la demanda, entre otras. El punto clave es priorizar qué casos de uso encajan mejor con la estrategia de la cadena y con el nivel de preparación de equipos y clientes para adoptarlos. Nuestro enfoque es avanzar donde el valor es más tangible y medible, con una implantación escalable y segura.
Beneficios
La IA aporta, sobre todo, capacidad de análisis para la toma de decisiones según los criterios de la cadena. Un ejemplo claro es la gestión del surtido. No podemos tener todo el catálogo de un producto y la selección óptima debe equilibrar objetivos como aumentar ingresos, mejorar margen, dar salida al stock y satisfacer al mayor número de clientes. La IA permite ponderar estos criterios, comparar alternativas, simular escenarios y recomendar la combinación más adecuada por tienda y categoría. Este enfoque multicriterio es extensible a precios, inventario y aprovisionamiento, acelerando decisiones y mejorando su impacto.
Siguiente paso
Creo que todas las cadenas de distribución coincidimos en que nos gustaría ver desarrollos que nos ayuden a reducir el desperdicio alimentario, es un reto operativo tanto como un compromiso ético con clientes, productores y el medio ambiente.
En concreto, soluciones de IA para la optimización del aprovisionamiento -ajustando pedidos a la demanda real por tienda y producto- y para la identificación del grado de maduración/vida útil de los frescos. Con ello, podríamos priorizar la rotación adecuada, asegurar que los productos lleguen al cliente en su mejor momento y minimizar mermas, todo ello contribuyendo a nuestro objetivo de residuo cero sin renunciar a la calidad ni al servicio.
