Conjunto de herramientas AI para CIO y CDO de marcas minoristas

¿La AI en el comercio minorista está centralizada o integrada en SaaS? Descubra una guía preparada para CIO para realizar inversiones inteligentes en AI con un ROI claro y un despliegue rápido.

AI Toolkit guide for retail CIOs and CDOs; robotic hand holds book.

Bienvenido al kit de herramientas AI definitivo diseñado para los CIO y CDO de las marcas minoristas. Esta guía es su recurso de referencia para la adopción de AI en ventas, distribución y operaciones comerciales, tanto si forma parte de una organización de rápido crecimiento como de una empresa consolidada.

01. Opciones AI: AI centralizado corporativo y AI integrado SaaS

Las marcas minoristas tienen dos enfoques principales AI. Comprender sus diferencias es fundamental para seleccionar el equilibrio adecuado a las necesidades de su negocio.

Criterios	Corporativo Centralizado AI	SaaS integrado AI
Fuentes de datos de formación	Múltiples sistemas como ERP, SFA, DMS, HRMS, comercio electrónico, etc.	Plataforma completa en sí misma (por ejemplo, ventas, servicios, compras)
Tiempo de despliegue	12-24 meses; requiere integraciones complejas y la configuración de un lago de datos	De semanas a meses; a menudo preentrenados y listos para usar
Ejemplos de casos prácticos	Previsiones para toda la empresa, planificación de la asignación de recursos	Recomendaciones de pedidos, predicción de riesgos de contratación, compromiso de los empleados
Complejidad informática	Alta: necesita lagos de datos, canalizaciones de datos, API sólidas, gobernanza y capas de integración.	Baja: requiere una integración mínima
Escalabilidad	Amplio alcance en todas las funciones y zonas geográficas, pero limitado por la complejidad de las TI.	Escalabilidad más rápida dentro de flujos de trabajo y funciones específicas
Nivel de inversión	Costes iniciales elevados con beneficios estratégicos a largo plazo	Menor coste con impacto empresarial inmediato e innovación continua dirigida por el proveedor

02. AI Estrategias de adopción

2.1 Estrategias para organizaciones pequeñas y medianas

Estas empresas suelen carecer de los recursos necesarios para crear una configuración AI centralizada. En su lugar, deben aspirar a una sobrecarga mínima con el máximo impacto.

Desafío	Solución	Enfoque detallado
Presupuesto limitado	Adoptar SaaS listo para implantar AI	Utilizar plataformas unificadas basadas en suscripciones para reducir el Capex
Fragmentación de datos	Utilice herramientas fáciles de integrar	Estandarizar las entradas en todos los sistemas; evitar un lago de datos a gran escala
Limitaciones de recursos informáticos	Dar prioridad al AI integrado	Elija herramientas plug-and-play preformadas
Despliegue de herramientas	Consolidar sistemas	Seleccionar plataformas lo suficientemente escalables como para cubrir una función completa (ventas, compras, RRHH); evitar consolidarse en exceso en herramientas horizontales.

Nota: Evitar un lago de datos completo y optar por integraciones punto a punto crea riesgos de desvinculación de proveedores, pero ayuda a evitar importantes costes de infraestructura.

2.2 Estrategias para empresas grandes y maduras

Para las grandes empresas, se recomienda una estrategia híbrida de AI: utilizar la AI Integrada para las ganancias rápidas y la AI Centralizada para las perspectivas multifuncionales a largo plazo.

Factor clave	Estrategia recomendada	Enfoque detallado	Resultados esperados
Gestión de datos	Aprovechamiento de la infraestructura existente para Embedded AI; integración selectiva	Utilizar plataformas unificadas + análisis centralizados de alto impacto	Despliegue rápido; escalable a medida que crecen los casos de uso
Gestión de riesgos de proveedores	Garantizar un fácil desacoplamiento del sistema	Elegir los mejores sistemas por función	Mayor flexibilidad y menor dependencia del proveedor
Escalabilidad	Enfoque híbrido para la escalabilidad tanto a nivel funcional como de toda la empresa	Empezar con un sistema integrado y luego centralizarlo	Rentabilidad inmediata; innovación a largo plazo
Arquitectura empresarial	Utilizar sistemas abiertos y modulares	Evitar un lago de datos a gran escala a menos que sea necesario	Infraestructura ágil para el crecimiento futuro
Configurabilidad	Preferir herramientas específicas del sector y configurables por la empresa	AI debe permitir la alternancia, el reentrenamiento y los flujos personalizados	Mayor adaptación a las necesidades específicas

Cita
"Hemos pasado de construirlo todo internamente a crear únicamente casos de uso personalizados. Para el resto, compramos las mejores plataformas empresariales y las integramos mediante una capa de orquestación de datos."
- Nischai Nevrekar, Jefe de Iniciativas Digitales

2.3 Decisión de construir o comprar

La decisión de construir o comprar es especialmente crítica en la era AI debido al ritmo del cambio tecnológico.

Tres fases de la construcción interna

Métrica	Construcción propia AI	Comprar SaaS Embedded AI
Coste de desarrollo	Se necesita un equipo y una infraestructura AI de gran dedicación	Soporte de proveedores, basado en suscripciones más bajas
Momento de la implantación	12-24 meses (resultados inciertos)	Semanas a meses: evalúe antes de comprar
Mantenimiento y actualizaciones	Continua y con muchos recursos	Ciclos predecibles gestionados por el proveedor
Realización del ROI	Lento, incierto	Rápido, medible y con parámetros claros

03. Justificación de la inversión en AI: Retorno de la inversión e impacto empresarial

Un marco claro y estructurado es vital para justificar y asegurar las inversiones en AI.

AI Marco de cálculo del ROI

Componente de coste	Detalles de la inversión	Impacto potencial del ROI
Configuración de la infraestructura	Servicios en nube, lagos de datos, plataformas AI	Mejor preparación de los datos; perspectivas ampliables
Licencias de software	Cuotas de suscripción a las herramientas AI	Aumento de los ingresos mediante la optimización de las ventas y los precios
Costes operativos	Formación, honorarios de proveedores, asistencia	Ahorro gracias a la automatización y la reducción del trabajo manual
Tiempo de aplicación	3-12 meses	Mayor rapidez de comercialización y ventaja competitiva

Fórmula ROI
ROI = (Aumento de ingresos + Ahorro de costes) / AI Inversión

Ejemplo
Ingresos = $1000
Coste RTM = $100
AI de mejora = 5% de ingresos + 10% de reducción de costes
AI Inversión = $10
ROI = ($50 + $10) / $10 = 6X

04. Creación de un equipo preparado para la AI en el sector minorista y de bienes de consumo

Su equipo determina el éxito de sus iniciativas AI. Céntrese en la integración, la estrategia y la medición, no solo en el desarrollo.

Buenas prácticas

Dé prioridad a las soluciones AI maduras y preformadas frente al desarrollo personalizado.
Prepare a su equipo para evaluar a los proveedores de AI.
Crear capacidades para medir el impacto: todos los líderes lo exigirán.
La seguridad de AI puede ser interna o externa.

Funciones y responsabilidades esenciales

Papel	Responsabilidades clave	Áreas de interés
Estrategia AI	Desarrollar la hoja de ruta AI; alinearla con los objetivos	Estrategia, ROI, visión
AI Gestión de proveedores	Evaluar/seleccionar a los proveedores; garantizar la adecuación	Selección de proveedores, contratos, rendimiento
AI Análisis de datos	Medición de resultados; seguimiento de los KPI	Calidad de los datos, mejora continua
IT AI Integración	Integre perfectamente AI en los sistemas	Integración de sistemas, apoyo, gobernanza

05. Acerca de BeatRoute y nuestro enfoque de AI

BeatRoute es una plataforma SaaS orientada a objetivos que presta servicio a más de 200 marcas empresariales en más de 20 países. Nuestra plataforma es escalable, configurable y está diseñada para ofrecer un impacto medible en las ventas a través de las redes de distribución y venta al por menor.

Lo que diferencia a BeatRoute

Goal-Driven AI: AI listo para usar con opciones de integración sencillas para una inteligencia centralizada.
Altamente configurable: Adáptese a sus procesos y flujos de trabajo.
Aprendizaje continuo: AI mejora a medida que aprende de tus datos.

Aumento de las ventas de BeatRoute Goal-Driven AI

Caso práctico	Levante	Módulos y flujos de trabajo	Parámetros de medición
Capacitación del equipo de ventas	12.6%	Cuadro de mando KPI, (Scheduling AI Agent, Customer Insights AI Agente), Gamificación, Copilot	Ventas mensuales pre/post, líneas vendidas, ratio de nuevos minoristas, movimiento de la tabla de clasificación de gamificación
Compromiso de los clientes	5.2%	Visibilidad de los hitos, Spin & Win, Campañas de comunicación, Nudges de pedido, Gamificación del cliente	Ventas pre/post, líneas vendidas, utilización del presupuesto del sistema, pedidos incrementales
Operativo AI	4.3%	Order AI Agent, Scheduling AI Agent Customer Insights AI Agente	Ventas mensuales, recuento de visitas productivas, valor medio de los pedidos
AI Conversacional y Analítica	5.3%	Copilot, cuadros de mando configurables, análisis de la competencia	Acciones sugeridas frente a acciones reales, acciones del gestor antes y después, ventas del mismo conjunto de clientes

¿Preparado para construir una pila AI a largo plazo?

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