En Perú, el 70% de las pequeñas y medianas empresas (pymes) enfrentan dificultades para optimizar la experiencia de compra. ShopSmart AI ofrece una plataforma basada en inteligencia artificial que analiza la trayectoria de los clientes, sus preferencias y áreas de interés dentro de la tienda, generando datos procesables para aumentar ventas y fidelización.
Problema:
- Falta de conocimiento sobre patrones de compra y comportamiento en tienda.
- Promociones genéricas que no logran captar el interés de los clientes.
- Baja optimización del espacio en tienda y productos destacados.
Solución:
Nuestra solución es un sistema inteligente que combina:
- Visión Artificial: Algoritmos procesan datos en tiempo real.
- Mapas de Calor y Estadísticas: Visualización de zonas más visitadas y productos populares.
- Notificaciones Personalizadas: Promociones adaptadas al perfil del cliente enviadas vía AppSheet.
Resultados esperados:
- Incremento del 15-25% en ventas mediante promociones dirigidas.
- Optimización de espacios para mejorar la experiencia de compra.
- Fidelización de clientes al entender sus preferencias.
Mercado Potencial
Tamaño del mercado en Perú:
- Número de PYMEs en comercio minorista: ~600,000.
- Mercado objetivo inicial: ~5% (30,000 pymes en zonas urbanas y centros comerciales).
Segmentación inicial:
- Supermercados locales (5,000 unidades).
- Tiendas de conveniencia y ferreterías (10,000 unidades).
- Tiendas especializadas (moda, calzado, electrónica): 15,000 unidades.
Escalabilidad:
- Mercado regional: Latinoamérica (Brasil, México, Colombia).
Costos Operativos en Soles (Startup)
| Elemento | Costo estimado (PEN) | Notas |
|---|---|---|
| Infraestructura en la nube | 2,000/mes | Google Cloud + almacenamiento (JSON). |
| GPU para procesamiento | 800/mes | Google Colab Pro+. |
| Licencias AppSheet | 200/mes por usuario | Incluye hasta 10 usuarios. |
| Desarrollo del software inicial | 10,000 | Desarrollo del sistema y pruebas (único). |
| Marketing inicial | 5,000 | Campañas digitales. |
| Sueldos (3 meses) | 40,000 | Equipo: 2 desarrolladores, 1 comercial. |
| Otros gastos operativos | 7,500 | Movilidad, soporte técnico, imprevistos. |
Total inicial (3 meses): ~66,000 PEN.
Modelo de Suscripción para Clientes (PYMEs)
| Plan | Descripción | Costo (PEN) |
|---|---|---|
| Básico | Mapas de calor y análisis simple (tráfico de tienda). | 150/mes |
| Pro | Promociones inteligentes y reportes personalizados. | 300/mes |
| Enterprise | Integración avanzada, reportes detallados y soporte. | 700/mes |
Proyección de Usuarios e Ingresos
| Periodo | Usuarios esperados | Ingreso (PEN) |
|---|---|---|
| 1-3 meses | 10 | 3,000/mes |
| 4-6 meses | 30 | 9,000/mes |
| 6-12 meses | 100 | 30,000/mes |
Impacto Social y Competitivo
- Impacto económico: Ayudamos a pymes a tomar decisiones basadas en datos, aumentando su competitividad frente a grandes cadenas.
- Diferenciación: Nuestro servicio es accesible y escalable, permitiendo que cualquier pyme adopte tecnología avanzada.
Con ShopSmart AI, las pymes tienen el poder de entender a sus clientes y optimizar sus estrategias, revolucionando su forma de competir en el mercado.
¿Te gustaría que organice esto en una presentación lista para la hackatón? El periodo de retorno de la inversión (ROI) es de 7 meses, momento en el cual se alcanzará un retorno acumulado equivalente a la inversión inicial de 66,000 PEN.
En el proyecto ShopSmart AI, algunos desafíos o puntos bajos que podríamos enfrentar incluyen:
Adopción tecnológica por las PYMEs:
- Muchas pymes podrían ser reacias a adoptar tecnología avanzada debido a la falta de conocimiento o percepción de altos costos iniciales. Esto puede limitar la penetración inicial en el mercado.
Infraestructura tecnológica en el cliente:
- Algunas pymes podrían no contar con acceso estable a internet o hardware compatible, dificultando la implementación y uso continuo de nuestra solución.
Escalabilidad del procesamiento en tiempo real:
- A medida que la cantidad de usuarios crezca, la infraestructura de procesamiento y almacenamiento en la nube podría requerir mayores recursos, incrementando los costos operativos.
Competencia con soluciones más económicas:
- Empresas más grandes o plataformas genéricas podrían ofrecer productos similares a un precio más bajo, lo que podría presionar los márgenes y dificultar la diferenciación.
Regulaciones y privacidad de datos:
- El manejo de datos personales de los clientes podría enfrentarse a restricciones legales y normativas, requiriendo protocolos estrictos y certificaciones adicionales.
Dificultad para personalizar la solución:
- Cada pyme tiene necesidades únicas, y la falta de flexibilidad en la personalización podría hacer que algunas empresas opten por no utilizar el sistema.
Fidelización de usuarios:
- La retención de los clientes pymes podría ser un desafío si no logramos demostrar el impacto tangible en sus ventas o si la curva de aprendizaje es percibida como alta.
Mitigación:
- Educación y soporte: Ofrecer capacitaciones para facilitar la adopción tecnológica.
- Modelos flexibles: Diseñar planes accesibles para pymes pequeñas.
- Optimización de costos: Mantener eficiencia en el uso de infraestructura en la nube.
- Cumplimiento normativo: Implementar políticas claras de manejo de datos.
- Mejoras continuas: Escuchar las necesidades de los usuarios para optimizar y personalizar la plataforma.
Built With
- python-package-index
- ultralytics
- yolo
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