El futuro de Ecommerce es ya! AI y ML

El futuro de ecommerce es presente y está transformando la forma en que las personas compran y, con la llegada de las nuevas tecnologías, continúa evolucionando a un ritmo acelerado y el mundo en general muta exponencialmente. A medida que avanza la tecnología, surgen nuevas tendencias en el sector del comercio electrónico y las empresas deben mantenerse al día para seguir siendo competitivas. En este artículo, exploraremos sobre todo la revolución técnológica real de la inteligencia artificial sin “hypes” ni “teorías conspirativas“

¿Qué es la Inteligencia Artificial (AI) y a qué se refiere Machine Learning (ML) ?

La inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) son dos de las tecnologías más importantes que han impactado el comercio electrónico. Con AI y ML, las empresas pueden ofrecer una experiencia personalizada a los clientes mediante el análisis de su comportamiento, intereses y preferencias, otorgando una interpretación individual en base a data.

Por ejemplo, los chatbots impulsados por IA pueden ayudar a los clientes con sus consultas en tiempo real, y los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir la próxima compra del cliente en función de su comportamiento de compra anterior. Los lenguajes de programación como Python, R o Java se usan para desarrollar modelos de aprendizaje automático, y las bibliotecas de aprendizaje profundo como TensorFlow, Keras o PyTorch y las bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) como NLTK, spaCy o Gensim se usan para chatbots y asistentes de voz. La tecnología llegó a un punto asequible para el empleo de herramientas de inteligencia artificial de manera útil, de igual modo que se incorporaron a lo largo de nuestra historia, calculadoras, ordenadores personales e internet por ejemplo. Y por ello tendrá apoyo y detractores, pero es innegable el peso específico que poseee para el negocio digital y en concreto para el futuro de ecommerce.

Aquí hay algunas formas en que el deep learning se está utilizando en el comercio electrónico:

Personalización:

El deep learning se utiliza para crear experiencias personalizadas para los clientes mediante el análisis de su historial de navegación y compras. Las empresas de comercio electrónico pueden utilizar esta información para recomendar productos que se adapten a los intereses y preferencias del cliente. Esto puede conducir en un claro aumento de eficiencia empresarial y de interacción con los usuarios.

Optimización de búsqueda:

El deep learning también se utiliza para mejorar la funcionalidad de búsqueda en sitios web de comercio electrónico. Al analizar las consultas de búsqueda de los clientes y las descripciones de los productos, los modelos de aprendizaje pueden aprender a comprender la intención detrás de la consulta y arrojar resultados de búsqueda más relevantes. Esto puede conducir a una mayor segmentación en la comprensión de una app de ecommerce.

Reconocimiento de imagen:

Otra área en la que se está utilizando el deep learning en el comercio electrónico es en el reconocimiento de imágenes. Los modelos de aprendizaje pueden analizar imágenes de productos y categorizarlas automáticamente según sus características. Esto puede conducir a una categorización de productos más precisa y coherente, lo que facilita que los clientes encuentren los productos que buscan. Y aquí entramos en automatización de procesos con la idea de minimizar los errores humanos.

Detección de fraude:

El deep learning también se utiliza para detectar y prevenir el fraude en las transacciones de comercio electrónico, pues al analizar el comportamiento del cliente y el historial de transacciones, los modelos de aprendizaje profundo pueden identificar patrones de actividades sospechosas y alertar a la empresa sobre posibles fraudes. Esto puede generar una mayor seguridad y una reducción de las pérdidas debidas a actividades fraudulentas. El futuro de ecommerce es necesario en el presente.

¿Cuales son los retos en el futuro de ecommerce?

Si bien el deep learning tiene el potencial de mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas, existen algunos desafíos y consideraciones que las empresas de comercio electrónico deben tener en cuenta. Un es la necesidad de grandes cantidades de datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo de manera efectiva. Las empresas de comercio electrónico deben tener acceso a suficientes datos para crear modelos precisos que puedan hacer predicciones significativas, pues de de otro modo las conclusiones funcionales carecerían de sentido alguno y causarían el efecto contrario.
Otra consideración es la necesidad de habilidades y recursos especializados para construir e implementar modelos de aprendizaje, por ejemplo el acceso a técnicos en data science y otros expertos que puedan crear y administrar modelos de deep learning de manera efectiva.

¿Qué es el llamado procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en comprender y analizar el lenguaje humano. La NLP se utiliza cada vez más en ecommerce para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas. Pero vayamos al grano en ejemplos comprensibles.

Chatbots y asistentes virtuales:

Una de las aplicaciones más populares de la NLP en el comercio electrónico es el uso de chatbots y asistentes virtuales. Los chatbots pueden usar NLP para comprender y responder a las consultas de los clientes de una manera natural y conversacional. Pueden ayudar a los clientes con un amplio espectro de usos, desde recomendaciones de productos hasta la solución de problemas con los pedidos. Los chatbots y los asistentes virtuales por lo tanto ayudan a las empresas de comercio electrónico a brindar atención al cliente las 24 horas, los 7 días de la semana y mejorar la experiencia del cliente, con información inmediata, aspecto fundamental hoy en día, la agilidad.

Descripciones y reseñas de productos:

Al analizar las descripciones de los productos, los modelos NLP pueden identificar las características clave de los productos y crear una categorización de productos más precisa, con su core fundamental o la gestión del inventario . Y en cuanto a las reseñas de clientes, los modelos NLP pueden incluso ponderar el sentimiento y las opiniones de los clientes hacia los productos y proporcionar información valiosa para el ambito productivo y comercial de un ecommerce.

Mejoras en Marketing específico

La IA puede analizar grandes cantidades de datos, lo que permite a los ecommerce obtener información valiosa sobre el comportamiento de los clientes y mejorar sus estrategias de marketing en función a la categorización y necesidades en la demanda. El know-how por lo tanto se amplifica y facilita la asignación de recursos además de la comprensión de una segmentación más eficiente.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA no es una solución única para las empresas de comercio electrónico. Cada negocio tiene necesidades y desafíos únicos que pueden requerir un enfoque diferente para implementar tecnologías de IA. Es esencial que las empresas de ecommerce evalúen cuidadosamente sus necesidades y elijan las tecnologías de IA adecuadas que les ayudarán a alcanzar sus objetivos. En Orienteed somos conscientes de ello e invertimos en tecnologías de IA para mejorar su plataforma de comercio electrónico. Al aprovechar la IA, les ofrecemos mantenerse competitivos en la industria y brindar una mejor experiencia para sus clientes.