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Inteligencia Artificial en el E-Commerce

Walmart anunció ayer que sus productos se pondrá a disposición de los compradores en Google Express, el mercado online de Google. Expertos de la industria ven esto como un movimiento a competir directamente con el ecommerce de Amazon.

Dicen que la Asociación Google y Walmart se trata más de prepararse para el futuro del comercio electrónico, para poder jugar de forma prominente. Eventualmente, los clientes de Walmart podrán comprar productos mediante la búsqueda y la compra con el ayudante de Inteligencia Artificial de Google, Google Home.

La búsqueda por voz es sólo una de las formas en que la inteligencia artificial impactará el futuro del ecommerce. Ingresos generados por la aplicación directa e indirecta del software IA crecerá a partir de $1,38 mil millones en 2016 a $59,75 mil millones por 2025, según los pronósticos de Tractica.

Asistentes con Inteligencia Artificial y más allá, ¿cómo se beneficiarán los vendedores de e-commerce y los consumidores de la inteligencia artificial? 

Vamos a ver la tendencia y algunas de las aplicaciones actuales y futuras más importantes de la inteligencia artificial en el comercio electrónico.

Búsqueda de voz y asistentes de Inteligencia Artificial

Si alguna vez has conversado con Siri, sabes que ella tiene una manera de ir a mejorar su comprensión de sus peticiones. Los asistentes de IA en el mercado, como Google Home y el eco de Amazon, han mejorado en la comprensión y la entrega de nuestras peticiones, pero todavía hay mucho espacio para mejorar allí, también.

A los resultados de superficie que coinciden con la intención de búsqueda, los algoritmos deben ser entrenados para reconocer e interpretar numerosos patrones en nuestro lenguaje natural.

El reconocimiento de voz ha sido un problema difícil de resolver debido a las innumerables variaciones en la forma en que la gente habla. A diferencia de las búsquedas mecanografiadas que se asignan a palabras clave relevantes, las búsquedas de voz son más complejas. Tienden a ser más largos y menos directos. A los resultados que coinciden con la intención de búsqueda, los algoritmos deben ser entrenados para reconocer e interpretar numerosos patrones en nuestro lenguaje natural.

Walmart ha anunciado que sus productos se pondrán a disposición de los compradores en Google Express, el mercado online de Google. Expertos de la industria ven esto como un movimiento a competir directamente con el dominio de Amazon en ecommerce.

Hiper-focalización con aprendizaje automático

Encontrar a los consumidores adecuados es cada vez más fácil para los vendedores que pueden extraer información de los datos disponibles para ellos.

Los vendedores pueden ir mucho más allá de los grupos demográficos de alto nivel para dirigirse a los compradores. Los algoritmos de aprendizaje de máquinas — otra subcategoría de inteligencia artificial — encuentran patrones en datos tanto en línea como offline para entender lo que los consumidores probablemente estarían interesados en comprar. Historial de búsqueda, historial de compras, perfiles sociales e interacciones, y geolocalización (gracias, teléfonos inteligentes) son verdaderos minas de los datos del consumidor.

Apuntar con la ayuda del aprendizaje automático es preciso, y puede ser contextual. Tomemos como ejemplo los faros. El cielo se abre y la lluvia comienza a caer en su caminar al trabajo. A continuación, recibirá una notificación de que una tienda cerca tiene un montón de paraguas a la venta, justo cuando usted necesita uno. Estos beneficios se aplican al comerciante con presencia en la tienda, y a todos los vendedores de comercio electrónico que buscan llegar a los consumidores a través de venderles en el momento adecuado.

Historial de búsqueda, historial de compras, perfiles sociales e interacciones, y geolocalización son verdaderos minas de datos de consumo.

El aprendizaje de la máquina hace posible reunir los viajes de los clientes y predecir las compras futuras. Al aplicar el aprendizaje de la máquina a los datos de la red social, como el de Facebook, los minoristas pueden ofrecer sus productos basándose en páginas gustadas e incluso lo que los amigos han comprado. Todos estos datos pueden alimentar las recomendaciones de compra que los minoristas pueden servir en sus sitios web, en correos electrónicos o en canales sociales.

Experiencia personalizada del cliente

La inteligencia artificial está consiguiendo la búsqueda de insights del cliente más rápidamente y menos subjetiva. En B2C Retail, las encuestas de investigación de mercado no son necesarias para entender las preferencias de los clientes. Los datos de los clientes están en todas partes y el aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a determinar el tipo de experiencias que los consumidores desean.

Los motores para la recomendación de producto funcionan con algoritmos de aprendizaje continuo, que utilizan cada nueva acción que un comprador toma para personalizar las sugerencias. Cuanto mejor se obtiene en la sugerencia de los consumidores de productos que están interesados, mayor fidelización y lealtad por el sitio ecommerce.

La inteligencia artificial puede ayudar a personalizar la experiencia de su sitio web para las preferencias individuales del cliente. Los grandes minoristas emplean equipos de científivos de datos para extraer datos sobre tendencias de compra, lealtad del cliente, demografía y patrones de navegación que permiten a los minoristas anticipar la demanda, identificar a los clientes de alto valor y ofrecer ofertas relevantes y personalizadas en el momento adecuado.
Los datos de los clientes están en todas partes y el aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a determinar el tipo de experiencias que los consumidores desean.

Incluso si un equipo de científico de datos o de ingenieros analiza a través de los datos de los clientes, el resultado es menor que con la aplicación de las tecnologías de machine learning que hay en el mercado permitiendo conseguir visualizar la estrategia de marketing de los clientes. Así los ecommerce de todos los tamaños tienen acceso a sus propios datos, que pueden ser desde el comportamiento de la compra disponible a través de un CRM, o las vistas de los viajes con los clics del sitio web, a través de una cuenta de Google Analytics gratis.

Servicio al cliente habilitado por Chatbot

Gartner pronostica que el 85% de la interacción con el cliente será gestionado por máquinas en el 2020. Aunque eso podría ser sorprendente para algunos, un científico de datos no vacilaría en esta predicción. Las mejoras en la inteligencia artificial permitirán a Chatbots interpretar lo que un cliente está pidiendo en una variedad más amplia de escenarios. Actualmente todavía los Chatbots necesitan una buena parte de la supervisión humana y se emplean mejor en escenarios bien definidos donde se espera la mayoría de las respuestas rutinarias. Pero al igual que la mayoría de las cosas que dependen de la inteligencia artificial, los bots pueden ser entrenados. Parte de lo que hace posible la evolución de Chatbots es la abundancia de datos de entrenamiento disponibles en el soporte de chat en línea. Gartner pronostica que el 85% de la interacción con el cliente se manejará sin un humano por 2020. Y debido a que los bots no necesitan dormir o días de descanso, Chatbots ayudará a los ecommerce a proporcionar un servicio de atención al cliente más confiable y a largo plazo, más barato. Este servicio de atención al cliente de 24 horas estará a su alcance. Los ecommerce de lujo que ofrecen un servicio de atención al cliente impecable en las tiendas y asistentes de compras personales podrían emplear a un asistente de Chatbot muy inteligente para ofrecer atención de alto nivel al cliente a los compradores online. La inteligencia artificial ha tenido un largo camino desde la prueba de Turing, y sus implicaciones en el ecommerce y retail van a ser de gran alcance. ¿Qué puede ofrecer a corto y largo plazo la inteligencia artificial a los ecommerce y los consumidores? En el ecommerce que es más conveniente, más receptivo a las necesidades de los consumidores, y en última instancia, incluso ser predictivo.