Inteligencia artificial y aprendizaje automático en el comercio electrónico: beneficios y casos de uso | Elógico

Cuando ChatGPT apareció por primera vez el año pasado, el mundo se afligió. El chatbot se convirtió rápidamente en uno de los casos de uso de aprendizaje automático más destacados en el servicio al cliente y demostró que la inteligencia artificial (IA) ha llegado a un punto en el que la tecnología puede realizar ciertas tareas mucho mejor que los humanos.

Pero el aprendizaje automático (ML) y la IA en el comercio electrónico van mucho más allá de los chatbots. Los minoristas usan IA para personalización, análisis de datos, Precio dinamicoy motores de recomendación. Grandes nombres como Zalando y Asos están configurando departamentos completos de aprendizaje profundo para comprender mejor a los clientes en el momento en que se encuentran en el sitio. 

Parece que la IA provoca cambios irreversibles en el comercio electrónico.

En Elogic, nos hemos mantenido a la vanguardia de principales tendencias de comercio electrónico desde 2009 y seguramente puedo decir que ML y AI llegaron para quedarse. Al ser una empresa independiente de la plataforma, vemos que muchas de las principales plataformas de comercio electrónico, como Adobe Commerce y Salesforce Commerce Cloud, aprovechan los algoritmos de ML para ofrecer una experiencia de cliente (CX) excepcional y conocimientos más profundos sobre análisis.

En este artículo, verá cómo las empresas de comercio electrónico utilizan la IA en el comercio electrónico, por qué es posible que desee invertir en ella y cómo puede comenzar a implementarla para optimizar sus operaciones comerciales diarias y mejorar su CX.

¿Cómo funcionan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

Aunque los términos ‌ML e AI a menudo se usan indistintamente, implican cosas ligeramente diferentes.

Aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de inteligencia artificial (IA) que literalmente le enseña a una máquina... ¡a aprender! Los modelos de ML se alimentan de datos y buscan patrones en ellos tratando de sacar conclusiones, como lo haría un humano. El sistema no está programado explícitamente, sino que aprende ‌a hacer predicciones o tomar algunas decisiones utilizando datos históricos.

Los motores de recomendación son un ejemplo clásico de aprendizaje automático de comercio electrónico. El sistema aprende los detalles relevantes del usuario, como los últimos productos comprados, los colores que prefiere, presupuestos, etc. y deriva un algoritmo para recomendar productos que es probable que compre el cliente.

Más información: Las 20 mejores herramientas de comercio electrónico para impulsar su negocio en línea 

Mientras tanto, inteligencia artificial (AI) es un término mucho más amplio que se refiere a cualquier técnica que permita a las computadoras imitar la inteligencia humana. Siri, Cortana y Alexa Voice Assistance son ejemplos de IA.

Cada vez que vea una búsqueda habilitada por voz en una tienda u ofertas de productos personalizados, sabrá que se trata de inteligencia artificial y comercio electrónico en acción.

Aún así, AI y ML van de la mano en las compras en línea; y si bien puede ser un campo en evolución para los minoristas, allanan el camino para nuevas interacciones con los clientes y oportunidades comerciales.

Aprovechar las oportunidades comerciales: ¿Cómo pueden AI y ML beneficiar al comercio electrónico?

AI y ML tienen un profundo efecto en la industria del comercio electrónico. Estas son las principales ventajas de la IA y el aprendizaje automático en el comercio electrónico para que las empresas comiencen a transformar sus negocios hoy.

ROI más alto

Pocas personas se dan cuenta de cómo la IA puede aumentar las ventas de comercio electrónico. De acuerdo con la Informe McKinsey sobre el estado de la IA, el 79% de los encuestados afirmó que la integración de la IA en el marketing y las ventas ha aumentado los ingresos comerciales. Integrarlo en su CRM podría crear un proceso de ventas más eficiente. Agregar una plataforma de comercio electrónico basada en IA, como CDP o inteligencia comercial (BI), allanará su camino hacia la personalización, lo que aumentará el valor promedio de su pedido (AOV) y la lealtad del cliente.

De hecho, hay muchos casos puntuales que ilustran este beneficio. El motor de recomendaciones de Amazon genera el 35 % de las ventas anuales de la empresa, y Alibaba ha reducido los errores de entrega en un 40 % después de invertir en su programa de logística inteligente.

Marketing y publicidad dirigidos

Salesforce, la mejor solución de CRM y comercio electrónico y socio elógico, afirma que los clientes esperan una experiencia personalizada. Aún sólo 26% de los estrategas de marketing están seguros de que su organización tiene una estrategia exitosa para la personalización. Uno de los mayores desafíos son los datos en silos, cuando los departamentos no tienen acceso a la misma información sobre el cliente, lo que conduce a experiencias de cliente desconectadas.

Unificar datos es uno de los beneficios de la inteligencia artificial en el ecommerce. Debido a que AI y ML se basan en múltiples fuentes de datos en una empresa, la tecnología AI puede romper estos silos al generar información visible, accesible y procesable. Por ejemplo, las plataformas de datos de clientes (CDP) impulsadas por IA unificarán sus datos y analizarán grandes volúmenes de datos y acelerarán el proceso de prueba y perfeccionamiento de las campañas de marketing.

Puede utilizar esta información para identificar tendencias, predecir tendencias de clientes potenciales y recomendar productos similares a los que ha comprado o visto de forma preciada. Y lo más importante, puedes ‌personalizar a escala Personalización de las experiencias de los usuarios en todos los canales.

Decisiones comerciales informadas

A muchas empresas les resulta bastante difícil no solo recopilar datos, sino también darles sentido. Las herramientas de análisis tradicionales han tenido un propósito hasta ahora, pero ciertamente no como las que adoptan AI/ML en el comercio electrónico.

El análisis predictivo impulsado por IA merece una mención especial aquí. Puede hacer que sus decisiones comerciales estén más informadas y pronosticar con precisión los futuros patrones de demanda de productos para artículos específicos o categorías completas dentro de una tienda de comercio electrónico. 

“Digamos que se ha propuesto aumentar los ingresos de su empresa”, dice Ígor Iakovliev, socio gerente y director de operaciones de Elogic Commerce. “Según la muestra de datos recopilados, el sistema ve que el servicio Y tiene el margen de beneficio más alto. Escanea el tipo de clientes que solicitan ese servicio y sugiere que promueva ese servicio a un grupo objetivo en particular. Agregue IA a este tipo de herramienta de análisis y obtendrá análisis predictivos”.

Logística optimizada y gestión de inventario

La gestión de inventario es uno de los mayores desafíos de B2B y B2C, ya que es posible que tenga demasiado o un stock limitado a mano. Lo mismo ocurre con la logística, con minoristas que invierten en estrategias efectivas de cadena de suministro para reducir el costo de compra y fabricación.

La logística optimizada y una visión clara del inventario son uno de los beneficios de la IA en el comercio electrónico. Los sistemas avanzados de gestión de inventario en tiempo real se basan en IA para informarle sobre la disponibilidad de su inventario en todos los almacenes y canales. También pueden analizar datos para pronosticar patrones de demanda y optimizar los planes de reabastecimiento de su almacén.

De hecho, McKinsey & Company informes que la previsión impulsada por IA puede reducir los errores de la cadena de suministro entre un 20 y un 50 %, lo que se traduce en mayores ventas. Por ejemplo, si usted vender zapatos online, es posible que vea que la demanda de calzado de invierno aumenta durante la temporada de otoño y planifique, almacene y programe las entregas en consecuencia, teniendo en cuenta el riesgo de interrupciones en la cadena de suministro.

Mayores conversiones de clientes

Los algoritmos de IA permiten a los especialistas en marketing analizar y optimizar rápidamente las páginas para una mejor participación del cliente y mayores conversiones. 

Por ejemplo, una marca DTC y una subsidiaria de PepsiCo, SodaStream, usado Inteligencia artificial y aprendizaje automático para comercio electrónico para analizar la efectividad de sus campañas de marketing en 46 mercados de todo el mundo. Los resultados mostraron que los anuncios atraían de manera diferente a los consumidores según el canal. La marca experimentó un aumento del 3 % al 5 % en las tasas de conversión de correo electrónico y un aumento del 10 al 15 % en las tasas de conversión de texto SMS.

Esta es solo una aplicación de la inteligencia artificial en el comercio electrónico. También puedes aplicarlo a tu: 

• búsqueda en el sitio (porque cuanto más rápido encuentren sus clientes lo que necesitan, más rápido realizará una venta)
• campañas de remarketing (envíe a sus usuarios promociones e incentivos personalizados para alentarlos a regresar y completar la compra después de abandonar su carrito)
• servicio al cliente (atraviese el interminable pasillo de la línea de atención al cliente ofreciendo a sus compradores chatbots de autoservicio con tecnología de inteligencia artificial).

¿Cuáles son los ejemplos de ML e IA más exitosos en el comercio electrónico?

Los grandes jugadores, como eBay y Amazon, tienen una experiencia ganadora de integración de IA durante todo el ciclo de ventas. Sin embargo, no es necesario ser un líder del mercado para hacer uso de estas tecnologías. Los casos de uso exitosos de IA en el comercio electrónico muestran que, independientemente del tamaño de su tienda, puede integrar tecnologías de IA y ML para obtener beneficios competitivos.

Más información: Líder en comercio electrónico: 7 razones por las que Amazon tiene tanto éxito 

Consejos de confort

Los sistemas de recomendación ayudan a las empresas a aumentar las ventas al proporcionar ofertas personalizadas y una mejor experiencia del cliente. Las recomendaciones generalmente aceleran la búsqueda de sitios web, facilitan el acceso de los usuarios al contenido necesario y son excelentes venta cruzada y up-selling ejemplos de inteligencia artificial en compras online. 

También contribuyen a una mayor tasa de compra y aumentan la lealtad de los usuarios, lo que se traduce en mayores ventas. Después de que el equipo de Elogic ‌integró la solución de personalización impulsada por IA de Certona para un minorista de moda de EE. UU., Carbon38, la marca vio un gran aumento en el valor promedio de pedido (AOV) y en los clientes que regresan.

Estrategia para colocar precios

La fijación de precios impulsada por IA utilizará el algoritmo para analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones de fijación de precios basadas en ese análisis. Este es uno de los ejemplos más destacados de IA en el comercio electrónico B2B.

Las herramientas avanzadas para el análisis de datos obtienen información de fuentes multicanal y determinan la flexibilidad de los precios. Los factores que influyen incluyen la ubicación, la actitud de compra del cliente, la sazón y los precios de mercado en el segmento específico. 

Además, el algoritmo realiza la segmentación de clientes y la optimización en tiempo real, lo que le permite personalizar esquemas de precios.

Por ejemplo, nuestro cliente finlandés, un especialista en componentes técnicos B2B wexon, ahora puede analizar el comportamiento de los usuarios y ajustar los niveles de precios en función de los clientes nuevos/registrados, los volúmenes de pedidos y las condiciones del mercado.

Búsqueda visual

Aunque los compradores tienden a buscar contenido visual antes de realizar una compra, a veces no encuentran las palabras adecuadas para describir lo que están buscando. La búsqueda visual lo hace mucho más fácil. Los clientes pueden simplemente cargar una imagen en lugar de escribir una consulta larga y detallada. Como resultado, el cliente puede reducir la búsqueda y obtener artículos más relevantes.

Bing Visual Search, Google Lens y Image Search son poderosas herramientas de inteligencia artificial para el comercio electrónico que han convertido este tipo de búsqueda en una tendencia. El mercado está utilizando el motor de búsqueda Lens Your Look de Pinterest que le permite encontrar opciones de atuendos relevantes para su guardarropa actual.

Por ejemplo, ASOS ha combinado a la perfección el aprendizaje automático y el comercio electrónico y ha creado la función Style Match para su aplicación móvil. Permite a los compradores tomar una foto y descubrir productos de su catálogo que coincidan. Esta herramienta anima a los compradores a comprar de la marca.

La tendencia arroja resultados particularmente positivos si se combina con la búsqueda por voz y el comercio conversacional. Las marcas pueden integrar los modelos de aprendizaje automático de Amazon Lex para el comercio electrónico y aprovechar el reconocimiento de voz automático para interpretar la entrada de voz de los usuarios en la búsqueda.

Análisis del sentimiento del cliente

Las herramientas tradicionales de análisis de sentimientos se basan en entrevistas con clientes, monitoreo social, calificaciones y encuestas, todo lo cual presenta una enorme cantidad de datos sin procesar. Si te pones a analizarlo manualmente, seguro que algo se te escapa. 

Mientras tanto, las herramientas impulsadas por IA analizarán grandes volúmenes de datos mucho más rápido e identificarán los cambios más pequeños en el comportamiento del comprador. Los técnicos de ML utilizan el procesamiento del lenguaje para definir palabras que implican una actitud positiva o negativa. Por lo tanto, estos formularios de comentarios brindan una base sólida y perspicaz para la mejora del producto o servicio.

De hecho, las empresas pueden utilizar el análisis inteligente de la opinión del cliente en el mapeo del recorrido del cliente. Este es un ejemplo de un mapa que Elogic ha hecho para uno de nuestros clientes:

La gestión del inventario

Los comerciantes tienen como objetivo realizar una gestión de inventario adecuada para proporcionar a los clientes los productos correctos, en el momento y lugar correctos, y en las condiciones adecuadas. El proceso implica un seguimiento y un análisis profundo del stock y de las cadenas de suministro. 

Cuando se trata de gestión de inventario, el aprendizaje automático en el comercio electrónico detecta patrones y correlaciones entre los elementos y las cadenas de suministro. El algoritmo determina las estrategias óptimas para el stock y el inventario. En consecuencia, los analistas optimizan la entrega y ejecutan el stock, implementando los datos obtenidos.

Servicio al cliente

Una de las aplicaciones más brillantes del aprendizaje automático en el comercio electrónico, los chatbots son una excelente manera de ayudar a los comerciantes a automatizar parcialmente la interacción con los clientes. Además, puede reducir considerablemente los costes manteniendo la calidad. En el caso de una consulta compleja, un bot detectará la necesidad de intervención humana y redirigirá al cliente a un agente de atención al cliente. 

La IA generativa juega un papel esencial aquí. A medida que las herramientas de IA aprenden más sobre los compradores individuales, las interacciones en línea con los clientes pueden parecerse más a las de un estilista o un comprador personal. Por ejemplo, Mercari, el mercado de bienes de consumo de segunda mano, ha introducido un asistente de compras impulsado por IA que se ejecuta en el software ChatGPT y no solo puede responder a las consultas de los clientes, sino también recomendar productos en función de la pregunta de entrada.

Casos prácticos de uso de aplicaciones de IA y ML en comercio electrónico

Hasta ahora, ha visto los beneficios y las aplicaciones de AI y ML en el comercio electrónico respaldados por algunos escenarios de casos de minoristas reales. Ahora es el momento de presentarles algunos nombres importantes y, sin duda, gurús de sacar el máximo provecho de estas tecnologías de vanguardia en la industria.

Más información: Lista de marcas famosas que utilizan Adobe Commerce 

Amazon y su servicio al cliente ganador 

Amazon apuesta por un servicio al cliente impecable como uno de sus principales puntos competitivos ventajas del comercio electronico. Y este servicio se mantiene con la ayuda de AI para el comercio electrónico. Entonces, ¿en qué esferas específicas aplican la tecnología?

• Productos del producto. Amazon utiliza el filtrado colaborativo y los modelos Next-in-Sequence para elaborar predicciones sobre los productos que cada cliente específico puede necesitar a continuación. La herramienta está habilitada por los datos recopilados del comportamiento de compra del cliente.
• Logística . AI realiza cambios en el enrutamiento, los tiempos de entrega y otros parámetros de entrega para una mayor eficiencia y precisión. Entrega de aviones no tripulados será el próximo paso que dé Amazon.
• Procesamiento natural del lenguaje. Esta nueva técnica de aprendizaje profundo está potenciando el asistente digital Alexa de Amazon.

Alibaba y su enfoque centrado en el cliente

La empresa utiliza continuamente las herramientas más avanzadas habilitadas por AI y ML. Alibaba aplica espejos de realidad aumentada, pagos de reconocimiento facial, juegos interactivos para teléfonos móviles y muchas otras características y herramientas. Específicamente, Alibaba se está enfocando en:

• Operaciones comerciales inteligentes. El producto estilo ChatGPT de Alibaba llamado Tongyi Qianwen, publicado el 11 de abril de 2023, supuestamente está optimizando la eficiencia en el lugar de trabajo. La herramienta realiza una serie de tareas, como convertir conversaciones orales en notas escritas y redactar propuestas comerciales. Esto ahorrará tiempo y recursos a los empleados a largo plazo y les permitirá concentrarse en el negocio en lugar de las tediosas tareas diarias.
• Personalización nítida. Crear una experiencia atractiva para el cliente es la piedra angular para la mayoría de los comerciantes modernos. Alibaba logra esto mediante la implementación de una plataforma de comercio electrónico de IA altamente específica. Dondequiera que un cliente haya comprado antes, es posible hacer coincidir sus productos comprados con nuevos productos en el grupo de Alibaba. 
• Cadena de suministro inteligente. Alibaba ha creado Cadena de suministro inteligente de Ali – una herramienta impulsada por IA que predice la demanda de productos, optimiza el inventario, determina las ofertas de productos adecuadas y desarrolla estrategias de precios.

IKEA y el uso de la realidad aumentada

comerciantes que vender muebles en línea saber lo difícil que es gestionar las devoluciones. La naturaleza voluminosa de los productos dificulta que los compradores imaginen la pieza en su entorno, lo que dispara los costos de devolución. IKEA es una de las marcas que está abordando el problema con la ayuda de la IA y la realidad aumentada (AR): 

• Mejor CX fuera de línea y en línea. La nueva característica de la marca de IKEA Creativo para su sitio web y una aplicación permite a los clientes diseñar y visualizar sus propios espacios habitables con muebles digitalizados. Ya no necesitan viajar a una tienda física para ver la pieza; un simple clic en el teléfono será suficiente. 
• Búsqueda visual. Un usuario puede apuntar su cámara a un mueble y una aplicación IKEA Place encontrará otros similares. Funcionalidad de apuntar y buscar de GrokStyle se ha agregado a la aplicación y se considera que es el futuro de la búsqueda.

Gap y su camerino virtual

Cuando Heather Mickman llegó a ser la CIO interina de Gap, uno de los minoristas de ropa y accesorios más grandes del mundo, él hizo su misión para hacer que la IA sea parte del ADN de cómo funcionan dentro de Gap. Estas son las áreas en las que ciertamente tienen éxito:

• Movimiento de inventario optimizado. Su solución impulsada por ML produce perfiles de tamaño automatizados y precisos que determinan el tamaño de venta de un artículo en particular en una tienda específica. De esta manera, la marca se mantiene al día con la demanda y satisfacción de los clientes.
• Probadores virtuales. La compañía ofrece una aplicación AR que permite a los compradores probarse los atuendos de Gap sin ingresar a una tienda. Un usuario puede seleccionar uno de los cinco tipos de cuerpo que aparecen en la aplicación, aplicarle la prenda Gap y comprarla en línea si le gusta lo que ve.

¿Cómo implementar inteligencia artificial y aprendizaje automático en su negocio de comercio electrónico?

Los casos de uso de aprendizaje automático en el comercio electrónico son impresionantes y abarcan todas las esferas, desde mejorar los servicios al cliente hasta brindar una mayor seguridad para su negocio. Se proyecta que la implementación de la automatización impulsada por IA en el comercio minorista aumento del 40% al 80% en los próximos años 3. 

Entonces, ¿cuáles son los procedimientos específicos que ayudan a su empresa a aprovechar la gran ola y hacer uso del aprendizaje automático en el comercio electrónico? Varios pasos lo ayudarán a estructurar el proceso y desarrollar la estrategia respectiva antes de precipitarse hacia lo desconocido.

1. Identifique cuáles de sus procesos comerciales pueden habilitarse para ML 

Analice sus flujos de trabajo y hágase las siguientes preguntas:

• ¿Qué procesos son intensivos en humanos?
• ¿Qué procesos son repetibles?
• ¿Qué procesos requieren intervención humana para estudiar grandes volúmenes de datos?

Las respuestas indicarán dónde exactamente la aplicación de AI y ML ayudará a ahorrar tiempo y recursos en su negocio.

2. Considere la recopilación de datos y la extracción de características

Los datos son la base para el uso eficiente de la IA y el aprendizaje automático en el comercio electrónico. Una sabia decisión será almacenar todos los datos en una base de datos, que permita analizarlos y gestionarlos en el futuro.

3. Determina tus objetivos y capacidades

Tratar de adoptar un alcance de implementación de IA más grande de lo necesario puede generar gastos irrazonables. Concéntrese en sus objetivos y comience con algo simple. Por ejemplo, puede concentrarse en predecir y prevenir la pérdida de clientes. Si está satisfecho con los resultados, puede ampliar la implementación de la IA.

4. Elige las herramientas y plataformas adecuadas

En general, el software de comercio electrónico que elija es crucial para su negocio, ya que influye en gran medida en el costo y la eficiencia del funcionamiento de su tienda minorista en línea. A veces incluso necesitarás replantear para encontrar una solución adecuada que satisfaga las necesidades de su negocio. La tecnología informática moderna, en particular, permite usar ML en la nube, lo que le ahorrará más tiempo y esfuerzo. 

Dependiendo del campo de su negocio, puede disfrutar de múltiples herramientas de IA y ML destinadas a optimizar sus operaciones y mejorar las ventas. Por ejemplo, Adobe Sensei automatiza numerosas tareas que consumen mucho tiempo y deja más tiempo para gastar en el proceso de creación. Levantar es una solución de marketing integral que utiliza IA para ofrecer automáticamente una experiencia de cliente altamente personalizada en tiempo real. Como resultado, obtiene una mayor participación y mayores ventas.

5. Cree un equipo dedicado y determine qué proveedores necesita

Para administrar adecuadamente el proceso de adopción, necesita un equipo dedicado que se encargue de todo. El equipo colaborará estrechamente con los terceros necesarios para el proyecto y se asegurará de que el proceso se dirija hacia los objetivos que establezca.  

Conclusiones del comercio electrónico de ML/IA

Es posible que tenga miedo de adoptar la nueva IA/ML en el comercio electrónico debido a los desafíos organizacionales; o, por el contrario, inspirado a seguir el ejemplo de grandes nombres de la industria que han integrado con éxito la tecnología. 

Sea cual sea su sentimiento, ningún minorista debe permanecer indiferente ante las innovaciones del sector.

Harán que sus procesos comerciales sean más eficientes. Optimice la experiencia de su cliente. Mejore su orientación e incluso ayúdelo a escalar en nuevos mercados.

Lo único que debe hacer es ‌idear un plan, crear un equipo que crea en estas tecnologías y tener la paciencia organizacional para aprender, mejorar y pivotar cuando sea necesario.

Elogic ha estado mejorando los equipos de los minoristas como desarrolladores y consultores de comercio electrónico durante más de 14 años. Podemos ayudarlo a evaluar el estado actual de su negocio, planificar los pasos y los proyectos que deberá emprender para lograr sus objetivos e incluso implementar e integrar la tecnología requerida de principio a fin.

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• Fuente: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/