Estás leyendo la publicación: 9 formas en que el aprendizaje automático está afectando la industria del comercio electrónico
¿Quién hubiera pensado que, algún día, las computadoras serían capaces de reconocer y aprender patrones para tomar decisiones por sí mismas? Lo mismo ocurre con la industria del comercio electrónico; nadie podría haber pensado que se convertiría en lo que es hoy. El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones en la industria del comercio electrónico que van mucho más allá del análisis. Puedes tomar lo básico cursos de aprendizaje automático para hacerse una idea de lo que realmente es.
Para una industria que depende en gran medida de los avances tecnológicos y digitales, ¿cómo está dejando su huella el aprendizaje automático en la industria del comercio electrónico? Vamos a averiguar.
Mejor búsqueda y visualización
El aprendizaje automático puede dar a los usuarios la capacidad de encontrar exactamente lo que quieren en función de su consulta de búsqueda. En la actualidad, los usuarios encuentran productos en un sitio de comercio electrónico utilizando palabras clave, por lo que el propietario del sitio debe asegurarse de haber atribuido esas palabras clave a los productos que buscan los usuarios.
El aprendizaje automático puede mejorar esto al proporcionar soporte para un conjunto más amplio de sinónimos. El aprendizaje automático inteligente busca sinónimos de las palabras clave utilizadas, así como frases similares que la gente usa para la misma consulta. La capacidad del aprendizaje automático para hacer esto proviene de su capacidad para analizar un sitio y sus métricas. Esto permite que los sitios de comercio electrónico prioricen las tasas de clics y las conversiones existentes al mismo tiempo que colocan los productos mejor calificados en la parte superior de la página. El aprendizaje automático también puede predecir con precisión lo que quieren los clientes y luego adaptar las sugerencias de productos para que se ajusten mejor a sus necesidades. Por ejemplo, puede establecer la clasificación predeterminada de los resultados de búsqueda (“Por relevancia” o “Por destacados”) según las palabras clave de búsqueda, así como el perfil y el análisis del cliente. Un motor de búsqueda de comercio electrónico que utiliza el perfil de un cliente tiene una mayor probabilidad de vender los productos enumerados, ya que el sistema predice lo que el cliente quiere ver, en lugar de enumerar todos los productos que coinciden con las palabras clave.
chatbots
Los chatbots respaldados por el aprendizaje automático pueden proporcionar una conversación más “humana” con los usuarios al comprender los datos estructurados. Usando el aprendizaje automático, los chatbots se pueden programar con información general para responder a las consultas de los clientes. Cuanto más interactúe el bot con las personas, más podrá comprender un sitio de comercio electrónico y sus productos/servicios. A medida que se emplea un aprendizaje más complejo, los chatbots pueden hacer mucho más, como identificar posibles oportunidades de ventas adicionales, entregar cupones personalizados al hacer preguntas y abordar las necesidades a largo plazo del cliente. El costo de desarrollar un chatbot personalizado para un sitio puede oscilar entre $ 25,000 y $ 30,000, incluido el diseño, el desarrollo y la integración. Esto se puede financiar fácilmente usando un préstamo de pequeña empresa.
Si bien todo esto es justo y bueno, una cosa que siempre debe tener en cuenta es respetar la información privada de su cliente. La mayoría de los chatbots son aplicaciones de terceros y pueden recopilar o usar los datos de su cliente para responder preguntas o crear contenido de redes sociales automáticamente. Haga acuerdos para establecer la cantidad de datos que se pueden usar y asegúrese de que sean anónimos.
Más formas de hacer que la gente compre
El aprendizaje automático también crea oportunidades para una gran cantidad de asistencia de compra virtual con funcionalidades. Esto incluye recordar a los usuarios cuando los precios caen por debajo de un límite específico y recordarles que cambien el filtro de su aire acondicionado cada pocos meses. Los sitios de comercio electrónico pueden llevar esto un paso más allá mediante el uso de cupones para reducir los precios hasta un límite, o para ahorrar mucho, antes de la temporada navideña.
El aprendizaje automático elimina mucho trabajo manual y conjeturas necesarias para identificar segmentos de consumidores y permite a los propietarios de comercio electrónico enviar contenido promocional con precios diferenciados. Mediante el uso de perfiles y el análisis de datos de navegación/compra, los sistemas de aprendizaje automático pueden crear campañas de ventas que cumplan con múltiples criterios de umbral relacionados con el inventario, los márgenes y la repetición de negocios.
Motor de recomendación
Una de las principales razones por las que Amazon continúa dominando la industria del comercio electrónico es por su motor de recomendación, que se basa completamente en el aprendizaje automático. Los motores de recomendación son como el estante de revistas o dulces que encuentras en el mostrador de pago de una tienda. Su propósito es recordar a los clientes sobre un artículo que pueden necesitar, pero que han olvidado. Un motor de recomendaciones aprende y analiza patrones del comportamiento de usuarios anteriores de millones de registros de datos. El motor podrá entonces predecir cómo un nuevo usuario puede navegar por el sitio web, qué le puede interesar y cómo se han comportado en el pasado personas con perfiles similares. Cuando un usuario realiza una compra con éxito, el motor ve si las recomendaciones fueron exitosas o no para mejorar aún más el algoritmo.
Retargeting, Upselling y Descuentos
No todos los usuarios que visiten su sitio terminarán comprando algo. Algunos pueden estar simplemente buscando información del producto, o algunos pueden agregar algo al carrito, pero retroceden al final. El aprendizaje automático puede ayudar a que más personas completen su compra mediante la reorientación dinámica, las ventas adicionales y los descuentos. El aprendizaje automático permite a los propietarios de comercio electrónico reorientar mejor a los usuarios al observar los datos para descubrir qué funcionó para convertir perfiles similares en el pasado a través de la reorientación.
En algunos casos, un anuncio de Facebook puede funcionar; en otros casos, un descuento con límite de tiempo en el artículo abandonado puede funcionar. Todo depende de hacia dónde apunten los datos. El aprendizaje automático pasa por millones de perfiles, analizando su comportamiento y resultados para predecir qué funcionará con mayor probabilidad al intentar convertir a un cliente.
Protección contra el fraude
Cuanto mayor sea la cantidad de datos, más fácil será detectar cualquier anomalía. El aprendizaje automático puede identificar patrones en los datos, identificar el comportamiento “normal” y notificar a los administradores cuando algo no es “normal”. La aplicación más común de esto es en detección de fraude. El problema de los clientes que compran con tarjetas de crédito robadas o que se retractan de los pagos después de que se ha entregado el artículo es rampante en el comercio electrónico. Detectar y prevenir dicho fraude es casi imposible sin el aprendizaje automático que procesa rápidamente los datos repetitivos para detectar fraudes antes de que sucedan.
Mejor gestión de inventario
Uno de los problemas persistentes en el comercio electrónico es con la gestión de inventario. Lo sorprendente es que, a pesar de que $ 1 billón está inmovilizado en capital, 46% de las empresas en los Estados Unidos no rastrean su inventario. Los vendedores a veces venden en exceso, los envíos pueden tardar demasiado en entregarse o la previsión debe haber sido incorrecta. Esto afecta el lema estándar de comercio electrónico de entregar los productos correctos en el lugar correcto en la cantidad correcta. La gestión de inventario puede ser laboriosa (especialmente para los vendedores de comercio electrónico) si se realiza de forma manual, lo que finalmente afecta las predicciones de ventas precisas, lo que posteriormente puede generar problemas de flujo de caja. El aprendizaje automático puede hacer que la previsión de la demanda futura sea mucho más precisa. Esto no solo ayudará con la gestión sencilla de la cadena de suministro, sino que también garantizará que comprenda mejor a sus clientes y sus comportamientos.
La reposición de existencias es necesaria para evitar roturas de existencias y garantiza que las demandas de los clientes se cumplan en un plazo acelerado. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, la reposición de existencias se puede automatizar en función del análisis de ventas histórico y actual. Esto se puede configurar tanto para arreglos de “Recogida en la tienda” como para “Entrega al cliente”.
Comprenda mejor a su cliente
Los clientes exigen experiencias más personalizadas y, si no los “escucha”, encontrarán a alguien que lo haga. La única forma de satisfacer esta demanda es comprendiendo mejor sus preferencias; será diferente para diferentes tipos de clientes. Dado que casi todas las interacciones con el cliente son digitales, los sitios de comercio electrónico recopilan grandes cantidades de datos del cliente, incluidos datos demográficos, psicográficos y de comportamiento. La parte compleja es ponerlos todos juntos y derivar información práctica de ellos para tomar decisiones de merchandising y marketing. Aquí es exactamente donde brilla el aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático evalúan el inventario de clientes individuales y los datos de comportamiento para predecir exactamente lo que quieren. También puede profundizar en análisis de viajes complejos y exponer oportunidades que ni siquiera sabía que existían para que pueda brindar experiencias hiperpersonalizadas a los clientes.
Análisis de tendencia
Antes de poner productos a la venta en un sitio de comercio electrónico, debe analizar su tendencia; ¿Es un producto superventas, un vendedor normal o está desactualizado? El análisis de tendencias también tiene un impacto en la adquisición, ya sea de un proveedor externo o de cumplimiento interno. Los productos devueltos jugarán un papel muy importante en la adquisición si las tendencias no se analizan adecuadamente. Por lo tanto, es fundamental analizar la tendencia de un producto, ya que puede reducir el tamaño total del catálogo, el costo de mantenimiento de los productos y mejorar la utilización del espacio en el almacén. Usando el aprendizaje automático, esto se puede lograr fácilmente ya que analiza y compara reseñas de productos, calificaciones y entradas de redes sociales. Los productos con calificaciones bajas se pueden descontinuar del sitio.
Las herramientas de aprendizaje automático más útiles para el comercio electrónico
- Elección.AI ayuda a crear páginas de inicio de comercio electrónico personalizadas que incluyen banners inteligentes en tiempo real.
- Granificar supervisa el comportamiento de los compradores en línea en tiempo real mediante el análisis de muchos atributos para mostrar incentivos y precios personalizados. El motor de aprendizaje automático también predice qué prospectos en sesión puede perder y luego sugiere formas de convertirlos.
- Personali crea incentivos personalizados para aumentar las ventas. Los algoritmos de aprendizaje automático desarrollados por científicos de datos y los economistas conductuales realizan objetivos de precisión con incentivos inteligentes.
- Wacul-IA proporciona propuestas y soluciones fáciles de usar para mejorar todo el sitio web. Brinda consejos simples con sus resultados futuros previstos mediante el análisis de datos.
Para prosperar en la industria del comercio electrónico, los minoristas deben ser lo más ágiles posible y el aprendizaje automático es la forma de hacerlo. El aprendizaje automático es una inversión necesaria para los jugadores de comercio electrónico.
