Estás leyendo la publicación: Aprendizaje automático: un recurso poderoso para el comercio electrónico
Para las empresas de comercio electrónico, las interacciones cara a cara con los clientes son casi inexistentes. Los clientes hacen sus pedidos en línea, realizan pagos a través de plataformas móviles de transferencia de dinero y pagan sin interacción humana.
Para hacer felices a estos clientes “invisibles”, las empresas de comercio electrónico deben aprovechar las aplicaciones de aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para comprender quiénes son sus clientes ideales. Es a través de saber quién es el cliente ideal y sus puntos débiles que las empresas pueden personalizar sus servicios y optimizar la experiencia del cliente.
Comprender el aprendizaje automático
Machine Learning (ML) es una rama de la Inteligencia Artificial (IA). Para empezar, la tecnología de IA tiene la capacidad de detectar, predecir, razonar, adaptar y exhibir cualquier comportamiento humano o inteligencia con respecto a los grandes datos.
Como un subconjunto de AI, ML entrena máquinas y computadoras para usar algoritmos o programas para reconocer tendencias y patrones en datos sin procesar y luego dar sentido a esos patrones. Cuantos más datos analiza un algoritmo, más “conocimiento” acumula y más eficazmente aplica ese conocimiento a nuevos conjuntos de datos.
Los algoritmos de máquina funcionan de tres maneras principales:
Algoritmos Supervisados
Estos algoritmos usan ejemplos clasificados y etiquetados de su conocimiento pasado para analizar patrones de datos actuales y predecir lo que podría suceder en el futuro.
Algoritmos no supervisados
En lugar de confiar en ejemplos específicos para hacer predicciones, estos algoritmos rastrean los datos y extraen inferencias nuevas e independientes. Identifican patrones y estructuras dentro de los datos y crean nuevos conocimientos.
Algoritmos de refuerzo
Estos algoritmos usan prueba y error para probar diferentes resultados posibles basados en diferentes líneas de acción dentro de un conjunto de datos determinado. Ayudan, por tanto, a las empresas de comercio electrónico a elegir las líneas de acción más adecuadas para conseguir los resultados más deseados en el futuro.
¿Cómo es el aprendizaje automático una mina de oro para las empresas de comercio electrónico?
Las compras en línea brindan a los compradores más comodidad que las compras físicas y ofrecen una amplia gama de opciones en términos de productos, vendedores, calidad y precios. Son estos beneficios obvios los que permitieron a las empresas en línea de todo el mundo realizar ventas minoristas electrónicas. por una suma de 5,2 billones de dólares estadounidenses solo en 2021. Es por la misma razón por la que cualquiera esperaría que el mercado de comercio electrónico crezca constantemente en el futuro previsible.
Pero luego, un mercado más grande viene con una mayor competencia de sitios web de comercio electrónico más establecidos. Las preferencias y demandas de los clientes también se vuelven más complejas a medida que se amplía la base de clientes. Ahí es donde entra el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático ayuda a las empresas de comercio electrónico a comprender mejor a sus clientes, brindarles un mejor servicio y obtener una ventaja competitiva sobre la competencia. Hace esto de muchas maneras, incluyendo:
1. Recomendación de producto
Gracias a la IA, los sitios web de comercio electrónico ahora pueden recopilar datos de actividad del usuario a partir del tráfico en línea y crear una base de datos para cada cliente. Luego, los algoritmos de aprendizaje automático analizan estas bases de datos y comprenden los gustos y preferencias de cada cliente, las páginas y subpáginas que les gustan, su poder adquisitivo, etc. Incluso pueden bajar a detalles como la ubicación del usuario, color favorito, redes sociales uso, etc
Esta gran cantidad de conocimientos permite recomendaciones de productos en su sitio web y ayuda a su negocio de comercio electrónico de muchas maneras:
- Recomendaciones de productos aumentar las compras impulsivas, las conversiones y los ingresos.
- Recomendaciones precisas ahorrar tiempo a los clientes y aumentar sus niveles de satisfacción.
- Segmentación automática agrupa a clientes que comparten identificadores comunes, por ejemplo, personas que viven en los mismos lugares o comparten las mismas creencias culturales o religiosas. Esto permite que los algoritmos predigan las necesidades y preferencias de un gran grupo de personas.
- Recomendaciones personalizadas puede ayudar a predecir la demanda futura de categorías de productos específicas. Estas predicciones pueden informar qué productos necesita reabastecer y los cambios que podría querer hacer en su inventario para maximizar la satisfacción del cliente.
- Funciones de procesamiento del lenguaje natural Ofrezca a los clientes resultados de búsqueda inteligentes incluso cuando escriban consultas vagas en la barra de búsqueda. Esto puede ayudar cuando los clientes a veces no tienen las palabras correctas para describir lo que necesitan cuando llegan a su sitio web.
- Propiedades de reconocimiento de imagen puede procesar imágenes y conocer el comportamiento de los clientes a partir de las imágenes que comparten en línea. Si tiene una tienda de ropa en línea, por ejemplo, ML puede estudiar las preferencias de un usuario, lo que permite que el sistema clasifique a los usuarios y recomiende productos.
2. Predicción de la probabilidad de conversión
El aprendizaje automático puede ayudar a determinar la probabilidad de que un usuario en particular regrese a su negocio y las compras que podría realizar. A través de la predicción del valor de vida útil futuro (LTV), el aprendizaje automático puede brindarle una estimación precisa de cuánto dinero gastará el usuario cuando regrese. Este conocimiento te ayuda de 2 maneras.
Es más fácil aprovechar el marketing por correo electrónico y teléfono cuando conoce la probabilidad de que un usuario realice una compra en una categoría de producto específica. Puede acuñar el mensaje y la estrategia de marketing correctos para un usuario específico para alentarlo a regresar.
Además, cuando puede predecir cuánto gastará un futuro cliente, puede optimizar su presupuesto de marketing y obtener una mejor relación calidad-precio. LTV lo ayuda a identificar clientes potenciales de alto valor. Eso le permite crear estrategias que aumentan su tasa de retención, sin desperdiciar recursos en clientes que quizás nunca regresen.
3. Mejor servicio al cliente
La mayoría estaría de acuerdo en que una reducción de precio simple y rígida no puede ser efectiva en el mercado dinámico que es el comercio electrónico. Necesita un sistema de precios que detecte posibles cambios en la demanda y las tendencias del mercado con respecto a su inventario e inyecte dinamismo en sus precios. El aprendizaje automático hace exactamente eso por usted a través del análisis predictivo. Te dice los mejores precios, ofertas y descuentos para cada producto en tiempo real.
Tenga en cuenta que los clientes buscan cambios dinámicos. Como tal, no puede controlar su inventario y la gestión de la cadena de suministro de manera efectiva si no puede predecir estos cambios antes de que ocurran. El aprendizaje automático puede realizar pronósticos cuantitativos y de demanda por usted. Puede analizar fluctuaciones previas en las necesidades de los clientes y la logística de suministro y luego usar ese conocimiento para predecir cambios futuros y en tiempo real con precisión. Siempre almacena lo que el mercado necesita, por lo que nunca se queda con existencias muertas. Por otro lado, los clientes obtienen lo que necesitan cuando lo necesitan, y eso aumenta su lealtad a su negocio de comercio electrónico.
Una ventaja que tiene el comercio electrónico sobre las empresas físicas es que no se limitan a un área geográfica o territorio específico. Puede vender a clientes al otro lado del mundo, y eso aumenta sus resultados. Pero luego, una clientela global viene con el desafío de las zonas horarias en conflicto. Tienes que ofrecer servicios de centro de llamadas 24/7 con el fin de servir a todos los clientes de manera efectiva, independientemente de su zona horaria.
Si usa chatbots para atender a clientes que se presentan fuera de su horario comercial, la tecnología de aprendizaje automático puede mejorar la eficacia de sus chatbots. Para ello, aprende nuevas preguntas frecuentes con cada interacción y crea una base de datos y un script enriquecidos en los que los bots pueden confiar para tener una conversación más coherente y útil con los clientes.
4. Beneficios SEO
Las tiendas físicas priorizan la ubicación cuando instalan sus puntos de venta físicos porque una buena ubicación les da visibilidad. Sin una ubicación física, la optimización de motores de búsqueda (SEO) es la única oportunidad que tiene su negocio de comercio electrónico para ser visible para su público objetivo en línea.
El SEO es complejo y agitado, pero el aprendizaje automático puede hacer que sus esfuerzos de optimización sean un poco menos agitados. Entre otros beneficios de SEO, ML puede:
- Le permite personalizar el contenido de su blog. Realiza un seguimiento de las huellas digitales de su cliente ideal e identifica las respuestas y soluciones que busca el público objetivo. Eso le permite alinear el contenido de su blog con las necesidades del mercado.
- Proporcione a los visitantes en línea un valor real. Los visitantes en línea pasan mucho más tiempo en un blog que es valioso para ellos. Cuanto más interactúen los clientes con su contenido web, mayor será la probabilidad de que el algoritmo de Google recomiende su contenido a otros buscadores de Internet. Como resultado, su ranking de SEO mejora, y el efecto dominó del SEO patadas en.
- Analice los perfiles de usuario en Internet para identificar patrones de imagen. Eso es particularmente con respecto a la intensidad de la imagen, el estilo favorito y las preferencias de color. Puede usar ese conocimiento para personalizar las fotos que comparte tanto en su sitio web como en las páginas de redes sociales. Las imágenes personalizadas mejorarán sus interacciones en las redes sociales y generarán seguidores.
- Analice el comportamiento de los usuarios cuando aterrizan en diferentes páginas de su sitio web. Esto te dirá qué páginas interesan más a los usuarios y cuáles tienen la tasa de rebote más alta. Al analizar el historial de actividad de cada usuario, ML señalará los ajustes de UX necesarios que alentarán a los usuarios a interactuar más con su contenido. Entonces, deja una agencia de diseño web ayude a crear una experiencia de usuario fluida en su sitio web.
5. Detección de fraude
Cualquier sitio web de comercio electrónico exitoso debe recopilar datos de usuario relevantes en cada transacción. Los datos van desde la información del perfil de las redes sociales de un cliente, los detalles de la tarjeta de crédito, los detalles de la ubicación, el nombre, la edad y otros detalles que usa para personalizar su marca.
Desafortunadamente, los ladrones de datos intentan colarse constantemente en las bases de datos y robar estos datos. Las violaciones de datos dañan la reputación de su marca, ponen en riesgo la seguridad personal y las finanzas de sus clientes y exponen su negocio a vientos en contra legales no deseados.
Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes volúmenes de datos y detectan incluso las más mínimas anomalías. Además, muchas empresas investigan exhaustivamente a los proveedores de servicios financieros para minimizar los errores en sus procesos de pago y el robo de información confidencial de los clientes. Le permite a su equipo de soporte de TI investigar comportamientos inusuales en los datos y hacer las correcciones necesarias antes de que las cosas se salgan de control.
Aprovechar los gráficos de conocimiento del producto para el aprendizaje automático
Lo primero es lo primero: ¿Qué es un gráfico de conocimiento del producto y qué hace?
Cualquier sitio web de comercio electrónico genera y recopila mucho conocimiento con respecto a sus productos y sus características, categorías de productos, precios, información de envío, reseñas de productos, etc. Parte de este conocimiento está estructurado, mientras que parte no está estructurado, pero todo existe. en diversas bases de datos.
Los datos estructurados, en este caso, pueden ser listas de productos, sus precios y sus cantidades. Los datos no estructurados pueden ser descripciones de productos, características y categorías de productos. El trabajo de un gráfico de conocimiento es interconectar las bases de datos disponibles y, en consecuencia, poner los datos en contexto y formar una red de conocimiento que cualquiera pueda entender.
Dicho de otra manera, un gráfico de conocimiento proporciona a las empresas de comercio electrónico un marco en el que pueden unir e integrar datos para un análisis y un intercambio más fáciles y efectivos.
Cuando implementa el aprendizaje automático de gráficos de conocimiento en su sitio web de comercio electrónico, obtiene 3 beneficios principales:
Visibilidad mejorada
Un gráfico de conocimiento interconectará las diversas descripciones de sus productos, haciéndolos hiperdirigidos y más legibles por máquina. Eso hace que sea más fácil para los algoritmos de Google dar sentido a su contenido, convenciéndolos de subirlo en la clasificación.
Mayor interoperabilidad
Al interconectar sus conjuntos de datos y crear una red de conocimiento, un gráfico de conocimiento le facilita compartir su contenido en diferentes plataformas. Le permite proporcionar interfaces de programación de aplicaciones (API) a múltiples partes, como sitios de revisión de productos, motores de búsqueda, páginas web dentro de su sitio web y aplicaciones para teléfonos inteligentes.
Más contenido dinámico
Para que su contenido web sea significativo, debe ser dinámico, inmersivo y altamente interconectado. Por ejemplo, desea que las publicaciones de su blog se conecten directamente con la página y las categorías de su producto. Desea que las personas que visiten su blog vean lo que vende, su precio, la descripción del producto, la información de entrega, la disponibilidad, etc. Un gráfico de conocimiento del producto lo hará posible al ensamblar su contenido y hacerlo dinámico.
Avanzando
¿Su negocio de comercio electrónico necesita aprendizaje automático para despegar? ¡Muy bien podría! Los beneficios de esta tecnología son muchos y de gran alcance, como hemos establecido. No existe una forma más efectiva de obtener información significativa en cualquier área de su negocio que el aprendizaje automático. Si desea generar más tráfico, obtener más clics y compras, y ganar clientes habituales, ahora es el momento de darle una oportunidad al aprendizaje automático.
