Por Adriana Gamba, Country Manager Brandlive by infracommerce para Colombia y Ecuador.
La inteligencia artificial (IA) ha sido un concepto muy comentado en los últimos años, y mucho más ahora. Pero ya no son los tiempos en que esta se asociaba con la ciencia ficción.
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En la actualidad, es una temática cercana y comentada, por ejemplo, por los consumidores, en sus experiencias con marcas; como por profesionales en su propia actualización para redactar textos creativos o nuevos perfiles.
En el caso del e-commerce, la IA procesa las compras en línea, los pedidos, recomienda productos, asesora, responde dudas y hasta habla con los usuarios a través de asistentes virtuales, un funcionamiento que se acrecienta con la aparición de ChatGPT y otros chatbots de IA que están llevando estos desarrollos a niveles insospechados.
Este es uno de los sectores con mayor actividad de la IA, y su auge global se debe, principalmente, a los nuevos hábitos de consumo y al constante avance tecnológico. De hecho, su efecto hoy en día es más que evidente, ya que está resultando una tecnología clave para optimizar el futuro de las marcas y retailers en un mercado cada vez más digitalizado y competitivo.
Un ejemplo en el e-commerce es el desarrollo de modelos de predicción de demanda, utilizado en los sitios web para la recomendación personalizada de productos; además, para aprender los patrones de comportamiento de los usuarios que ingresan a un sitio web -combinado con la información de sitios de terceros-, tras saber o inferir sus intereses.
El uso de machine learning e IA en el comercio electrónico ya es constante en todas las fases que tienen que ver con el negocio digital. En Brandlive by Infracommerce lo aplicamos para la estimación de demanda, mediante distintos modelos de machine learning. También la utilizamos dentro del sitio web para la recomendación predictiva de productos, por ejemplo, cuando un usuario ingresa por primera vez a un sitio e indica cuáles son los productos más comprados y visitados dentro de esa tienda.
Pero también sucede que la inteligencia artificial aprende del consumidor si está también interesados en otros productos. El proceso puede seguirse tanto en la home, en el carrito de compras, como también en cada categoría. Anteriormente, este proceso era manual y de forma única para cada usuario. Hoy ya existen motores de IA que tratan de predecir, con los datos de comportamiento que tienen de cada navegación de usuario, qué productos pueden llegar a interesarle, tanto de crosselling (ventas cruzadas que muestran al comprador artículos relacionados o complementarios a su compra), como de upselling (herramienta que actualiza la compra y ofrece al usuario productos con mayor capacidad, por ejemplo, con más accesorios, de mayor nivel o un modelo más actualizado); e inclusive en el discovery, técnica de navegación de productos que guía al comprador hacia ciertos artículos en específico.
De igual forma, en la fase de la experiencia de compra del usuario, también se aplica IA para la navegación, así, a medida que se recopila información, se convierten esos datos en mejoras en el diseño y adaptabilidad del proceso de compra.
En lo que respecta a conocer a los clientes y compradores, antes solo se creaban perfiles de audiencias de manera manual. Se recopilaban datos de sexo, edad, fecha de compra y se realizaban segmentaciones. En la actualidad, también se aplica machine learning para armar campañas y ofertas por cada uno de estos segmentos o tipos de audiencias, es decir, por cada uno de estos clúster de grupos de clientes con comportamiento similar.
Para un aspecto clave como es la generación de demanda, se optimizan las campañas de Meta o Google utilizando Inteligencia Artificial en los avisos comprendiendo los intereses de cada usuario o segmento de público, convirtiéndose en una herramienta imprescindible que ayuda a empresarios y equipos de trabajo en la toma de decisiones.
De cara al futuro, se espera experimentar con inteligencia artificial en los precios, logrando que sean dinámicos y no estáticos para todo momento y todo cliente. Con machine learning se podrá realizar de manera más efectiva. Así los precios podrán variar según la hora, la persona, su comportamiento de compra, para que los precios no sean idénticos como en el comercio tradicional.
Con todos estos avances, está todo para que las tiendas de e-commerce incorporen cada vez más la IA para conocer mejor a los usuarios, puedan relacionarse mejor con ellos y complacer sus demandas, las conscientes e inconscientes.
