El aprendizaje automático I. El comercio electrónico cambia las compras online

El aprendizaje automático I. El comercio electrónico cambia las compras online

El aprendizaje automático I. El comercio electrónico cambia las compras online 2560 1707 admin

Si le preguntamos a alguien su opinión sobre el reciente crecimiento explosivo del comercio electrónico, probablemente sacarían una máscara protectora de su bolsillo y la agitarían frente a nuestras narices. Al menos, cualquiera que haya estado viviendo en este planeta durante los últimos dos años.

Para ser justos, eso parecería una explicación bastante buena, ya que la pandemia mundial ciertamente actuó como un catalizador masivo para el cambio a la venta minorista en línea. En este sentido, la investigación parece confirmar el supuesto obvio que muchas personas compartirían después de haber experimentado toques de queda, cuarentenas, distanciamiento social y largas colas para acceder a los supermercados.

La tendencia positiva que disfrutaba el comercio electrónico comenzó mucho antes de la epidemia de COVID-19. ¿Por qué? Probablemente porque el éxito de este nuevo enfoque de compras deriva no solo de una crisis de salud sino también de todo el sustrato tecnológico que ha permitido esta transformación masiva de nuestros hábitos diarios. Y un componente importante de ese sustrato está representado por la inteligencia artificial y su rama secundaria, el aprendizaje automático.

Veamos cómo estas innovaciones están cambiando la forma en que compramos y vendemos en la web, y por qué las empresas en línea deberían considerar la implementación del aprendizaje automático al invertir en servicios de desarrollo de comercio electrónico .

El aprendizaje automático es una disciplina dentro del vasto ámbito de la IA, que se especializa en la creación de algoritmos informáticos que pueden mejorar de forma autónoma su rendimiento a través de la experiencia. Específicamente, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden entrenar procesando enormes conjuntos de datos, detectando patrones entre toda esta información y construyendo modelos matemáticos que representen dichos patrones.

Estos modelos, que se refinan a medida que los algoritmos procesan más y más datos, nos ofrecen información valiosa sobre ciertos fenómenos y las interconexiones entre todas las variables subyacentes. Algo que ha demostrado ser extremadamente útil para analizar eventos actuales, pronosticar tendencias futuras y tomar decisiones basadas en datos . Pero, ¿ cómo podemos aplicar las extraordinarias capacidades del aprendizaje automático al comercio electrónico?

Bueno, por ejemplo, podemos aprovechar los algoritmos para segmentar a los clientes y orientarlos con la oferta adecuada, replicando de alguna manera la experiencia personalizada que ofrecen los asistentes de ventas humanos. Eso es lo que sucede con los motores de recomendación basados ​​en el aprendizaje automático, una solución de marketing bastante popular entre las principales plataformas de comercio electrónico.

Las herramientas de recomendación pueden procesar datos de ventas anteriores, reconocer patrones de compra recurrentes entre los arquetipos típicos de compradores y predecir los artículos que podrían captar la atención de usuarios específicos para brindarles sugerencias personalizadas, un mecanismo que se suele utilizar a mayor escala para el análisis predictivo en marketing .

Según el documento «El futuro de la personalización de McKinsey» de 2019 , los sistemas de recomendación de productos pueden aumentar fácilmente los ingresos entre un 5% y un 15% y la eficiencia del gasto en marketing entre un 10% y un 30%. Sin embargo, no todos los motores de recomendación son iguales. De hecho, pueden seguir dos enfoques distintos conocidos como filtrado basado en contenido y colaborativo, así como algún tipo de sistema híbrido que los combine.

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