Descubre las principales formas de potenciar el comercio electrónico con IA, para el año 2025, se estima que la (IA) gestionará un 95% de todas las interacciones con los clientes a través de tiendas de comercio electrónico, mientras que en los últimos 4 años, el número de empresas que adoptan esta tecnología ha crecido un 270%.
Ante esta rápida aceleración, Apply Digital, compañía global que crea soluciones digitales innovadoras, presenta las tres formas claves de impulsar el e-commerce con IA, basado en un ecosistema tecnológico más robusto y competitivo: bases adecuadas, mejoramiento de la experiencia del cliente y adopción de un enfoque holístico.
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Ahora bien, el líder de estrategia de plataformas en Apply Digital, Felipe Silberstein, advierte que incorporar estas tres tareas claves al negocio no es fácil, por lo mismo, destaca en que los objetivos se alcanzan con el conocimiento adecuado y la orientación correcta.
1. Bases adecuadas. Apply explica que es útil entender la diferencia entre la Inteligencia
Artificial y las herramientas de aprendizaje automático (Machine Learning). La Inteligencia Artificial es la capacidad general de tu programa para pensar, razonar y tomar decisiones en patrones de comportamiento que imitan la inteligencia humana; mientras que el aprendizaje automático es el conjunto de tecnologías y algoritmos que aprenden y mejoran sus predicciones con el tiempo. Un buen aprendizaje automático permite la Inteligencia Artificial.
Por ejemplo, para aumentar las conversiones en la página de ventas, se puede utilizar «Recommendations AI» de Google, una excelente opción para ofrecer recomendaciones hiperpersonalizadas de productos a los usuarios y aumentar las conversiones.
En cuanto a las personas, hay que juntar al equipo adecuado, con ingenieros altamente capacitados, ya que según estudios de Accenture el 80-85% de todos los proyectos de IA están atascados en la etapa de prueba de concepto, debido a la falta de procesos definidos o falta de compromiso de los dueños para hacer avanzar las cosas.
Para cerrar esta primera fase, Apply también especifica que se requieren un proceso y un sistema claro para recopilar datos.
“Si los datos son malos, no importa cuánta inversión se haga en aprendizaje automático, no será útil. Hay que tener un plan para capturar datos relevantes, como patrones de comportamiento y perfiles demográficos de los usuarios, para alimentar la futura Inteligencia Artificial”, asegura Silberstein.
2. Mejorar la experiencia del cliente. Es una excelente manera de garantizar resultados
significativos para tu negocio. Aquí, también se utiliza «Recommendations AI» de Google, diseñada para ofrecer recomendaciones de productos altamente personalizadas a gran escala en todos los puntos de contactos digitales. Ofrece sugerencias de contenido en propiedades mediáticas como Google Ads, Google Search y YouTube, y funciona bajo un aprendizaje automático dinámico que se adapta a los cambios, en tiempo real, en el comportamiento del usuario, así como en el inventario de productos, lo que permite otorgar recomendaciones personalizadas a tu audiencia objetivo.
“Un excelente ejemplo del potencial de esta herramienta se demuestra con el éxito de IKEA. Después de implementar la herramienta experimentó un impresionante aumento del 400% en las recomendaciones de productos relevantes, un aumento del 30% en las tasas de clics y un aumento del 2% en el valor promedio de los pedidos”, explica el experto de Apply Digital.
3. Adopción de un enfoque holístico a través de MACH, un enfoque de desarrollo web
basado en cuatro principios claves: microservicios, API-first, cloud-native y tecnologías
“headless”. Al adoptar este enfoque holístico, se capacita a la IA para que funcione de la
manera más fluida posible y ofrezca resultados transformadores para el negocio.
Por ejemplo, uno de los clientes de Apply acudió por un problema: el 10% de sus
clientes estaba devolviendo sus productos. Cuando los clientes se acercaban a la
empresa para realizar una devolución, en lugar de ayudarles a resolver sus problemas, el
sistema automatizado de mensajes de la empresa intentaba venderles más productos,
lo que generaba más frustración.
La solución fue utilizar Vertex AI, con el que se construyó un modelo para predecir qué clientes tenían más probabilidades de devolver el producto. Fue un éxito: la Inteligencia Artificial predijo con un 97% de precisión qué clientes tenían más probabilidades de hacerlo. Como resultado, el equipo creó mensajes personalizados diseñados para proporcionar información sobre el producto y guiar a los clientes hacia los siguientes pasos.
