Cómo la inteligencia artificial aprende del usuario y enseña a las marcas
Por: Iñaki Algañaras – Co Founder y Director de Brandlive by Infracommerce
La inteligencia artificial (IA) ha pasado a ser un concepto muy comentado en los últimos años, de hecho, épocas pasadas se tendía a asociar a la Inteligencia Artificial con la ciencia ficción.
Sin embargo, en la actualidad pasó a convertirse en una temática cercana y comentada por las personas tanto en sus experiencias con marcas como en su propia actualización para redacción de textos, perfiles, etc.
Actualmente, 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 fenómeno que reconocemos a diario con la aparición de Chat GPT y similares, que están llevando el tema a un nivel aún insospechado.
Uno de los sectores con mayor actividad de la Inteligencia Artificial es el e-commerce, 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 es el desarrollo de modelos de predicción de demanda, utilizado en los sitios web para la recomendación personalizada de productos, además del hecho de aprender los patrones de comportamiento de los millones de usuarios que entran al sitio web – combinado con la información de sitios de terceros – para saber o inferir sus intereses.
Desde Brandlive by Infracommerce, estamos aplicando machine learning e IA en todas las fases que tienen que ver con el negocio digital. Lo aplicamos para la estimación de demanda con 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.
También, la inteligencia artificial va aprendiendo de los patrones de comportamiento de los millones de personas que entran al sitio, para saber si los que compran algo están también interesados en otros productos.
El proceso puede seguirse tanto en la home, carrito como en cada categoría. Anteriormente, este proceso era manual y de forma única para cada usuario. Hoy ya existen motores de IA que tratan de adivinar con los datos de comportamiento que tienen de cada navegación de usuario qué productos pueden llegar a interesar, tanto de crosselling como de upselling, inclusive en el discovery de la navegación de productos.
Considerando otro de los aspectos de la experiencia de usuario, también se aplica IA para la navegación, así, a medida que se recopila información, se podrá volcar a mejoras en diseño y adaptabilidad.
Desde el punto de vista de las audiencias, antes solo se creaban manualmente. Se recababan datos de sexo, edad, de fecha de compra y se realizaban segmentaciones. En la actualidad, se aplica machine learning para armar campañas por cada uno de estos segmentos, es decir por cada uno de estos cluster de grupos de clientes con comportamiento similar.
Para generar 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, superando el rendimiento de cualquier analista de marketing.
Otro de los lugares donde se usa IA es en soporte En otro momento, era necesario contar con personas con conocimiento y disponibilidad de tiempo, para atender consultas, antes, durante y después de la compra. Hoy se utilizan bots de IA para automatizar esta comunicación y estas herramientas van aprendiendo en su efectividad, son motores de IA para hacer automáticas esas respuestas de soporte o chatbots.
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.
Los precios pueden variar según la hora, la persona según su comportamiento de compra y no necesariamente los precios son idénticos como en el comercio tradicional. Esta adaptación del precio depende de diferentes variables.
El gran desafío ahora está en lograr que los eCommerce usen cada vez más la tecnología para conocer mejor a los usuarios, que puedan relacionarse con ellos y complacer sus demandas, tanto conscientes como inconscientes.
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