Machine Learning en E-Commerce: El futuro es ahora

Juan David Camargo
Juan David Camargo
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 · 13 minutos

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Si llevas un tiempo en el mundo del E-Commerce, sabrás la relación simbiótica de la industria con la tecnología. El E-Commerce solo existe gracias al auge de Internet. La difusión mundial de los teléfonos inteligentes ayudó a poner las tiendas virtuales en los bolsillos de todos.

Pregúntales a los que saben cuál será la próxima tecnología de moda y muchos te dirán que es inteligencia artificial (IA). La IA se está apoderando rápidamente de nichos y en una plétora de formas. El sector del E-Commerce está lejos de ser inmune.

La IA, y en particular el Machine Learning, está teniendo un impacto profundo en las empresas de comercio electrónico. Hay muchas aplicaciones de Machine Learning dentro de la industria del E-Commerce.

He preparado un informe completo para que conozcas el alcance de esta tecnología. Además, te diré lo que te estás perdiendo si aún no estás aprovechando el potencial de la IA para tu marca. Primero, sin embargo, veamos lo básico.

El Machine Learning se ha desarrollado a lo largo de los años

Antes de llegar al meollo del asunto del Machine Learning y el E-Commerce, es fundamental comprender qué es el Machine Learning. En un nivel básico, es un proceso mediante el cual una máquina puede aprender un comportamiento. Sin embargo, como podrás imaginar, las cosas son un poco más complicadas en la práctica.

El Machine Learning es una aplicación de la inteligencia artificial. Implica la creación de algoritmos o programas que puedan acceder a los datos y aprender de ellos. Todo sin tener que ser programado por un humano.

La forma en que esos algoritmos «aprenden» es principalmente mediante el reconocimiento de patrones. Debes entrenar un algoritmo de Machine Learning introduciendo tantos datos como sea posible.

Luego, este algoritmo analiza la información y encuentra las tendencias incluidas. Finalmente, el algoritmo es lo suficientemente «inteligente» como para aplicar lo que ha aprendido a nuevos conjuntos de datos.

Los algoritmos de Machine Learning generalmente se clasifican en una de tres áreas:

  • Supervisado: aplican lo aprendido en el pasado a nuevos datos mediante ejemplos etiquetados específicos. Pueden predecir eventos futuros y comparar su producción con los resultados previstos. Eso ayuda a que los algoritmos se mejoren con la «práctica».
  • Sin supervisión: estos algoritmos analizan datos sin etiquetar y sin clasificar. No hay ejemplos específicos en los que basar las predicciones. Estos programas, entonces, extraen inferencias e identifican estructuras o patrones ocultos dentro de los datos.
  • Refuerzo: los algoritmos de refuerzo interactúan con su entorno para probar los resultados. Mediante prueba y error, los programas descubren el comportamiento correcto. Luego adaptan sus respuestas futuras.

La premisa del Machine Learning se remonta a más tiempo del que crees. La disciplina comenzó poco después de que los científicos descubrieron cómo funcionaban las neuronas en el cerebro.

En 1952, Arthur Samuel creó un programa de computadora que podía jugar a las damas. Seis años después, Frank Rosenblatt construyó la primera red neuronal totalmente artificial. Ese es un algoritmo de Machine Learning basado en la estructura general de las neuronas humanas.

El campo del Machine Learning continuó desarrollándose en las décadas siguientes. Para 1997, IBM había creado una computadora llamada Deep Blue. Venció con éxito al campeón mundial de ajedrez. Sin embargo, es en el siglo XXI cuando el campo se ha acelerado en serio.

Esa aceleración se debe principalmente a la invención de las GPU (unidades de procesamiento de gráficos). Estos procesadores tienen el poder de permitir que los algoritmos analicen muchos más datos en un tiempo mucho más corto.

Como tal, el Machine Learning moderno puede comprender conjuntos de datos más complicados. También puede realizar predicciones mucho más precisas y complejas.

Diferencias entre Machine Learning e inteligencia artificial

Es posible que hayas leído hasta aquí y hayas pensado «espera, ¿no estás describiendo la IA en lugar del Machine Learning?». Bueno, la respuesta es sí y no. Al igual que los dedos y los pulgares, todo el Machine Learning es inteligencia artificial, pero no toda la inteligencia artificial es Machine Learning.

Machine Learning

El Machine Learning es un subconjunto de la inteligencia artificial. La tecnología de Machine Learning utiliza datos para hacer predicciones o realizar acciones. Cuantos más datos se exponen a la tecnología, más precisos son sus resultados. Así es como los algoritmos en esta área pueden describirse como capaces de «aprender».

Inteligencia artificial

Una gama mucho más amplia de tecnología cae bajo el paraguas de la IA. La inteligencia artificial es cualquier tecnología que exhiba comportamiento humano. Eso puede significar aprender, pero también puede ser razonar, sentir o adaptarse.

El Deep learning, también es otro subconjunto de la inteligencia artificial y, en muchas formas, también de Machine Learning. Es donde las redes neuronales complejas analizan y aprenden de conjuntos de datos masivos. Estamos hablando del volumen de información que solo está disponible en la era de los macrodatos.

Beneficios del Machine Learning en E-Commerce

Junto con otras tecnologías como la realidad aumentada, el Machine Learning ofrece muchos beneficios comerciales. Especialmente para las tiendas en línea. La capacidad de los algoritmos para dar sentido a una gran cantidad de datos es invaluable.

Ahora existen aplicaciones de Machine Learning para casi todas las áreas del E-Commerce.

Desde la gestión de inventario hasta la experiencia del cliente, el Machine Learning en E-Commerce realmente cumple. Profundicemos en cómo el Machine Learning podría beneficiar a tu empresa.

1. Aumento de conversiones

Convertir los visitantes en compradores es crucial para cualquier E-Commerce. Por eso, sin duda, estarás un poco obsesionado con la tasa de conversión de tu tienda virtual. Una de las razones por las que el Machine Learning es tan útil para el E-Commerce es que puede ayudar a aumentar esa tasa de muchas maneras.

Los algoritmos de Machine Learning pueden ofrecer resultados de búsqueda más inteligentes. A través del procesamiento del lenguaje natural, pueden comprender lo que se escribe en la barra de búsqueda. Luego, usarán lo que hayan aprendido de búsquedas anteriores para mostrar lo que el buscador realmente quiere encontrar. Eso es incluso si no escriben el nombre de un producto específico o incluso una descripción precisa.

Las recomendaciones de productos impulsadas por el Machine Learning también son más inteligentes. Los algoritmos pueden analizar el comportamiento de los visitantes de un sitio de E-Commerce. Reconocerán los productos que un visitante busca o compra y el contenido con el que interactúa.

Cuando una persona regresa, se le presentan productos similares a aquellos en los que ha mostrado interés antes. Así es como, cuando visites Amazon, verás gran cantidad de cosas relacionadas con las que compraste o miraste recientemente.

2. Ejecuta campañas de marketing más relevantes

Las mejores campañas de marketing son aquellas que son muy relevantes para su público objetivo. El Machine Learning puede ayudar a una empresa de E-Commerce a mantener ese nivel de relevancia.

En la era del big data, las tiendas de E-Commerce tienen acceso a más información que nunca. El Machine Learning puede ayudarlos a dar sentido a los datos de los clientes para adaptar mejor las campañas de marketing.

Los patrones identificados por los algoritmos de Machine Learning son vitales. Muestran lo que interesa a los diferentes clientes o visitantes de tu tienda virtual. Eso permite una segmentación de clientes más precisa. Puedes dividir tus prospectos en función de sus intereses. Eso te permite dirigirte a ellos con material de marketing mucho más relevante.

El retargeting es otra área en la que el Machine Learning es invaluable. Los algoritmos pueden comprender el comportamiento del cliente para sugerir campañas de retargeting altamente relevantes. Por ejemplo, digamos que una cliente potencial visitó el sitio web de OndadeMar.

Machine Learning en retargeting
Foto: ondademar.com

Es posible que esa visitante haya examinado una colección específica de vestidos de baño. Incluso pueden haber agregado productos de a su carrito. Pero, al final, no compraron. Lo que sí hicieron, sin embargo, fue proporcionar una dirección de correo electrónico.

A través del Machine Learning, OndadeMar verá que la visitante es un objetivo principal para una campaña de retargeting. Luego, la empresa puede enviar un correo electrónico promoviendo precisamente la categoría de productos que sabe que le interesan a la cliente potencial.

3. Mejorar la eficiencia operativa interna

No todos los beneficios del Machine Learning en E-Commerce se refieren a los procesos de cara al cliente. Los algoritmos también pueden brindar información en tiempo real para ayudarte a hacer que tus otras operaciones sean más eficientes.

Tomemos la gestión de tus niveles de existencias como ejemplo. Muchas marcas luchan con la antigua decisión FIFO vs LIFO. La mejor manera de elegir qué método es mejor para ti es analizando los datos del cliente.

El Machine Learning hace que dicho análisis sea más rápido y preciso. Un programa puede calcular las cifras de ventas de E-Commerce, costos de almacenamiento, implicaciones fiscales y más. También puede ayudar a predecir la demanda futura. Por lo tanto, tienes toda la información que necesitas para adoptar los procesos más eficientes posibles.

4. Decisiones más informadas

Siguiendo el punto anterior, el Machine Learning es una excelente herramienta para mejorar la toma de decisiones. Es posible que debas decidir si el envío directo es adecuado para ti. Quizás te preguntes si existe interés de los consumidores en una nueva línea de productos. Cualquiera que sea la elección que enfrentes, el Machine Learning puede ayudar.

La forma en que el Machine Learning ayuda en esta área es al permitir que todas tus decisiones estén respaldadas por datos. Los algoritmos o programas procesan y dan sentido a grandes volúmenes de información rápidamente. Eso ofrece información útil que puedes utilizar para informar tus elecciones.

Casos de uso para el Machine Learning en E-Commerce

Analizamos las ventajas comerciales del Machine Learning en términos generales. Ahora es el momento de ser más específico sobre el impacto de la tecnología en la experiencia de compra en línea. Los siguientes son seis casos de uso para el Machine Learning en E-Commerce.

1. Personalización

Los consumidores de hoy no quieren que los traten como uno del montón. Prefieren una experiencia de cliente altamente personalizada.

Es ese tipo de personalización lo que mantiene a un cliente fiel a tu marca. Si no puedes proporcionarlo, encontrarán un competidor que sí pueda.

¿Por qué deberías utilizar el Machine Learning para la personalización?

La AI y, específicamente, el Machine Learning es la única forma de ofrecer personalización de alto nivel en línea. Los algoritmos analizan los datos y el comportamiento del cliente para adaptar la experiencia del usuario a cada visitante del sitio.

Machine Learninen E-Commerce: Personalización
Recomendaciones basadas en navegación de Mercado Libre

Tu tienda virtual puede mostrar a cada usuario recomendaciones de productos según sus preferencias conocidas. Este motor de recomendaciones es una forma excelente de ofrecer experiencias personalizadas a los clientes. También es la tecnología utilizada por marcas de gran éxito como Amazon y Netflix.

2. Buscador en tu tienda

Si has utilizado Google últimamente sabrás que la búsqueda en línea ha recorrido un largo camino. Sin embargo, con demasiada frecuencia, las búsquedas dentro de las tiendas de E-Commerce no están a la altura. A menos que sepas exactamente qué escribir, puede ser tremendamente difícil encontrar los productos que deseas.

No hay excusa para eso en la era del Big Data y el Machine Learning. Los algoritmos inteligentes, aprovechados correctamente, hacen que las búsquedas inteligentes sean fáciles de realizar.

¿Por qué deberías utilizar el Machine Learning para la búsqueda dentro de tu tienda?

Muchos visitantes de tu tienda virtual tendrán una idea de lo que necesitan. Lo que quizás no sepan es el nombre de un producto específico. O incluso qué artículo satisfaría sus necesidades. La búsqueda dentro de tu tienda, entonces, debe ser lo suficientemente inteligente como para presentar la solución correcta. No importa lo que se escriba en la barra de búsqueda.

Digamos, por ejemplo, que alguien visita el sitio web de 24/7 by Paola Turbay. Es posible que necesiten algo que los ayude a reducir los signos de la edad de su rostro. Pueden simplemente escribir «arrugas» en la barra de búsqueda del sitio.

Foto: paolaturbay247.com

Afortunadamente, una búsqueda inteligente impulsada por el Machine Learning puede manejar eso. Como puedes ver arriba, esa búsqueda exacta ofrece resultados muy relevantes. Los productos devueltos hacen parte de la amplia gama de productos antiedad de la tienda.

3. Gestión de la oferta y la demanda

A fin de cuentas, el E-Commerce, como muchas áreas de negocio, se trata de oferta y demanda. Como tienda en línea, debes asegurarte de tener las existencias adecuadas en las cantidades correctas para satisfacer las necesidades del consumidor.

Esas necesidades cambian con el tiempo. Como tal, cuanto más proactiva sea la gestión de tu inventario y cadena de suministro, mejor. Por eso, la previsión de la demanda es tan importante para las tiendas virtuales. Ser capaz de predecir las necesidades fluctuantes de los clientes te mantiene por delante de la competencia. El Machine Learning te ayuda a realizar predicciones precisas en tiempo real.

¿Por qué deberías utilizar el Machine Learning para la gestión de la oferta y la demanda?

La gestión de tu cadena de suministro es fundamental para el éxito en el sector del E-Commerce. Equilibrar la demanda de los consumidores con gastos como los costos de entrega y la logística es la forma de salir adelante. A través del Machine Learning, puedes procesar todos los números relevantes con facilidad.

Mediante el uso de un algoritmo impulsado por IA, puedes realizar un pronóstico cuantitativo. Eso significa hacer predicciones basadas en evidencia fría y sólida. Es la mejor forma de asegurarse que las previsiones que haces sean lo más precisas posible. Como resultado, es más probable que los cambios en el inventario y la cadena de suministro que realices como respuesta den sus frutos.

4. Predicción de abandono

La deserción de clientes a menudo se discute en el nicho B2B. Es la velocidad a la que los clientes abandonan una marca, potencialmente para irse a otra. También vale la pena considerarlo en el mundo del E-Commerce.

Machine Learning en E-Commerce: Predicción de abandono
Foto: drip.com

Es más sencillo venderle a un cliente existente. Es por eso que el marketing de retención es tan valioso para las tiendas en línea. Pero, ¿qué pasaría si pudieras mejorar esa parte de tu estrategia de marketing al predecir los clientes con más probabilidades de abandonar? Esa es la oportunidad que brinda el Machine Learning.

¿Por qué deberías utilizar el Machine Learning para la predicción de abandono?

La predicción de abandono consiste en utilizar datos de clientes anteriores y existentes para encontrar patrones. ¿Qué comportamientos, por ejemplo, hacen los clientes cuando están a punto de abandonar? Estos son los conocimientos que pueden ofrecer los algoritmos de Machine Learning.

Con ese conocimiento a mano, puedes identificar a las personas que pueden estar a punto de dejarte. Luego, puedes adaptar las campañas de marketing, por correo electrónico, redes sociales u otros canales, específicamente para mantenerlos a bordo.

5. Detección de fraudes

En esta era de conciencia de la ciberseguridad, puedes pensar que el fraude en el E-Commerce es cosa del pasado. Desafortunadamente, estarías equivocado. El valor perdido por las tiendas en línea debido al fraude continúa creciendo de manera constante.

La detección y la protección contra fraudes son procesos esenciales para todas las tiendas en línea. La tecnología de Machine Learning puede reforzar estos procesos y hacerlos más eficientes.

¿Por qué deberías utilizar el Machine Learning para la detección de fraudes?

Es el gran volumen de datos que los algoritmos de Machine Learning pueden procesar lo que también ayuda con la detección del fraude. Pueden analizar los datos de los clientes cuando se trata de transacciones genuinas.

Eso significa que pueden identificar los sellos distintivos de una compra real. Es más, notarán inmediatamente una transacción que se aparta de la norma. Si algo sobre una supuesta compra no funciona, se marcará como potencialmente fraudulento. Eso puede ser si el pago proviene de una ubicación inusual, ocurre en un dispositivo no verificado o ocurre en un momento extraño.

Las principales pasarelas de pago ya incluyen este tipo de tecnologías dentro de sus procesos. Sin embargo, vale la pena que consultes a fondo las características de cada proveedor antes de tomar una decisión para integrarla a tu E-Commerce.

6. Mejor servicio al cliente

Todas las empresas de E-Commerce comprenden la importancia del servicio al cliente. Sin embargo, ¿qué es el servicio al cliente de clase mundial? En el competitivo mundo minorista de hoy, se caracteriza por brindar soporte al cliente cómo y cuándo cada cliente lo necesita.

Una forma de ofrecer este soporte omnicanal las 24 horas del día, los 7 días de la semana, es contratando personal adicional. Sin embargo, incluso para las marcas más importantes, a menudo eso no es viable. En cambio, las empresas suelen buscar aumentar la satisfacción del cliente a través de la inteligencia artificial y el Machine Learning.

¿Por qué deberías utilizar el Machine Learning para mejorar el servicio al cliente?

Los chatbots se encuentran entre los ejemplos más accesibles de Machine Learning en el E-Commerce. Muchas páginas cuentan con un chatbot que ofrece asistencia. Para las tiendas en línea, las herramientas ayudan con consultas comunes y dirigen a los visitantes a productos específicos.

Machine Learning en E-Commerce: Chatbots
El chatbot de farmalisto.com

Un bot habilitado para IA puede usar las interacciones que tiene para aprender y modificar sus futuras respuestas. Cuanto más se usa un chatbot, más humano parece y mejor es la información que proporciona.

Pasos para adoptar el Machine Learning en tu negocio de E-Commerce

Ahora deberías tener una idea de cómo se puede aplicar el Machine Learning en E-Commerce. Incluso puedes tener algunas ideas para tu propia tienda en línea. Eso es genial, pero ¿cómo puedes empezar a adoptar la tecnología? Los siguientes son seis pasos sencillos para comenzar.

1. Familiarízate con Machine Learning

Antes que puedas aprovechar el Machine Learning de manera efectiva, debes comprender completamente sus capacidades. Eso significa dedicar tiempo a investigar el estado actual de la tecnología. Analiza las soluciones habilitadas para inteligencia artificial que existen y qué procesos pueden reforzarse con el Machine Learning.

2. Aproveche la experiencia de terceros

Si no puedes encontrar todas las respuestas tu mismo, busca a expertos existentes en el campo que puedan ayudarte. Simplemente puedes comunicarte con un experto en E-Commerce para que te dé algunos consejos generales. Si vas a profundizar en la tecnología, podrías contratar a un ingeniero de Machine Learning. Podrán gestionar juntos la adopción en toda tu organización.

3. Identifica los problemas que deseas que mejore el Machine Learning

Antes de adoptar cualquier solución tecnológica, debes definir lo que deseas lograr. Lo mismo ocurre con el Machine Learning. No es suficiente decir simplemente que deseas optimizar tu tienda de E-Commerce. Debes trazar unos objetivos identificables.

Por ejemplo, puedes encontrar que tu página de inicio tiene una alta tasa de rebote. Entonces, tu objetivo podría ser reducir esa tasa de rebote con una personalización mejorada. Ese es un objetivo específico que una solución impulsada por el Machine Learning puede ayudarte a alcanzar.

4. Reconoce tu brecha tecnológica y de capacidad

Este paso se toma mejor en conjunto con el anterior. Al definir tus objetivos de Machine Learning, ten en cuenta las capacidades de tu organización. No sueñes más de lo que te permiten tus recursos técnicos o de personal.

Muchas soluciones de Machine Learning tienen barreras de adopción comparativamente bajas. Sin embargo, ese no es siempre el caso. Además, las implementaciones de Machine Learning en toda regla no son algo para tomar a la ligera.

5. Crea un equipo dedicado a implementar tecnología de Machine Learning

Con objetivos claros y alcanzables en mente, puedes iniciar el proceso de adopción del Machine Learning. Crear un equipo dedicado al proceso ayudará a mantener el rumbo. Evita poner trabajo adicional en el plato de tu personal existente. También garantiza que la implementación reciba la atención que merece.

Algunas de las tareas que este equipo debe manejar incluirán:

  • Recopilación y organización de datos.
  • Establecer sistemas para centralizar la recopilación de datos en el futuro.
  • Elegir herramientas de Machine Learning existentes o codificar soluciones únicas.
  • Implementación de programas piloto de soluciones.

6. Medir y escalar

Cualquier adopción de una nueva solución de Machine Learning debe comenzar a pequeña escala. Utiliza una nueva herramienta o programa para analizar primero un conjunto de datos pequeño y específico. De esa manera, puedes probar los conocimientos, las predicciones o los resultados que lleguen.

Si estás satisfecho con el rendimiento de tu nueva aplicación de Machine Learning, puedes ampliarla. Además, al demostrar su eficacia a menor escala, obtendrás una mayor aceptación de las partes clave interesadas. Eso hará que sea más sencillo obtener su apoyo para expandir la adopción.

El Machine Learning en E-Commerce es la nueva regla

Érase una vez, una época en la que las máquinas no podían aprender independientemente de la intervención humana. Ahora, es una parte muy importante de la vida cotidiana. El Machine Learning y otros procesos impulsados ​​por la inteligencia artificial son omnipresentes. Y su influencia está creciendo.

Si tienes una empresa de E-Commerce y no estás adoptando el Machine Learning, te estás quedando atrás. Los beneficios de la tecnología para tu sector, después de todo, son numerosos. Desde la experiencia del cliente hasta la gestión de inventario, el Machine Learning puede hacer que sea más eficiente.

Aprovechar estas soluciones también es más fácil de lo que piensas. Has dado el primer paso al aprender más a sobre los conceptos básicos del Machine Learning en E-Commerce. Ahora todo lo que queda es identificar lo que deseas que la tecnología haga por ti y comenzar a trabajar hacia ese objetivo.

Juan David Camargo
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Ricardo Loaiza
6 months ago

Buenas tardes Juan, quisiera contarte sobre mi proyecto ya que deseo contar con tu ayuda.

Stephanie Urrutia Helnick
5 months ago

Muy útil teniendo en cuenta también los cambios de los pixeles de seguimiento y las cookies