¿Cómo el machine learning perfila el futuro del eCommerce?
En términos generales, Machine Learning significa la habilidad de las máquinas de aprender sin ser explícitamente programadas. A través de algoritmos o diferentes secuencias de órdenes pueden entregar conclusiones a partir de un conjunto de datos. El ingrediente clave en todo este sistema son los datos, en un esquema en que mientras más información se proporcione a la máquina, mejor serán sus hallazgos.
“Desde el e.tres buscamos utilizar esta tecnología y ponerla al servicio del cliente (estrategia customer centric). La idea principal es utilizar todos los datos que las tiendas online almacenan no sólo en el proceso de compra, sino en las visitas a los diferentes canales digitales que realiza el cliente y a través del análisis y procesamiento de los mismos encontrar hallazgos que nos permitan mejorar la experiencia del cliente, fidelizar y aumentar la conversión”, afirma Marcos Tejerina, Gerente Comercial para e.tres.
Esta tecnología tiene un gran potencial que impacta de forma positiva en el digital journey del consumidor, ya que permite personalizar las interacciones en base al uso estratégico de los datos proporcionados por este. Cada día más, los clientes están demandando una experiencia más personalizada. En efecto, un estudio reveló que el 73% de los consumidores se declaró cansado de verse expuesto a contenidos irrelevantes.
Desde e.tres enumeran algunas de las ventajas de implementar machine learning en el eCommerce. Esta tecnología permite mejorar:
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Resultados de los motores de búsqueda. a través de la generación de una clasificación de búsqueda específica basada en la relevancia para ese usuario en particular.
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Atención y servicio al cliente: proporcionar atención, acompañamiento en la compra y resolución de consultas.
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Predicciones de oferta y demanda: Con información más amplia y precisa, se pueden tomar decisiones respaldadas por datos que en última instancia conducen al desarrollo de mejores productos y servicios.
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Precios dinámicos: se puede usar para estimar los precios óptimos, como los precios de los competidores, la hora del día, el stock, precios para la temporada o un evento, entre otros ejemplos.
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Prevención de fraude electrónico: mientras más datos se tengan, mayor capacidad de detectar anomalías en una transacción. De esta manera, se puede utilizar para identificar patrones y aprender qué es normal y qué no en las compras recibidas por un usuario particular.
