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Machine learning se toma el comercio electrónico

El aprendizaje automático está cambiando la forma en que las marcas y minoristas se relacionan con los clientes.

Por Alvaro Montes
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La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático están cambiando el panorama del comercio electrónico. se utilizan modelos de predicción de demanda para la recomendación personalizada de productos y para aprender los patrones de comportamiento de los millones de usuarios que entran al sitio web. Además, se usan motores de IA para tratar de adivinar qué productos pueden llegar a interesarle al usuario y se aplican técnicas de navegación de productos para guiar al comprador hacia ciertos artículos específicos.

Adriana Gamba, gerente de Brandlive by Infracommerce para Colombia y Ecuador.

En la fase de la experiencia de compra del usuario, también se aplica IA para la navegación y a medida que se recopila información, cada vez se podrá convertir esos datos en mejoras en el diseño y adaptabilidad del proceso de compra. “En lo que respecta a conocer a los clientes y compradores, antes solo se creaban perfiles de audiencias de manera manual. Se recopilaban datos de sexo, edad, fecha de compra y se realizaban segmentaciones; en la actualidad, se aplica machine learning para armar campañas y ofertas por cada uno de estos segmentos o tipos de audiencias, es decir, por cada uno de estos clústeres de grupos de clientes con comportamiento similar”, explica Adriana Gamba, gerente de Brandlive by Infracommerce para Colombia y Ecuador, una compañía especializada en estrategias comercio electrónico.

La IA también se utiliza en la optimización de campañas publicitarias, mediante la comprensión de los intereses de cada usuario o segmento de público, lo que la convierte en una herramienta imprescindible para la toma de decisiones empresariales. Además, se utiliza IA en el soporte y servicio al cliente, mediante la automatización de respuestas a través de chatbots.

En cuanto a la evolución futura, se espera experimentar con la IA en los precios, logrando que sean dinámicos y no estáticos para todo momento y todo cliente. Con machine learning se podría aprender sobre los diferentes factores que influyen en la decisión de compra y ofrecer precios personalizados en función de cada cliente y momento, explicó Adriana Gamba.

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