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De recomendaciones de productos a chatbots: cómo la IA está mejorando el recorrido del cliente de comercio electrónico

La Inteligencia Artificial (IA) ha estado transformando gran parte de la experiencia humana, desde el mundo laboral hasta nuestros hábitos de compra.

Quizás le sorprenda saber que el tamaño del mercado de la IA asciende hoy a 207 millones de dólares y se prevé que crezca hasta 1.85 billones de dólares en 2030, según el últimas proyecciones. Esa diferencia representa una oportunidad importante para que su negocio de comercio electrónico se adelante a la tendencia, supere a sus rivales y, en última instancia, aumente sus resultados.

Un ejemplo popular de IA es el uso de chatbots en el comercio electrónico. Los chatbots pueden manejar tareas rutinarias de servicio al cliente, como responder preguntas frecuentes y manejar quejas de los clientes, todo en un momento, liberando a los representantes humanos de servicio al cliente para manejar consultas más complejas, reduciendo los tiempos de espera de los clientes y mejorando la satisfacción general del cliente. 

Si desea aprovechar estos beneficios, es fundamental desarrollar una estrategia de marketing que incluya la IA, y este artículo analizará algunos de los casos de uso más interesantes de la IA en 2023, como servicios personalizados, racionalización de la cadena de suministro, estructuras de precios óptimas, y más.

Nos sumergiremos en el recorrido del cliente de comercio electrónico y exploraremos cómo la IA puede ofrecer servicios personalizados, optimizar sus cadenas de suministro, calcular estructuras de precios óptimas y más.

Fuente de la imagen: Statista.com

Cómo utilizar la IA en el comercio electrónico: 8 casos de uso

Uno de los aspectos más interesantes de la tecnología de IA es el rápido ritmo al que se está desarrollando. Sin embargo, esto también significa que mantenerse al tanto de las tendencias puede resultar un desafío.

Sin embargo, al explorar algunas de las últimas soluciones que cambian la industria y usos innovadores, puede encontrar inspiración para mejorar el recorrido del cliente de comercio electrónico.

Nos sumergiremos en el recorrido del cliente de comercio electrónico, mapeándolo y explorando cómo la IA puede ofrecer servicios personalizados, optimizar sus cadenas de suministro, calcular estructuras de precios óptimas y más.

Recomendaciones de productos

Las recomendaciones de productos son una parte esencial de la experiencia del cliente de comercio electrónico y la IA ha revolucionado la forma de hacerlo. Al analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes, los algoritmos de IA pueden proporcionar altamente recomendaciones personalizadas que mejoran la experiencia general del cliente.

Así es como funciona:

  • Collaborative filtering: esta técnica analiza el historial de compras de clientes con preferencias similares y recomienda productos que también han comprado. Es posible que haya visto esto antes en la sección "Los clientes también compraron" al finalizar la compra.
  • Content-based filtering: Este método analiza las características de los productos que un cliente ya compró. Por ejemplo, si su producto requiere baterías AA, entonces el algoritmo probablemente también le sugerirá estas baterías.
  • Procesamiento natural del lenguaje: La IA también puede analizar descripciones de productos y reseñas de usuarios, agregando otra capa de personalización a las preferencias únicas de un cliente.

Juntos, estos métodos permiten recomendaciones altamente precisas basadas en datos reales, lo que mejora las posibilidades de que un cliente potencial tome una decisión de compra. 

Fuente de la imagen: Walmart.com 

Chatbots para servicio al cliente

Los chatbots parecen estar de moda, especialmente desde el muy esperado lanzamiento de ChatGPT-4 de OpenAI en marzo de 2023. De todos los interesantes casos de uso de programas de texto generativo, una aplicación en el comercio electrónico es el uso de chatbots de servicio al cliente.

Los chatbots pueden manejar tareas rutinarias de servicio al cliente, como responder preguntas frecuentes y manejar quejas de los clientes, todo en cualquier momento. Esto libera a los representantes humanos de servicio al cliente para manejar consultas más complejas, reduciendo los tiempos de espera de los clientes y mejorando la satisfacción general del cliente.

Es más, los chatbots pueden utilizar los datos de los clientes para personalizar sus respuestas, haciendo que la experiencia de servicio al cliente se adapte más a cada individuo. A medida que estos programas se vuelven más sofisticados, es posible que algún día sus clientes ni siquiera sepan si están hablando con un humano o con un robot.

De manera similar, podría implementar chatbots en sus aplicaciones de mensajería de texto para empresas para aumentar la productividad y reducir los errores en la comunicación.

Marketing por correo electrónico personalizado

La inteligencia artificial se utiliza ampliamente en campañas de correo electrónico personalizadas para ayudar a las marcas a enviar mensajes relevantes y específicos a sus clientes. De hecho, si alguna vez recibió un correo electrónico de una marca, es probable que haya sido impulsado por IA de alguna forma.

¿Cómo exactamente? Bueno, los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar su historial de navegación y su comportamiento de compra para crear contenido que le interese personalmente. Por ejemplo, una vez que la IA descubra que eres padre primerizo, probablemente recibirás ofertas especiales únicas y relevantes, como descuentos en ropa de bebé o cochecitos.

Fuente de la imagen: correo electrónico de ethique.com

Además, la IA puede guiarlo sobre los tiempos de las campañas de correo electrónico, garantizando que los mensajes se envíen en el momento óptimo para lograr el máximo impacto, como las horas en que un cliente individual navegó previamente por su tienda en línea.

Al enviar correos electrónicos personalizados relevantes a los intereses y necesidades de un cliente, las marcas pueden aumentar sus tasas de apertura, tasas de clics y, en última instancia, aumentar las ventas.

Si está buscando otra forma de mejorar la experiencia del usuario de su sitio web, considere insertar su feed de Instagram en su sitio web. Esto puede brindarles a sus clientes una idea de la personalidad de su marca y mantenerlos interesados ​​en su contenido incluso cuando no estén comprando activamente. 

Reconocimiento de imágenes para búsqueda de productos

El reconocimiento de imágenes mediante IA introduce una nueva función para los compradores: la búsqueda de productos.

Hay un par de formas en que esto puede funcionar:

  1. Un comprador puede tomar una fotografía de un artículo en una de sus tiendas físicas y la IA encontrará la página en línea de ese producto.
  2. Un comprador puede tomar una fotografía de cualquier cosa que haya en su casa y la IA puede sugerir artículos similares en función de su apariencia.

Otro beneficio del reconocimiento de imágenes impulsado por IA en el comercio electrónico es que puede reducir la cantidad de tareas manuales para los minoristas en línea. Por ejemplo, en lugar de etiquetar manualmente cada producto con palabras clave específicas, la tecnología de reconocimiento de imágenes puede etiquetar automáticamente los productos según las características que detecta en la imagen.

En general, las soluciones de reconocimiento de imágenes ahorran tiempo a los compradores y minoristas, y es algo que sin duda querrás considerar agregar. Dicho esto, necesitará un servicio de arquitectura desacoplada, rápido y confiable para admitir adecuadamente estas características.

Fuente de la imagen: indatalabs.com

Análisis predictivo para la gestión de inventario

"Análisis predictivo" es esencialmente un término elegante para utilizar datos para hacer predicciones sobre el futuro. En el comercio electrónico, esto puede resultar increíblemente útil para gestión de inventario.

La implementación de una herramienta de inteligencia artificial para análisis predictivo puede ayudarlo a mantenerse al tanto de la gestión de inventario, garantizando que nunca se quedará sin existencias ni tendrá demasiado inventario.

Por ejemplo, los algoritmos de IA suelen analizar datos como patrones de ventas anteriores, tendencias estacionales e incluso pronósticos meteorológicos para predecir la demanda futura de productos específicos. Al hacerlo, las empresas pueden ajustar sus niveles de inventario en consecuencia para evitar desabastecimientos o exceso de existencias, lo que puede resultar costoso.

La IA también puede ayudar a identificar productos de lento movimiento o de bajo margen, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre qué artículos descontar o eliminar por completo de su inventario. Además, el análisis predictivo puede ayudar a optimizar las operaciones del almacén al pronosticar qué productos se venderán más rápido y deberían colocarse en ubicaciones más accesibles.

En conjunto, las decisiones basadas en datos sobre la gestión de inventario mejorarán su eficiencia y ahorrarán en sus costos operativos.

Detección y prevención de fraude

El fraude es una preocupación importante para las empresas de comercio electrónico, pero la IA puede ayudar a detectarlo y prevenirlo.

Aquí hay algunas cosas comunes que la IA busca:

  • Comportamiento de compra inusual, como una cantidad de pedidos de alto valor realizados en un corto período de tiempo, especialmente si provienen de cuentas nuevas o previamente inactivas.
  • Direcciones IP o ubicaciones sospechosas, como compras realizadas en países a los que no se realiza entrega de su servicio.
  • Métodos de pago anormales, como compras realizadas con varias tarjetas de crédito o una tarjeta reportada como robada.
  • Detalles de envío inexplicables, como pedidos a una dirección de envío diferente a la dirección de facturación o a una empresa de transporte de carga.
  • Un inusualmente gran número de intentos fallidos de inicio de sesión o solicitudes de restablecimiento de contraseña.

Al adoptar una visión integral e imparcial de la seguridad del sitio web, la IA puede ayudar a proteger tanto al cliente como al minorista. Esto aumenta la confianza de los clientes en su sitio y permite que su equipo se centre en aspectos comerciales más importantes.

Optimización de precios

La optimización de precios implica establecer el precio correcto para cada producto para maximizar las ganancias sin dejar de ser competitivo.

Con la IA, las empresas pueden analizar el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y los precios de la competencia para tomar decisiones de precios más informadas. Por ejemplo, un minorista puede reducir los precios de los artículos que se venden lentamente para limpiar el inventario o incluso aumentar el precio de los paraguas en un día lluvioso.

Fuente de la imagen tryolabs.com

Otra forma en que la IA calcula la optimización de precios es mediante la orientación geográfica, que le permite ofrecer diferentes precios según la ubicación del cliente. Esto es esencial si desea escalar su negocio más allá de las fronteras y competir por participación de mercado en múltiples regiones.

Sin embargo, si hace esto, asegúrese de que la dirección de envío coincida con la dirección IP de cada cliente para que la gente no use VPN para abusar de la función. También querrá adoptar la infraestructura correcta para los servicios en línea globales, como CICD DevOps.

Por supuesto, los algoritmos de optimización de precios también pueden incorporarse a su estrategia de marketing. Por ejemplo, es posible que desee ofrecer a un cliente que compra con frecuencia productos premium un descuento en su próxima compra, aumentando así la fidelidad del cliente.

Análisis del sentimiento del cliente

La IA puede analizar las opiniones de los clientes mediante una técnica llamada "análisis de sentimiento". Esto implica buscar reseñas de productos, publicaciones en redes sociales e interacciones de servicio al cliente para discernir las emociones subyacentes.

A menudo, el análisis de la opinión de los clientes con IA clasifica los comentarios de los clientes en sentimientos positivos, negativos o neutrales. Esto puede ayudar a las empresas a identificar rápidamente tendencias y áreas de mejora, como un producto defectuoso o un agente de servicio al cliente con bajo rendimiento. Incluso puede ayudarle a identificar los puntos débiles de los clientes, permitiéndole desarrollar productos y servicios que resuelvan estos problemas.

Fuente de la imagen: ascendo.ai

Como comentamos anteriormente, la IA es una tecnología en rápido desarrollo y algunos algoritmos de análisis de sentimientos ahora pueden identificar las emociones de los clientes más allá de las positivas o negativas. Por ejemplo, podría resaltar la frustración, el entusiasmo o la confusión de los clientes, proporcionando a las empresas una comprensión más profunda de cómo se sienten sus clientes y por qué.

En general, el análisis de la opinión del cliente basado en IA puede ayudar a las empresas de comercio electrónico a comprender mejor a sus clientes y realizar mejoras específicas en sus ofertas.

Conclusión

No se puede negar que la IA ha aportado mejoras significativas al recorrido del cliente de comercio electrónico al mejorar la personalización, simplificar sitio de navegaciony automatizar la atención al cliente.

Estos beneficios por sí solos han generado una mayor satisfacción del cliente, lealtad y ventas para los primeros usuarios de la tecnología. Eso sin mencionar la mejora de la eficiencia operativa y el ahorro de costos para las empresas.

Sin embargo, es vital reconocer las limitaciones de depender demasiado de la IA, incluido el potencial de sesgo, la falta de contacto humano y la dependencia de la precisión de los datos. Por lo tanto, se debe intentar utilizar la IA como complemento de la experiencia y el juicio humanos, en lugar de como un reemplazo completo.

En resumen, para aprovechar plenamente los beneficios de la IA en el comercio electrónico, las empresas deben adoptar un enfoque reflexivo, evaluando y ajustando periódicamente los algoritmos. También debe invertir en una infraestructura de datos confiable explorando los diferentes tipos de almacén de datos y seleccionando uno según el tamaño de su organización y las herramientas que planea utilizar. Junto con la IA, estas herramientas digitales asegurarán el éxito futuro de su negocio.