Aprendizaje automático para comercio electrónico y pymes

Nunca es demasiado tarde para aprender; de hecho, ahora es el mejor momento. Si dirige una pequeña o mediana empresa o un negocio de comercio electrónico, conocer más acerca de sus clientes lo ayudará a tomar mejores decisiones comerciales que nunca. No es necesario ir de puerta en puerta: Machine Learning (ML) hace el truco por usted.

Si bien la IA se trata de imitar las habilidades humanas, la tecnología de aprendizaje automático entrena a una máquina sobre cómo aprender; es básicamente un empleado autodidacta que procesa e interpreta los datos del consumidor, lo cual es particularmente importante para los minoristas en línea.

Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden encontrar en varias aplicaciones de inteligencia artificial. Te contaremos más sobre los dos principales beneficios y las cinco cosas que puedes implementar en tu estrategia de crecimiento y comercio electrónico.

Beneficios de ML para sitios de comercio electrónico y pymes

Los beneficios de ML van más allá de mejorar las ventas de comercio electrónico. Con ML, puede crear ventajas comerciales para cada departamento de su negocio de comercio electrónico. Mejore la eficiencia, la productividad, brinde una mejor atención al cliente y tome mejores decisiones de recursos humanos. Así es como ML ayuda a las pymes y a los sitios web de comercio electrónico.

Ayuda a identificar patrones y tendencias.

Métase en la cabeza de su cliente promedio, sepa qué los motiva y qué necesitan, antes de que lo hagan. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican tendencias y descubren patrones a partir de los datos, sin que tengas que especificar lo que estás buscando. Esto garantiza que realmente obtenga información precisa y verdadera, en lugar de lo que tal vez esperaba encontrar. Lo siento.

Cada acción que realizamos en línea deja una huella digital. Desde compras anteriores hasta interacciones en línea, dejamos atrás mucha información valiosa. Esto suena muy Gran Hermano, pero tenga la seguridad: con las pautas de privacidad actuales y los sistemas implementados, en realidad no sabrán quién es usted, solo qué tipo de persona si eso es menos aterrador.

Machine Learning recopila todos estos datos y los combina en una persona o perfil que puede ayudar a las empresas en línea a crear una mejor experiencia para el cliente, simplemente porque entienden con quién están interactuando. ¡Hola, mejores relaciones! En línea, al menos. Y con empresas. ¡Pero aún!

Es preciso y automatizado.

Como dijimos, ML busca patrones reales, sin que usted lo empuje en la dirección deseada. Puede procesar grandes volúmenes de datos increíblemente rápido. Esto le permite tomar las medidas adecuadas en el momento adecuado. Después de implementar una tecnología de aprendizaje automático, en realidad eres libre de hacer otra cosa y dejar que haga lo que mejor sabe hacer.

El aprendizaje automático está completamente automatizado y es muy preciso, especialmente en comparación con el análisis manual de los datos de los clientes. Esto mejora la productividad y la eficiencia de su departamento de marketing y ventas. ¡Ahorra tiempo y (¡escuchémoslo todos juntos!) dinero! Esto también se aplica a la atención al cliente, si implementa ML en eso. Descubra cómo más adelante, porque ahora destacaremos 5 formas de hacer uso de ML.

Cinco formas de aprovechar el poder de ML para su sitio de comercio electrónico o SMB

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático no son solo herramientas para grandes organizaciones: cada vez más pymes y sitios web de comercio electrónico lo implementan para aumentar las ventas y reducir los costos. Aquí hay cinco maneras en que usted puede hacer lo mismo.

1. Recomendación y personalización de productos

¿Sabes cuando estás en el supermercado y te diriges a la caja, donde te topas con todos los dulces que ansiabas, pero no estaban en tu lista? Así que tomas un Snickers porque no importará para el total, ¿verdad? Imagínese si el comercio electrónico pudiera hacer lo mismo.

Ellos pueden. La mayor parte de las tiendas web le mostrarán lo que "también podría interesarle" después de agregar un artículo a su cesta.

Eso en sí mismo no es nada nuevo. Pero mientras que las recomendaciones de productos tradicionales muestran productos en función de su popularidad entre todos, un motor de recomendaciones ayuda a crear experiencias de compra personalizadas: muestra recomendaciones individuales.

Mediante el uso de análisis predictivos, esta tecnología de IA aumenta sustancialmente la conversión y la participación del cliente. El 80% de los compradores tienen más probabilidades de comprar en una empresa que ofrece experiencias personalizadas. Eso es un montón de compradores.

Los propietarios de pequeñas empresas y aquellos que recién comienzan con ML para su plataforma de comercio electrónico pueden no tener idea de dónde obtener todos los datos necesarios. Comience de a poco, por ejemplo, implementando cuestionarios en su sitio web para recopilar información sobre sus clientes, sin que se sienta muy intrusivo.

2. Implementar precios dinámicos y retargeting

No se trata solo de mostrar el producto correcto: el precio correcto también juega un papel importante en el proceso de toma de decisiones de los consumidores. ML detecta demandas y cambios en el comportamiento de los consumidores. Con estos modelos predictivos, puedes ofrecer descuentos en tiempo real, ayudándote a ajustar los precios para aumentar las ventas o mejorar los márgenes.

A veces, el producto y el precio no son los problemas. es el momento ML ayuda al minorista de comercio electrónico a implementar campañas de retargeting inteligentes para recordar a los visitantes sus productos cuando sea el momento adecuado. Además de la reorientación, esta táctica también es útil para aumentar las ventas y la retención general de clientes.

3. Mejorar los motores de búsqueda

La forma en que buscamos ha cambiado drásticamente a lo largo de los años. Los motores de búsqueda se han convertido en una parte estándar de nuestra vida, y la forma en que les “hablamos” muestra este cambio en la relación. Como en muchas relaciones: queremos que entiendan todo lo que queremos sin decir realmente lo que queremos.

Utilizamos motores de búsqueda para encontrar lo que necesitamos. Pero si estos motores pueden brindarnos opciones aún mejores de las que realmente pensábamos, cambia todo el juego. ML puede hacer eso usando un modelo de aprendizaje automático con preferencias de usuario a corto y largo plazo, historial y consultas previas.

Tenga en cuenta que aunque ML puede sustraer toda esta información de los usuarios, su sitio web debe estar preparado para esto. ML quiere hacer coincidir palabras clave y sinónimos, las palabras clave que ha atribuido a sus productos, así que asegúrese de que estén en su lugar.

4. Chatbots

Algunas personas solo necesitan un empujón en la dirección correcta. Tal vez están buscando un enlace a la información sobre las entregas. Si tiene un agente de atención al cliente que dedica tiempo a eso, está bien, pero no es muy rentable.

Un chatbot inteligente puede interpretar las preguntas de los usuarios individuales y responderlas individualmente. Mientras tanto, su agente de servicio puede concentrarse en consultas más urgentes y brindar un soporte más personalizado.

Los chatbots inteligentes dependen en gran medida del aprendizaje automático. Cuantas más conversaciones tengan, más humanos parecerán. Pero con el tiempo, y dependiendo de su inversión, pueden aprender a hacer mucho más, como identificar posibles oportunidades de ventas adicionales o descubrir las necesidades a largo plazo del cliente.

5. Predicción de oferta y demanda

Por último, pero no menos importante: mientras ML lo ayuda a predecir qué productos se venderán mejor a los consumidores individuales, también lo ayuda a optimizar su cadena de suministro. En pocas palabras: al predecir el comportamiento del cliente, también predice el stock requerido y ayuda con la gestión de la cadena de suministro.

Vincular los esfuerzos de comercio electrónico con la gestión de inventario ofrece beneficios más allá del aumento de las ventas y la lealtad del cliente. Sin existencias innecesarias significa un mejor flujo de caja, todo gracias a Machine Learning.

Alex Birch es cofundador de Amazon FBA Business y amante de todo lo relacionado con el marketing y la búsqueda. Originario de Manchester, Reino Unido, pero ahora disfruta de la vida en la soleada Barcelona. Conéctate con él en LinkedIn.