Aprendizaje automático de comercio electrónico

Después de un tiempo en el comercio electrónico, comprenderá la relación simbiótica de la industria con la tecnología. El comercio electrónico sólo es posible gracias al crecimiento de Internet. La amplia disponibilidad de teléfonos móviles contribuyó a que las tiendas de Internet estuvieran al alcance de todos.

Mucha gente que lo sabe le dirá que la inteligencia artificial es el próximo gran avance en tecnología (IA). La IA está ganando terreno rápidamente en una variedad de campos y formas. La industria del comercio electrónico no es inmune.

La inteligencia artificial, es decir, el componente de aprendizaje automático de la tecnología, está teniendo un impacto significativo en las empresas de comercio electrónico. El aprendizaje automático tiene numerosos usos en la industria del comercio electrónico.

Continúe leyendo para descubrir algunos de los más destacados. Además, le demostraremos por qué se está perdiendo algo si aún no está aprovechando el potencial de la IA para su negocio. Pero primero, repasemos los fundamentos.

El aprendizaje automático se ha desarrollado a lo largo de los años

Antes de adentrarnos en los detalles del aprendizaje automático y el comercio electrónico, es importante definir primero el aprendizaje automático. En su nivel más básico, es exactamente lo que dice: un método para que una máquina aprenda. Sin embargo, como es de esperar, las cosas son un poco más complicadas en la práctica.

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que abarca una amplia gama de tecnologías. Implica el desarrollo de algoritmos o programas capaces de acceder a datos y aprender de ellos. Todo sin necesidad de programación humana.

El reconocimiento de patrones es el método principal mediante el cual estos algoritmos "aprenden". Un algoritmo de aprendizaje automático se entrena alimentándolo con tantos datos como sea posible. Luego examina los datos e identifica cualquier tendencia. El algoritmo eventualmente se vuelve "inteligente", lo que le permite aplicar lo que ha aprendido a nuevos conjuntos de datos.

Los algoritmos de aprendizaje automático suelen dividirse en tres categorías:

Supervisado: utilizan ejemplos etiquetados específicos para aplicar lo aprendido en el pasado a datos nuevos. Son capaces de prever eventos futuros y comparar su producción con los resultados deseados. Como resultado de este "ejercicio", los algoritmos mejoran.
Sin supervisión: estos algoritmos analizan datos que no han sido etiquetados ni categorizados. No se pueden hacer predicciones basadas en ejemplos específicos. Como resultado, dichos sistemas hacen inferencias e identifican estructuras o patrones subyacentes en los datos.
Refuerzo: los algoritmos de refuerzo utilizan su entorno para probar sus resultados. Los programas aprenden el comportamiento correcto mediante prueba y error. Luego ajustan sus reacciones en consecuencia en el futuro.

El aprendizaje automático tiene una historia mucho más larga de lo que cree. Poco después de que los científicos descubrieran cómo funcionaban las neuronas del cerebro, surgió la disciplina.

Arthur Samuel diseñó un programa informático para jugar a las damas en 1952. Frank Rosenblatt creó la primera red neuronal totalmente artificial seis años después. Este es un algoritmo de aprendizaje automático basado en la estructura de las neuronas humanas en general.

En las décadas siguientes, el campo del aprendizaje automático siguió avanzando. En 1997, IBM había desarrollado la computadora Deep Blue. Derrotó al actual campeón mundial de ajedrez. Sin embargo, sólo en el siglo XXI este campo despegó realmente.

La invención de las GPU es en gran medida responsable de esta aceleración (Unidades de procesamiento de gráficos). Estos procesadores tienen la capacidad de permitir que los algoritmos examinen muchos más datos en un período de tiempo mucho más corto. Como resultado, el aprendizaje automático actual es capaz de comprender conjuntos de datos cada vez más complejos. También tiene la capacidad de crear predicciones significativamente más complicadas y precisas.

Diferencias entre aprendizaje automático e inteligencia artificial

Quizás esté pensando: "Espera, ¿no estás hablando de IA en lugar de aprendizaje automático?" cuando lees hasta aquí. En pocas palabras, la respuesta es sí y no. El aprendizaje automático, como los dedos y los pulgares, es IA, pero no toda la IA es aprendizaje automático.

El primero es el aprendizaje automático.
La inteligencia artificial incluye el aprendizaje automático como un subconjunto. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que hace predicciones o realiza acciones basadas en datos. Cuantos más datos esté expuesta la tecnología, más precisos serán sus resultados. Así es como se describe que los algoritmos en este campo tienen la capacidad de "aprender".
La inteligencia artificial es la número dos.
La IA abarca una variedad mucho más amplia de tecnologías. Cualquier tecnología que imite el comportamiento humano se denomina inteligencia artificial. El aprendizaje es un ejemplo, pero el razonamiento, la sensación y la adaptación son otros.
El aprendizaje profundo es un subcampo de la IA similar al aprendizaje automático en muchos aspectos. Es donde se analizan y aprenden enormes conjuntos de datos mediante complicadas redes neuronales. Estamos hablando de la enorme cantidad de datos que recientemente han estado disponibles en la era del big data.

Beneficios comerciales del aprendizaje automático del comercio electrónico

El aprendizaje automático, al igual que otras tecnologías de vanguardia como la realidad aumentada, tiene numerosas ventajas comerciales. Esto es especialmente cierto para los minoristas en línea. La capacidad de los algoritmos para dar sentido a cantidades masivas de datos no tiene precio.

Las aplicaciones de aprendizaje automático ahora están disponibles para prácticamente todos los aspectos de las operaciones de comercio electrónico. La inteligencia artificial del comercio electrónico ofrece todo, desde la gestión de inventario hasta la experiencia del consumidor. Echemos un vistazo más de cerca a cómo el aprendizaje automático puede ayudar a su empresa.

Un aumento en las conversiones
La capacidad de cualquier sitio web de comercio electrónico para convertir a los navegadores en compradores en línea es fundamental. Es por eso que estará preocupado por la tasa de conversión de su sitio web. Una de las razones por las que el aprendizaje automático es tan beneficioso para el comercio electrónico es que puede ayudar a aumentar las tasas de conversión de diversas formas. Cuando analicemos los casos de uso del comercio electrónico, hablaremos sobre cómo el aprendizaje automático puede ayudar con la tasa de conversión. Sin embargo, su valor a este respecto suele dividirse en dos categorías. Así es como puede ayudar con las recomendaciones de productos y los motores de búsqueda en el sitio. Los algoritmos basados en el aprendizaje automático pueden producir resultados de búsqueda más inteligentes. Pueden entender lo que se escribe en el campo de búsqueda gracias al procesamiento del lenguaje natural. Luego aplicarán lo que han aprendido en búsquedas anteriores para mostrarle al buscador exactamente lo que está buscando. Esto es cierto incluso si los clientes no ingresan el nombre del producto o incluso una descripción completa.
Las recomendaciones de productos basadas en aprendizaje automático también son más inteligentes. Los visitantes de un sitio de comercio electrónico se pueden analizar mediante algoritmos. Reconocerán los productos que un visitante mira o compra, así como el contenido con el que interactúa. Cuando un usuario regresa, se le ofrecen productos comparables a aquellos en los que anteriormente expresó interés. Por eso, cuando vas a Amazon, encontrarás muchos productos similares a los que has comprado o visto recientemente.
Ejecutar iniciativas de marketing más específicas
El marketing de comercio electrónico y la prospección de ventas tienen mucho en común. Las campañas más efectivas son aquellas que son extremadamente relevantes para su grupo demográfico objetivo. El aprendizaje automático puede ayudar a una empresa de comercio electrónico a mantener su relevancia. Las tiendas de comercio electrónico ahora tienen acceso a más datos que nunca en la era del big data. El aprendizaje automático puede ayudarles a dar sentido a los datos de los clientes para poder adaptar mejor las estrategias de marketing. Los algoritmos de aprendizaje automático son fundamentales para identificar patrones. Demuestran qué despierta el interés de ciertos clientes o visitantes del sitio web. Esto permite una segmentación de clientes más precisa. Puede dividir a sus clientes potenciales en grupos según sus áreas de interés. Como resultado, podrá enviarles material de marketing mucho más relevante. Otra área en la que el aprendizaje automático resulta útil es el retargeting. Los algoritmos pueden analizar el comportamiento del cliente y recomendar anuncios de retargeting altamente específicos. Imaginemos que un comprador potencial visitó el sitio web de Bliss. Es posible que ese visitante haya mirado los productos para el cuidado de la piel seca de la marca. Es posible que incluso hayan añadido productos de esa colección a su carrito de compras. Aunque al final no lo compraron. Eso sí, facilitaron una dirección de correo electrónico de contacto. Bliss utilizará el aprendizaje automático para determinar si el visitante es un buen candidato para una campaña de retargeting. Luego, la empresa puede enviar un correo electrónico promocionando los artículos para piel seca en los que el cliente potencial ha expresado interés.
Incrementar la eficiencia de las operaciones internas.
No todas las ventajas del aprendizaje automático del comercio electrónico están relacionadas con las operaciones de cara al cliente. Los algoritmos también pueden proporcionar información en tiempo real para ayudarle a mejorar la eficiencia de sus otras actividades. Como ejemplo, considere cómo administra sus niveles de inventario y su contabilidad. Muchas empresas se debaten entre el debate FIFO y LIFO. Analizar los datos del cliente es la mejor manera de determinar qué método es ideal para usted. El aprendizaje automático acelera y mejora la precisión de dicho análisis. Un software de computadora puede calcular las ventas de comercio electrónico, los gastos de almacenamiento, las consecuencias fiscales y otros factores. También puede ayudar a pronosticar la demanda futura. Como resultado, tiene toda la información que necesita para implementar los procesos más efectivos imaginables.
Tomar mejores decisiones
Siguiendo con el último punto, el aprendizaje automático es una herramienta fantástica para tomar mejores decisiones. Tendrás que decidir si el envío directo es bueno para ti. Quizás se pregunte si una nueva línea de productos despertaría el interés de los consumidores. Cualquiera que sea la decisión que deba tomar, el aprendizaje automático puede ayudarle. El aprendizaje automático ayuda en esta área al permitirle basar todas sus decisiones en datos. Los algoritmos o programas procesan e interpretan grandes cantidades de datos rápidamente. Esto le proporciona información útil para ayudarle a tomar mejores decisiones.

Casos de uso para el aprendizaje automático de comercio electrónico

Hemos analizado los beneficios comerciales generales del aprendizaje automático. Ahora es el momento de ser más precisos sobre cómo la tecnología afecta las compras por Internet. Los siguientes son seis escenarios de uso del aprendizaje automático en comercio electrónico.

Individualización
Los clientes de hoy no quieren ser vistos como un número más. Prefieren un alto nivel de personalización en su servicio al cliente. Es una personalización como esta la que hace que el consumidor regrese a su negocio. Si no puedes darlo, buscarán un competidor que sí pueda. ¿Cuáles son los beneficios de utilizar el aprendizaje automático para la personalización?
La única forma de lograr una personalización de alto nivel en línea es a través de la IA, principalmente el aprendizaje automático. Los algoritmos examinan los datos y el comportamiento del cliente para personalizar la experiencia del usuario para cada visitante del sitio. Su sitio web puede hacer recomendaciones de productos a cada usuario en función de sus preferencias conocidas. Un motor de recomendaciones como este es un enfoque fantástico para brindar experiencias individualizadas al consumidor. También es la tecnología utilizada por Amazon y Netflix, dos de las empresas más exitosas del mundo.
Realizar una búsqueda en el sitio
Cualquiera que haya utilizado Google recientemente puede dar fe de hasta qué punto han progresado las búsquedas en línea. Por otro lado, las búsquedas de sitios de comercio electrónico suelen ser insuficientes. Puede resultar exasperantemente difícil encontrar lo que busca a menos que sepa exactamente qué escribir. En la era del big data y el aprendizaje automático, no hay excusa para ello. Cuando se utilizan adecuadamente, los algoritmos inteligentes facilitan la realización de búsquedas inteligentes. ¿Cuáles son los beneficios de utilizar el aprendizaje automático para la búsqueda de sitios? Muchos visitantes de tu tienda online ya sabrán lo que están buscando. Es posible que no conozcan el nombre de un producto específico. O incluso qué artículo sería apropiado para ellos. Como resultado, la búsqueda de su sitio debe ser lo suficientemente sofisticada para brindar la solución adecuada. Esto es cierto independientemente de lo que se escriba en la barra de búsqueda. Digamos que alguien visita el sitio web de Camelbak. Es posible que necesiten algo que les ayude a mantenerse hidratados mientras caminan. Simplemente pueden escribir "senderismo" en la barra de búsqueda del sitio. Afortunadamente, una búsqueda inteligente basada en aprendizaje automático puede solucionarlo. Como puede ver en los ejemplos anteriores, esa búsqueda precisa produce resultados extremadamente relevantes. Todo lo que se devolvió son paquetes de senderismo y embalses.
Gestión de la oferta y la demanda.
A fin de cuentas, el comercio electrónico, como muchos otros sectores empresariales, tiene que ver con la oferta y la demanda. Como comerciante en línea, debes garantizar que tienes el stock adecuado en las cantidades adecuadas para satisfacer las necesidades de tus clientes. Estos requisitos cambian a lo largo del tiempo. Como resultado, es preferible una gestión proactiva del inventario y de la cadena de suministro. Por eso es tan importante predecir la demanda para los minoristas de Internet. Ser capaz de anticipar las necesidades cambiantes de los clientes le sitúa por delante del resto. El aprendizaje automático le ayuda a realizar pronósticos precisos en tiempo real. Cuando se trata de gestión de oferta y demanda, ¿por qué debería utilizar el aprendizaje automático? En la industria del comercio electrónico, administrar su cadena de suministro es fundamental para su éxito. La forma de seguir adelante es equilibrar la demanda de los clientes con gastos como los costos de aterrizaje y el transporte. Puede calcular fácilmente todos los números esenciales utilizando el aprendizaje automático. La previsión cuantitativa se puede realizar con la ayuda de un algoritmo impulsado por IA. Esto implica hacer proyecciones basadas en datos fríos y concretos. Es la técnica más eficaz para garantizar que sus previsiones sean lo más precisas posible. Como resultado, es más probable que las modificaciones que realice en el inventario y la cadena de suministro tengan éxito.
Predicción de abandono
La rotación de clientes es un tema candente en el mundo B2B. Se refiere al ritmo al que los clientes abandonan una marca para patrocinar otra. También vale la pena explorarlo como negocio de comercio electrónico. Es simplemente más fácil venderle a un cliente existente. Es por eso que los minoristas de Internet valoran tanto el marketing de retención. Pero, ¿qué pasaría si pudieras mejorar ese aspecto de tu enfoque de marketing anticipando qué clientes tienen más probabilidades de irse? Esa es la oportunidad que brinda el aprendizaje automático. ¿Cuáles son los beneficios de utilizar el aprendizaje automático para anticipar la deserción? La predicción de abandono es el proceso de identificar patrones en los datos de los clientes existentes y anteriores. ¿Qué comportamientos exhiben los clientes cuando están a punto de abandonar, por ejemplo? Estos son los tipos de descubrimientos que pueden realizar los algoritmos de aprendizaje automático. Puedes identificar a las personas que están a punto de abandonarte si tienes esta información. Luego, utilizando el correo electrónico, las redes sociales u otros medios, puede personalizar las campañas de marketing para mantenerlos a bordo.
Detección de fraude
Se podría creer que el fraude en el comercio electrónico es cosa del pasado en esta época de concienciación sobre la ciberseguridad. Desafortunadamente, estarías equivocado. La cantidad de dinero desperdiciado por las tiendas de Internet en fraudes aumenta continuamente. Como resultado, la identificación y protección del fraude son actividades críticas para todas las empresas en línea. La tecnología de aprendizaje automático tiene el potencial de mejorar y agilizar estas operaciones. ¿Cuáles son los beneficios de utilizar el aprendizaje automático para la detección de fraude? Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar una gran cantidad de datos, lo que ayuda a la detección de fraudes. Cuando se trata de transacciones reales, pueden evaluar los datos de los clientes. Eso significa que pueden detectar los signos reveladores de una transacción legítima. También notarán inmediatamente si una transacción se sale de lo común. Si algo sobre un artículo supuestamente comprado no está del todo bien, se marcará como posiblemente fraudulento. Este podría ser el caso si el pago se realiza desde una ubicación inesperada, en un dispositivo no confirmado o en un momento extraño.
Un mayor nivel de servicio al cliente
El servicio al cliente es algo que toda empresa de comercio electrónico entiende. Pero ¿qué es exactamente un servicio al cliente de clase mundial? Se caracteriza en el competitivo mercado minorista actual por brindar atención al cliente cuando y como cada consumidor lo desee. Agregar una gran cantidad de nuevos empleados es un enfoque para brindar ese servicio omnicanal las 24 horas del día. Sin embargo, incluso para las empresas más conocidas esto no siempre es factible. En cambio, las organizaciones suelen utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar la satisfacción del cliente. ¿Cuáles son los beneficios de utilizar el aprendizaje automático para mejorar el servicio al cliente?
En el mundo del comercio electrónico, los chatbots son uno de los ejemplos más accesibles de aprendizaje automático. Muchos sitios web tienen un chatbot que puede ayudarte. Las herramientas ayudan a los minoristas en línea con preguntas típicas y dirigen a los visitantes a productos específicos. Cuando se trata de mejorar las respuestas de los chatbots, entra en juego el aprendizaje automático. Un bot habilitado para IA puede aprender de sus interacciones y adaptar sus respuestas en el futuro. Como resultado, cuanto más se utiliza un chatbot, más humano parece y más útil es la información que brinda.

Pasos para adoptar el aprendizaje automático en su negocio de comercio electrónico

Ahora debería tener una buena comprensión de cómo se puede utilizar el aprendizaje automático en el comercio electrónico. Incluso puedes idear algunos conceptos para tu propia tienda en Internet. Eso es fantástico, pero ¿cómo empezar con la tecnología? Para comenzar, debe seguir seis pasos sencillos.

Aprenda todo lo que hay que saber sobre el aprendizaje automático
Antes de poder utilizar correctamente el aprendizaje automático, primero debe obtener una comprensión profunda de sus capacidades. Eso requiere dedicar tiempo a investigar el estado actual de la tecnología. Examine las soluciones habilitadas para IA disponibles y vea qué procesos pueden beneficiarse del aprendizaje automático.
Consiga la ayuda de un experto externo
Si no puede encontrar todas las respuestas por su cuenta, busque ayuda de especialistas actuales en la industria. Simplemente puede pedirle a un profesional una orientación amplia. Puede contratar a un ingeniero de aprendizaje automático si desea profundizar en la tecnología. Podrán supervisar la adopción en toda su empresa.
Identificar los problemas con los que el aprendizaje automático puede ayudar
Primero debe identificar sus objetivos antes de implementar cualquier solución tecnológica. El aprendizaje automático es de la misma manera. Simplemente decir que deseas optimizar tu tienda de comercio electrónico no es suficiente. Deberá hacer una lista de objetivos que pueda realizar un seguimiento. Por ejemplo, puedes descubrir que tu página de inicio tiene una alta tasa de rebote. Con una mayor personalización, es posible que puedas reducir esa tasa de rebote. Ese es un objetivo específico con el que una solución basada en aprendizaje automático puede ayudarle.
Reconozca sus deficiencias tecnológicas y de capacidad
Este paso debe realizarse en conjunto con el anterior. Considere las capacidades de su organización al diseñar sus objetivos de aprendizaje automático. No ponga sus miras más allá de lo que le permitan su mano de obra o sus capacidades tecnológicas. Muchas tecnologías de aprendizaje automático tienen barreras de adopción relativamente bajas. Sin embargo, este no es siempre el caso. Además, las implementaciones completas de aprendizaje automático no son algo que deba tomarse a la ligera.
Reúna un equipo comprometido a poner en práctica el aprendizaje automático
You may begin the process of implementing machine learning if you have clear and attainable goals in mind. Creating a process-focused team will aid in keeping things on track. It avoids adding to the workload of your current employees. It also guarantees that implementation receives the attention it requires.The following are some of the tasks that this team will be responsible for:- Data collection and organization.- Creating systems to consolidate data collection in the future.

– Utilizar tecnologías de aprendizaje automático preexistentes o escribir código propio.

– Se están implementando programas piloto de soluciones.
Escalar y medir
Cualquier nueva solución de aprendizaje automático debe implementarse al principio a una escala limitada. Analice primero una recopilación de datos pequeña y particular utilizando una nueva herramienta o aplicación. Luego podrá poner a prueba los conocimientos, las proyecciones o los resultados. Si está satisfecho con los resultados de su nueva aplicación de aprendizaje automático, puede ampliarla. Además, al demostrar su eficacia a menor escala, obtendrá un mayor apoyo de las partes interesadas clave. Como resultado de esto, será más fácil obtener su apoyo para una adopción cada vez mayor.

Conclusión

Las máquinas que pueden aprender sin depender de la intervención humana anteriormente se consideraban ciencia ficción. Ahora es una parte muy importante de la vida diaria. El aprendizaje automático y otros procesos basados en IA están por todas partes. Y su influencia no hace más que aumentar. Si es una empresa de comercio electrónico que no ha adoptado el aprendizaje automático, se quedará atrás. Después de todo, las ventajas de la tecnología para su industria son enormes. El aprendizaje automático puede ayudarle a mejorar su eficiencia en una variedad de áreas, incluido el servicio al cliente y la gestión de inventario. También es más fácil de lo que cree aprovechar las soluciones de la región. Al comprender más sobre los fundamentos del aprendizaje automático del comercio electrónico, ya habrá dado el primer paso. Todo lo que queda ahora es descubrir qué desea que la tecnología haga por usted y ponerse a trabajar.