4 formas de aplicar la inteligencia artificial al comercio electrónico

“El comercio electrónico se reinventa constantemente para buscar nuevas fórmulas de crecimiento que permitan aumentar las ventas y la cuenta de resultados así como optimizar la experiencia del cliente para fidelizarlo”.

Así lo indica Alberto Hernández, Partnerships Director de Webloyalty, que apunta, por ejemplo, a “soluciones de Big Data e inteligencia artificial”, con las que se puede “optimizar” la “atención al cliente” y “mejorar los servicios de logística o la creación de patrones de comportamiento de usuarios, que tienen como finalidad ofrecer productos y servicios que se ajusten lo máximo posible a los gustos y las demandas de los consumidores”.

“La aplicación de inteligencia artificial en el comercio electrónico es sinónimo de predicción, análisis de datos y atención personalizada”, prosigue Hernández, que la define como “tecnología en constante crecimiento y evolución que marcará una diferencia sobre la percepción y recomendación de la marca, la repetición de compra, el posible incremento sobre la cesta media o las interacciones con su departamento de atención al cliente con aquellos eCommerce que empiecen a incorporar varias de estas soluciones”.

Webloyalty acude a datos de Gartner para indicar que 6 de cada 10 tiendas online utilizarán soluciones de inteligencia artificial el año que viene, con un tercio de los ingresos procedentes de dicha tecnología.

Pero, ¿de qué forma se puede aplicar la inteligencia artificial al comercio electrónico para ganar ventaja competitiva frente a los rivales? Para empezar, con las conversaciones de los “chatbots para una atención personalizada” las 24 hora del día, los 7 días de la semana, que pueden reemplazar o tan solo complementar la funcionalidad del tradicional apartado de preguntas frecuentes solucionando dudas, resolviendo problemas, orientando en el proceso de compra o asistiendo en la parte del cobro.

En segundo lugar, Webloyalty habla de la “experiencia personalizada con patrones de consumo” de los clientes registrados. Un análisis de su comportamiento permite conocer sus gustos y segmentar al detalle.

También se puede conseguir un “inventario inteligente”. Los patrones de compra permiten también trabajar con modelos predictivos y adelantarse a la demanda, lo que llevaría a prever existencias de un producto determinado en un almacén concreto antes de que el usuario se anime a comprarlo. Esto también sirve para sugerir descuentos en compras recurrentes.

Por último está la “búsqueda de productos con imágenes”. Utilizando tecnología de inteligencia artificial, una tienda puede identificar productos por su imagen y añadirlos al carrito de compra si el cliente lo desea.