La web 3.0 o web semántica fue un concepto muy de moda hace un par de años. Sin embargo, el mundo de la tecnología se mueve muy deprisa y hoy casi parece olvidado, sepultado por nuevas tendencias como Big Data, Internet de las Cosas, cloud computing, transformación digital, etc.
Pero que se hable menos no quiere decir que haya quedado atrás. Lejos de ello, ahora es cuando estamos empezando a ver sus primeros frutos, gracias a las mejoras logradas en el procesamiento del lenguaje natural. Por ejemplo, los asistentes virtuales como Siri, Google Now o Cortana cada vez se afinan más. Y también es muy importante su aplicación en el ecommerce, dando lugar a buscadores internos más precisos, multiplicando las posibilidades de transformación en compra.
David Fernández, director de desarrollo de negocio de Inbenta, indica en un artículo que “un buscador interno deficiente, una experiencia de búsqueda complicada o un mal diseño puede llevarles a sufrir cuantiosas pérdidas”. Según explica, los resultados de búsqueda inexactos o insatisfactorios “suelen estar relacionadas con el identificador SKU (Stock Keeping Units), un sistema que usan la mayoría de páginas web para gestionar su catálogo de productos online. Es un identificador usado para el seguimiento sistémico de los productos y servicios ofrecidos a los clientes”.
Especifica que “cada SKU se asocia con un objeto, producto, marca o servicio”, pero advierte de que los usuarios no buscan un SKU, sino “productos y servicios que describan cualidades y características”. Así, las palabras claves son primordiales para ofrecer al cliente el producto exacto que desea comprar, por lo que hay que tratar de averiguar las palabras precisas que puedan ofrecer aquello que busca el cliente.
“Este proceso se centra en la siguiente estructura: ‘nombre del producto’+‘características’. Sin embargo, las características y los nombres de productos pueden aparecer en cualquier orden, contener faltas de ortografía y tipográficas o lenguaje coloquial, convirtiendo la consulta de productos en un autentico desafío para los motores de búsqueda internos. Aquí es donde la tecnología centrada en el procesamiento del lenguaje natural entra en juego”, declara Fernández.
Asegura que gracias a esta tecnología “es posible analizar y comprender el significado global de la consulta en lugar de hacer la búsqueda mediante las restringidas y tradicionales palabras clave. Así, al procesar el lenguaje humano, podemos crear un motor de búsqueda inteligente que permita a los usuarios encontrar la respuesta exacta a la duda planteada”.
Esto se traduce en beneficios para la empresa, como el “aumento exponencial de los ingresos online al optimizar los resultados de búsqueda de los clientes, mejora del rendimiento, crecimiento de la conversión de búsquedas en compras, consecución de una experiencia de usuario de calidad basada en la satisfacción del cliente, etc.”, comenta el director de desarrollo de negocio de Inbenta.
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