Casos de éxito de inteligencia artificial en e-Commerce

Búsqueda por imagen para ofrecer el producto perfecto

A priori un elemento poco llamativo pero que ya no dudan en utilizar e-Commerce de marcas tan globales como las de Inditex. La búsqueda por imagen se popularizó hace algunos años gracias a la API Cloud Vision de Google, que permite buscar imágenes similares a la propuesta por el usuario y saber dónde están alojadas.

Este sistema de búsqueda de parecidos funciona a través del reconocimiento de puntos clave dentro de la imagen, muy cercano a lo que hoy ha popularizado la biometría en el reconocimiento facial. Con ayuda de estos parámetros, el sistema utiliza la inteligencia artificial para encontrar resultados similares.

En e-Commerce esto ha evolucionado hasta la posibilidad de reconocer estos parámetros para encontrar un producto igual o parecido al de una fotografía tomada por un usuario. Si se trata de la misma tienda (como es el caso de Zara), la propia aplicación mostrará el producto deseado, prendas similares (si el bug estilístico es muy amplio, como en una camisa blanca) o incluso una nueva propuesta ante una imagen que no reconoce como propia.

Machine learning en la experiencia de compra y el customer journey

Conocer el customer journey de tus usuarios es fundamental para entender sus motivaciones ante la compra, el momento en el que se encuentra y las necesidades que puede tener. En este punto el machine learning arroja luz al realizar predicciones sobre el siguiente paso que tomará el cliente.

El algoritmo de machine learning de Amazon cumple con este objetivo. ¿De qué forma? Siendo capaz de proponer al usuario su siguiente compra en función de su historial y el de los compradores que comparten gustos y necesidades con él. Esto ya está implementado a todos los productos de la casa de Jeff Bezos, como es el propio dispositivo Alexa, que trae consigo una gran precisión de búsqueda y propuesta de contenido gracias al deep learning.

De la misma forma, Tealeaf era una herramienta que IBM ahora ha profesionalizado aún más y que permitía conocer cuál es la navegación del usuario dentro de tu e-Commerce y entender su interacción con los distintos elementos de tu tienda online. Así es posible identificar los puntos fuertes del site, así como las fugas y parcelas menos optimizadas que pueden estar haciéndote perder ventas.

La experiencia de compra, sin duda, se ve potenciada por una experiencia de compra satisfactoria para el usuario. Un ejemplo claro que se repite en todos los casos de éxito analizados: la web holandesa de Decathlon consiguió mejorar su conversión un 5,2% tras añadir productos recomendados de forma personalizada a sus usuarios.

Precios dinámicos con inteligencia artificial

Esta es, sin duda, la pata fuerte de empresas de software como Reactev. En este caso, el objetivo de la aplicación de la inteligencia artificial es el de entender los cambios de precios en el mercado, en función de las fluctuaciones de precios en la competencia, así como los niveles de oferta y demanda.

Gracias a ese conocimiento es posible predecir cambios en el comportamiento de los usuarios, oleadas de compras o una época de sequía por baja tendencia. Este sistema de predicción y optimización de precios se utiliza por parte de todos los grandes marketplaces como Alibaba y Amazon, así como tiendas de consumibles que trabajan con estrategias de dynamic pricing.

¿Y qué beneficio supone utilizar la inteligencia artificial en tu estrategia de precios? No perder oportunidades de venta + obtener el máximo margen en cada momento.

En general, aplicar precios dinámicos con inteligencia artificial son un caso de éxito en sí mismo. Y es que conlleva ventajas desde el control y previsión de stock hasta el cálculo minucioso sobre los valores del margen de beneficio obtenido.