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Cómo la IA se está aplicando en el comercio electrónico
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    Es obvio que la industria del comercio electrónico genera grandes cantidades de datos. Empresas, comerciantes y distribuidores son conscientes de que las soluciones que ofrece el Big Data para gestionar sus operaciones harán más valioso su negocio. A pesar de la irrupción de todas estas soluciones innovadoras, el Big Data puede representar una bendición o una maldición, dependiendo de cómo se use y se aplique. La revolución de la inteligencia artificial tiene como objetivo facilitar la gestión de esa cantidad ingente de datos, gracias a tecnologías inteligentes como el deep learning.

    En este sentido, la compañía RTB House destacada 3 soluciones importantes de la inteligencia artificial que los vendedores ya están utilizando para impulsar sus actividades de comercio electrónico basadas en datos.

    Estas tecnologías tienen la capacidad de personalizar el customer journey (el viaje del cliente) y ayudar a optimizar los procesos online, siendo así mucho más eficientes que antes, y automatizando algunas de sus actividades. Todo esto ayuda a hacer las compras online más fáciles, más eficientes, más atractivas y más ajustadas a las necesidades personales - en cada etapa del proceso de toma de decisiones.

    Búsqueda de productos - Algoritmos que reconocen imágenes

    ¿Alguna vez has visto algo que querías comprar, pero no tenías ni idea de dónde encontrarlo? Ya sea en un vídeo online, o en la vida real - no hay mucho que pudieses hacer para encontrar el producto.

    El reconocimiento de la imagen existe desde hace mucho tiempo, pero la inteligencia artificial convierte su uso en una tecnología extremadamente potente. El reconocimiento de imágenes basado en IA permite que una foto sea tomada con tu smartphone y obtenga la información sobre el producto, tienda electrónica y precio, ofreciendo la información exacta relacionada con la imagen.

    El primer paso nuevo en el viaje del cliente puede comenzar con una foto, cambiando la forma según la cual buscamos o compramos productos.

    Google, Microsoft, Facebook o Yahoo son líderes en el campo de la fabricación de sistemas que reconocen objetos mejor que los seres humanos. La API Cloud Vision de Google hace posible que los desarrolladores identifiquen objetos en una imagen, reconozcan palabras o texto e incluso adivinen la emoción que una persona de la imagen podría estar experimentando. Microsoft Cognitive Services, a su vez, permite construir en la parte superior una serie de imágenes similares, incluyendo las emociones y la detección de rostros. Las APIs de visión de Clarifai ayudan a las empresas a organizar su contenido, filtrar imágenes o vídeos generados por usuarios indecisos y hacer recomendaciones de compra basadas en fotos vistas o tomadas. La solución de redes neuronales de código abierto de Yahoo puede detectar imágenes no adecuadas o inseguras para el trabajo (NSFW), incluyendo imágenes prohibidas o para adultos, hecho que podría cambiar significativamente de operar de los e-commerce.

    El reconocimiento de imagen IA puede ser extremadamente útil para la industria del comercio electrónico. E-commerce, sitios web de agregadores (como motores de comparación de precios) o tiendas electrónicas que necesitan moderar millones de imágenes, pueden hacerlo automáticamente. También abre nuevas vías para las experiencias de los clientes, cuando los smartphones y las redes sociales son tan populares y la gente produce una gran cantidad de imágenes y videos relacionados con las marcas. El aprendizaje de ese contenido es un paso muy valioso hacia la verdadera personalización.

    Decisión de compra - tecnología que hace recomendaciones ultra-precisas

    Tomemos de nuevo customer journey. Pongamos que viste que querías comprar en una foto, revisaste el sitio web de la tienda y casi hiciste una compra. Algo te interrumpió, o tuviste dudas, el precio fue muy alto, etc. Es algo común.

    Los banners publicitarios personalizados crean un impulso para tomar una decisión final, ya sea recordándoles el producto o mostrando productos similares.

    Por supuesto, esta es una táctica muy conocida para los vendedores actuales. Sin embargo, una innovación esperanzadora del futuro cercano de la IA es el Deep Learning, -una rama innovadora de la IA que resuelve los problemas imitando el trabajo del cerebro humano- que tiene el potencial de llevar a cabo nuevas campañas de retargeting.

    Los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan para crear características que reconocen la actitud, la intención y el estado general de cada usuario que visita un sitio web y basado en ese conocimiento, prepara recomendaciones de productos altamente segmentados. Según RTB House, esta precisión puede hacer que las actividades publicitarias sean hasta un 50% más eficientes que con el enfoque típico de aprendizaje automático.

    El verdadero poder del Deep Learning desde el punto de vista del comercio electrónico es que la IA puede utilizar una gran cantidad de datos y aprender y actuar como lo hacen los seres humanos, sin instrucciones o reglas específicas. No hay que adivinar potenciales picos de ventas o escenarios de cómo reaccionan las personas. Los e-commerce dejarían la decisión completa a los algoritmos que aprenden con la práctica e intuyen de la experiencia cómo jugar óptimamente, pero mucho más rápido de lo que cualquier humano podría hacer nunca.

    Entrega - Algoritmos que predicen la toma de decisiones

    Vamos a tratar de imaginar que, por ejemplo, iTunes podría filtrar sus etiquetas de recomendaciones con conocimiento al probable interés existente según tu biblioteca. Pero más allá de eso, con inteligencia artificial, será capaz de decidir qué reproducir después de cada canción y qué agregar a tu biblioteca, e incluso cuándo hacer una compra en tu nombre.

    Esto es similar a lo que Amazon planea hacer con el llamado "envío anticipado". El sistema de distribución y la red definen de forma ultra-precisa los patrones de compra de los clientes y predice la marca, el rango de precios y el producto que se comprará. Después de esta predicción, los artículos podrían ser enviados a centros de distribución cercanos antes de que se ejecute una orden de compra, lo que significa que el paquete ya está en el centro de envío o en un camión antes de que el cliente lo compre. Funciona incluso mejor con productos cotidianos, como el té. Si los productos se pudiesen anticipar a la oferta y la demanda, nunca se quedaría un cliente sin su té favorito, y los comerciantes se beneficiarán de las ventas aceleradas.

    Si se aplica correctamente, esta idea podría llevar la analítica y la logística al siguiente nivel, permitiendo a las empresas reaccionar rápidamente (y automáticamente) en función de las necesidades de las personas, ampliando su base de clientes leales.

    Imaginando el comercio electrónico del mañana

    El comercio electrónico está impulsado por un proceso natural, los comerciantes y los distribuidores ya han visto la punta del iceberg de la IA con asistentes personales, chatbots, procesos automatizados y sistemas de retargeting personalizado. Sin embargo, la combinación de la nueva IA de aprendizaje profundo con el comercio electrónico no ha llegado realmente a demostrar todo su potencial todavía - al menos no en la medida de la utilización de redes neuronales sobre una base típica.

    Al combinar la inteligencia artificial con datos masivos, el futuro del comercio electrónico verá un ecosistema de compras más inteligente y auto-didacta que puede tomar buenas decisiones por sí mismo -algo que sólo podríamos haber imaginado hace una década, pero que ahora es definitivamente posible.

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