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Motores de recomendación basados en IA: ventajas y cómo implementarlos
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A medida que el comercio electrónico ha evolucionado, las expectativas de los clientes siguen aumentando y exigen experiencias de compra personalizadas y relevantes. En respuesta a esta demanda, los motores de recomendación impulsados por IA han surgido como una herramienta poderosa que permite a los propietarios de tiendas en línea ofrecer recomendaciones de productos personalizadas a clientes individuales. Muchos minoristas en línea y proveedores de servicios de transmisión están aprovechando la tecnología para dar un salto en las ventas. Se informa que el 35% de todas las compras de Amazon y el 70% de las compras de Netflix se impulsan mediante sus sistemas de recomendación. Al aprovechar el comportamiento del cliente, el historial de compras y las preferencias, estos motores ofrecen innumerables beneficios tanto para los consumidores como para las empresas. Hoy, profundizaremos en las ventajas de los motores de recomendación impulsados por IA en el comercio electrónico y brindaremos información sobre cómo los propietarios de tiendas pueden implementarlos de manera efectiva para impulsar la participación del cliente y aumentar las ventas.
Las 5 principales ventajas de los motores de recomendación de IA
1. La experiencia de compra personalizada es clave
Los sistemas de recomendación basados en inteligencia artificial han cambiado la forma en que los clientes interactúan con los minoristas en línea. Mediante algoritmos sofisticados y aprendizaje automático, estos motores pueden analizar una gran cantidad de información de los clientes, incluidas transacciones anteriores, historial de navegación y datos demográficos (Verhoef, Kannan e Inman, 2015). A los clientes se les ofrecen productos relevantes que probablemente les interesen, lo que crea una experiencia de compra más personalizada. La posibilidad de realizar una compra aumenta gracias a este toque personalizado, lo que mejora la satisfacción del consumidor y reduce la fatiga de elección.
2. Permita que los clientes interactúen con su marca
Los motores de recomendación basados en inteligencia artificial fomentan una mayor interacción y sesiones de navegación más prolongadas al presentarles a los clientes recomendaciones de productos que se adaptan a sus gustos (Khan, Raza, Khan y Yaseen, 2020). Es más probable que los clientes pasen más tiempo mirando una mayor variedad de productos, lo que aumenta la exposición a diferentes artículos en la selección de la tienda. Este mayor nivel de interacción también puede contribuir a mejores tasas de retención de clientes, ya que los compradores perciben que la plataforma es más relevante y fácil de usar.
3. Más oportunidades de venta cruzada y venta adicional
Los motores de IA son excelentes para identificar patrones y correlaciones en el comportamiento de los clientes, lo que permite a los propietarios de tiendas implementar estrategias eficaces de venta cruzada y venta adicional . La venta cruzada implica recomendar productos complementarios a los que los clientes están viendo o comprando en ese momento, mientras que la venta adicional implica sugerir versiones premium o mejoradas de los productos (Huttunen y Raulas, 2017). Al implementar estratégicamente estas recomendaciones, las empresas pueden aumentar el valor promedio de sus pedidos y los ingresos por cliente.
4. El abandono del carrito ya no es un obstáculo
El abandono del carrito de compras es un problema constante en el comercio electrónico. Muchos compradores colocan productos en sus carritos, pero no completan la transacción. Los motores de recomendación de IA pueden ayudar a combatir este problema al ofrecer recompensas personalizadas en momentos clave de la experiencia del consumidor. Se puede incitar a los clientes a completar su compra al ofrecerles descuentos, envío gratuito u ofertas por tiempo limitado en los productos que tienen en su carrito (Saini y Saini, 2017).
5. Gestione su inventario de manera eficiente
La gestión de inventario tiene un impacto directo en la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa. La recomendación impulsada por IA puede ayudar a los gerentes de tiendas a detectar tendencias y pronosticar la demanda, lo que garantiza que los artículos populares permanezcan en stock y, al mismo tiempo, limita el excedente de inventario (Liu y Wei, 2019). Esta estrategia basada en datos ayuda a la eficiencia del inventario, lo que reduce la posibilidad de que se produzcan desabastecimientos o exceso de existencias.
¿Cómo implementar un sistema de recomendaciones para tu tienda?
Ahora que hemos analizado las múltiples ventajas de los motores de recomendación impulsados por IA , veamos cómo los minoristas en línea podrían usarlos de manera eficiente:
1. Definir objetivos y criterios
Antes de elegir un motor de recomendaciones, los propietarios de tiendas deben delinear sus objetivos y criterios en detalle. Considere lo siguiente:
- ¿Qué tipos de recomendaciones desea hacer (por ejemplo, recomendaciones de productos, artículos relacionados y productos de tendencia)?
- ¿Qué fuentes de datos (por ejemplo, comportamiento del consumidor, historial de compras, datos demográficos) utilizaría para hacer recomendaciones?
- ¿Cómo medirá la eficacia de su sistema de recomendaciones (por ejemplo, mejoras en las ventas o en las métricas de participación del cliente)?
2. Elige el mejor motor de recomendaciones
El sector está inundado de empresas que ofrecen soluciones de IA. Antes de decidir cuál es la mejor solución, los propietarios de tiendas deben tener en cuenta sus objetivos, presupuestos y escalabilidad individuales. Algunas herramientas que se utilizan ampliamente en el mercado son:
- Amazon Personalize : aprovecha el aprendizaje automático para diseñar e implementar rápidamente recomendaciones personalizadas y segmentación inteligente de usuarios a gran escala. Como Amazon Personalize puede diseñar en función de sus requisitos específicos, puede ofrecer la experiencia perfecta al cliente en el momento y el lugar adecuados.
- Nosto : la capa de datos inteligente de Nosto integra datos de comportamiento, transaccionales e importados con inteligencia artificial visual para crear un conjunto completo de recomendaciones correctas y relevantes. Con opciones de personalización ilimitadas y una interfaz de usuario diseñada para la acción, es fácil usar e implementar recomendaciones de productos relevantes.
- RichRelevance : con su exclusiva e innovadora función de integración de catálogos en tiempo real, los minoristas pueden mantener actualizados constantemente los catálogos de productos, el inventario y los precios. Los clientes obtienen una visibilidad completa con monitoreo las 24 horas y advertencias sobre fallas o interrupciones. En 2020, RichRelevance lanzó la integración con Shopify, lo que es una buena noticia para los propietarios de tiendas de todo el mundo.
3. Recopilar y utilizar datos
Para aprovechar al máximo el potencial de los motores de recomendación, los propietarios de tiendas deben recopilar datos relevantes de los clientes de múltiples puntos de contacto, como interacciones en el sitio web, historial de compras y participación en las redes sociales. Antes de elegir la herramienta de inteligencia artificial, los comerciantes deben considerar el seguimiento de los datos con herramientas como Google Tag Manager, Google Analytics , Hotjar, etc. Esta información se utilizará para generar sugerencias precisas y personalizadas.
4. Filtrado colaborativo
El filtrado colaborativo se utiliza ampliamente en los motores de recomendación que analizan la actividad y las interacciones de los usuarios para detectar patrones y similitudes entre los clientes. Las empresas pueden utilizar el filtrado colaborativo para ofrecer recomendaciones personalizadas en función de los intereses de clientes comparables.
5. Combine el filtrado basado en contenido
El filtrado basado en contenido implica recomendar productos en función de sus atributos y descripciones, lo que lo convierte en un componente importante del filtrado colaborativo. Las empresas pueden ofrecer sugerencias de productos más amplias y precisas combinando estas dos estrategias.
6. Pruebas A/B
Los propietarios de tiendas deben realizar pruebas A/B con múltiples tácticas de recomendación para optimizar continuamente los algoritmos de recomendación. Esto les permite evaluar la eficacia de cada técnica y tomar decisiones basadas en datos para aumentar las tasas de conversión.
En conclusión, los motores de recomendación basados en IA han transformado el panorama del comercio electrónico al ofrecer experiencias de compra personalizadas y atractivas para los clientes, al tiempo que ofrecen beneficios tangibles para los propietarios de las tiendas. Estos motores mejoran la interacción con los clientes, aumentan los ingresos mediante ventas cruzadas y adicionales, y optimizan la gestión del inventario. Al incorporar motores de recomendación basados en IA a sus tiendas en línea, las empresas pueden seguir siendo competitivas en el dinámico mercado del comercio electrónico y generar una lealtad duradera de los clientes. A medida que la tecnología continúa evolucionando, podemos esperar sistemas de recomendación aún más sofisticados que eleven aún más la experiencia de compra de los consumidores en todo el mundo.
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Acerca de Inkathon
Este artículo pertenece a Inkathon , una serie esclarecedora centrada en el comercio electrónico. Esta serie ofrece un repositorio completo de conocimientos de expertos, estudios de casos informativos y casos prácticos que le ayudarán a obtener información valiosa sobre el comercio electrónico.
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