Si de vender más se trata, la tecnología es la principal aliada y, cuánto más se conoce del consumidor, la experiencia es mejor para todos. Cómo contribuye a la causa y cómo usarla a tu favor.

Machine Learning es la habilidad de las máquinas de aprender sin ser explícitamente programadas. A través de algoritmos o diferentes secuencias de órdenes pueden entregar conclusiones a partir de un conjunto de datos. 

El ingrediente clave en todo este sistema son los datos. Es un esquema en que, mientras más información se proporcione a la máquina, mejor serán sus hallazgos para el e-commerce y mejor serán sus ventas.

“Las organizaciones, pero principalmente los consumidores, son cada vez más digitales. Así como esos chicos que hacen un gesto con el pulgar y el índice para hacerle zoom a un papel como si fuera una pantalla, los seres humanos en general pensamos cada vez más en digital. Y eso nos obliga a transformar procesos en todas las áreas”, explica Fredi Vivas, CEO y fundador de RockingData.

Por otra parte, comenta que, por eso mismo, desde la empresa trabajan en distintas líneas y diferentes niveles: “A veces es importante trabajar en lo que llamamos data mindset y estrategia de datos. Es decir, irnos un paso hacia atrás, y lograr que las organizaciones empiecen a pensar en datos, organizar sus áreas, generar sus equipos y trazar una estrategia transversal de recolección, transformación y generación de insight con datos”, detalla. 

En otros casos, las organizaciones más consolidadas en la incorporación de datos e inteligencia artificial van directamente a la implementación de proyectos puntuales que generalmente tienen el objetivo de mejorar los resultados de negocio, ya sea aumentando las ventas o reduciendo costos logísticos, por ejemplo. 

Existen diferentes casos. Treggo, por ejemplo, es una empresa que brinda soluciones logísticas para las tiendas online y utiliza el Machine Learning como un aliado clave del negocio. “Es fundamental para la logística porque nos permite disminuir lo más importante, que son los costos y así ser más eficientes para el usuario final. Así, por ejemplo, podemos construir mejores rutas”, destaca Matias Lonardi, CEO y co-fundador de la compañía y ejemplifica: “Si una persona que compró varias veces siempre la encuentro en una misma franja horaria, ese dato es fundamental para optimizar todos los recursos, tanto de la empresa como del usuario; ya sé cuándo es más probable encontrarlo en el domicilio”.

Las razones claves

La presencia del Machine Learning es fundamental por muchas razones. Entre ellas, para aquellos que poseen un e-commerce, existen tres primordiales:

1. Chatbots: el uso de chats online es cada vez más habitual en las compras online, y lo normal es hablar con un robot programado para ofrecer ayuda sobre cualquier duda del cliente sobre los productos. La experiencia es cada vez más personalizada e inteligente. Y con ella los e-commerce pueden atender a sus clientes durante las 24 horas del día los 7 días de la semana, además de recopilar rápidamente datos.
2. Decisiones de gestión: Los algoritmos, en base a datos históricos más los que se van recopilando, pueden contemplar diversos escenarios posibles, recomendando los más favorables para los objetivos del negocio, así como las decisiones a tomar para llegar a ellos.
3. Detección de fraude: Se pueden hallar más fácilmente anomalías en el comportamiento de clientes, por ejemplo, en sus gastos bancarios. Ya sea en cantidades o ubicaciones. Algo muy considerado por parte de negocios financieros o aseguradoras, entre otros.

Así el algoritmo mejora los procesos

Según un estudio (Personalization Pulse Check de Accenture), dos de cada cinco consumidores han abandonado una web comercial porque se sentían abrumados por el exceso de opciones. 

“¿Alguna vez les pasó entrar a un supermercado nuevo y estar dando vueltas para encontrar cada producto? Bueno, imaginemos eso en la web cuando tenemos incluso mucha mayor cantidad de oferta”, comparte Vivas. 

Como cierre, detalla que las herramientas que se tienen a disposición permiten, por ejemplo, “segmentar clientes y puntos de venta para identificar grupos de comportamiento similares y aumentar ventas; recomendar productos o incluso generar rankings de búsqueda para que los productos que ofrecemos aparezcan de manera personalizada según el comportamiento del cliente”. 

De esta manera, con miles de casos ejemplares, está probado que algoritmos aumentan significativamente las ventas. Una cifra clara lo demuestra: el 35% de todo lo que compran las personas en Amazon se da gracias a su algoritmo de recomendación.