Comercio electrónico impulsado por IA: las 10 principales aplicaciones para aumentar el retorno de la inversión

Se estima que el tamaño del mercado de comercio electrónico basado en IA alcanzará los 16.800 millones de dólares para 2030. Además, el análisis del servicio al cliente es el caso de uso más común de la IA en marketing y ventas. El 57% de todos los encuestados en economías emergentes afirman haber adoptado la IA.

En los últimos tiempos, la influencia transformadora de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) en el comercio electrónico se ha vuelto innegable. Los sistemas de IA/ML permiten a los especialistas en marketing analizar grandes cantidades de datos, hacer predicciones precisas y automatizar procesos. Como resultado, AI/ML ha encontrado muchas aplicaciones en el marketing de comercio electrónico, desde personalizar las experiencias de los clientes hasta optimizar las cadenas de suministro.
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Hoy en día, somos testigos de una rápida integración de AI/ML a medida que las tecnologías continúan evolucionando y los clientes se vuelven más familiares. Con el acceso a las herramientas y su facilidad de uso, la adopción de aplicaciones basadas en IA y ML es ahora inevitable.

Tipos de tecnologías de uso común

Estamos acostumbrados a oír hablar y pensar en la IA como una pieza única y perfecta de tecnología. Es un nombre común utilizado para referirse a varios modelos. Sin embargo, ese no es el caso. Específicamente en el comercio electrónico, las siguientes son cuatro tecnologías líderes de IA/ML que se utilizan con mayor frecuencia:

• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): este tipo de IA permite que las computadoras comprendan, admitan y manipulen palabras habladas o escritas de la misma manera que lo hace un humano.
• Aprendizaje automático (ML): el aprendizaje automático es un término general para la resolución de problemas mediante computadoras que imitan la forma en que los humanos aprenden a "descubrir" sus propios algoritmos.
• Visión por computadora (CV): la visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial que ayuda a las computadoras a adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes o videos digitales.
• Minería de datos: la minería de datos extrae y detecta patrones en grandes conjuntos de datos para informar a los algoritmos y sistemas de IA.
• Aprendizaje por refuerzo profundo: es un subcampo de ML que combina el aprendizaje por refuerzo (RL) y el aprendizaje profundo. RL considera el problema de un agente computacional que aprende a tomar decisiones mediante prueba y error.

Las 10 formas principales en que la IA transforma el comercio electrónico

El uso de AI/ML en el marketing de comercio electrónico ofrece una amplia gama de ventajas competitivas que pueden disparar el éxito y la productividad de las empresas minoristas en línea.

A medida que avance la tecnología, estas ventajas se volverán aún más evidentes, lo que convertirá a AI/ML en una herramienta esencial para las empresas de comercio electrónico que buscan prosperar en un mercado competitivo.

Estas son las diez formas principales de aprovechar la IA/ML para mejorar su negocio de comercio electrónico.

#1. Recomendaciones de productos personalizadas

El uso de AI/ML en el comercio electrónico que la mayoría de nosotros hemos experimentado directamente son las recomendaciones de productos personalizadas. Según un informe de Forbes Insights, la personalización impacta directamente en la maximización de las ventas, el tamaño de la canasta (el número total de productos que compra un consumidor en una transacción) y las ganancias en los canales de distribución D2C.

Se pueden emplear algoritmos de IA/ML para analizar el historial de navegación y compras de un usuario, los datos demográficos y el comportamiento en tiempo real para sugerir productos que sean más relevantes para él. Este enfoque individualizado mejora la experiencia de compra y aumenta significativamente las tasas de conversión y las ventas.
Flipkart, por ejemplo, utiliza AI/ML para impulsar muchos aspectos de su negocio, uno de ellos es el uso de algoritmos que ofrecen recomendaciones personalizadas de productos a los usuarios. Esto mejora la participación del usuario y aumenta las ventas.

De manera similar, BigBasket emplea AI/ML para crear listas de compras personalizadas para los usuarios, es decir, Smart Basket, que proporciona sugerencias basadas en compras anteriores y preferencias con respecto a precios y calidad.

Powerlook empleó el motor de catálogo y recomendación de WebEngage para resolver la falta de recomendaciones específicas para el usuario en su sitio web. Según el historial de compras, la vestimenta y otras preferencias de ropa del usuario, se recomendaron opciones relevantes a los usuarios después de 15 días desde su última compra. También se recomendaron productos y opciones según el historial de carrito de los usuarios. Los resultados, un aumento del 302 % en las conversiones únicas, hablan por sí solos.

Así como pudo ayudar a Powerlook, el motor de catálogo y recomendación de WebEngage puede marcar la diferencia en su negocio al permitirle generar recomendaciones personalizadas para su clientela.

#2. Análisis predictivo para la gestión de inventario

Los análisis predictivos basados ​​en IA/ML guían a las empresas de comercio electrónico a optimizar su gestión de inventario. Puede analizar datos históricos de ventas, estacionalidad, tendencias del mercado y factores externos como el clima. Estos análisis permiten a los algoritmos pronosticar la demanda con notable precisión. Esto ayuda a los minoristas a reducir los problemas de exceso y falta de existencias, lo que se traduce en ahorros de costos y una mayor satisfacción del cliente.

La industria del comercio electrónico de moda, que debe mantenerse al día con las tendencias para prosperar, puede beneficiarse enormemente del análisis predictivo. Los sistemas AI/ML pueden ayudar a proporcionar inteligencia valiosa para las marcas de moda al identificar patrones y brindar información más profunda sobre las tendencias de la moda, el comportamiento de compra y la orientación orientada al inventario.

Un gran ejemplo de esto es Myntra. Al utilizar AI/ML para analizar datos de portales de moda, redes sociales y la base de datos de clientes de Myntra, pudieron descubrir qué productos se mueven más rápido y asegurarse de que estuvieran disponibles en su aplicación. Como resultado, Myntra realizó cobros mucho más rápido que sus competidores.

#3. Chatbots y asistentes virtuales

Los chatbots y asistentes virtuales impulsados ​​por IA/ML se están volviendo cada vez más parte integral de la atención al cliente en el comercio electrónico. Responden preguntas frecuentes, ofrecen recomendaciones de productos e incluso procesan pedidos. Estos sistemas impulsados ​​por IA funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mejorando el servicio al cliente, reduciendo los tiempos de respuesta y aumentando la participación del cliente.

Por ejemplo, el chatbot Decision Assistant de Flipkart utiliza varias técnicas para comprender el "pensamiento humano" detrás de la consulta de un cliente y responde en consecuencia. El chatbot ha contribuido a las métricas comerciales de Flipkart al reducir la cantidad de conversaciones transmitidas a un agente humano y reducir la tasa de abandono del carrito.

De manera similar, el asistente virtual de Nykaa, catalogado como uno de los mejores chatbots de inteligencia artificial de la India, ayuda a los clientes con sus compras ofreciendo recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias expresadas por el cliente. Les ofrece la opción de chatear por vídeo con un experto y también es capaz de ayudar al cliente a encontrar el producto relevante por sí solo.

Más recientemente, el nuevo chatbot generativo de IA de Myntra, MyFashionGPT, permite a los usuarios buscar, en lenguaje natural, respuestas a consultas como, “Me voy a Goa de vacaciones. Muéstrame qué puedo ponerme”.

#4. Precio dinamico

Los precios dinámicos, también conocidos como precios de aumento, precios de demanda o precios basados ​​en el tiempo, son una estrategia en la que las marcas ajustan los precios de sus productos/servicios de manera flexible en función de las condiciones actuales del mercado. Aprovechar un catálogo permite actualizaciones de precios eficientes teniendo en cuenta factores como la demanda, la competencia y el comportamiento del cliente. Por ejemplo, si ciertos productos son muy buscados o las condiciones del mercado cambian, el catálogo adapta los precios sobre la marcha. Esto garantiza que las empresas sigan siendo competitivas, maximicen los ingresos y brinden una experiencia de compra fluida al alinear los precios con la dinámica actual del mercado y las preferencias de los clientes.

MakeMyTrip, una marca de comercio electrónico de viajes, utiliza IA/ML para ajustar los precios en tiempo real. Esto permite a los clientes recibir información sobre precios contextual y relevante y contribuye a la participación del cliente. Esto, a su vez, conduce a una mayor retención, menos abandono y más conversiones.

#5. Segmentación y focalización de clientes

Los sistemas AI/ML permiten a los especialistas en marketing de comercio electrónico segmentar su base de clientes de manera más efectiva. Las soluciones de segmentación impulsadas por IA/ML eliminan los prejuicios humanos, identifican patrones ocultos y aumentan la personalización, y son enormemente escalables. Al analizar los datos de los clientes, puede identificar distintos segmentos de clientes según el comportamiento, los intereses y la demografía.

Puede aprovechar la segmentación predictiva para identificar una audiencia de clientes ideal entre la multitud. Esta función AI/ML le permite crear segmentos basados ​​en la propensión del usuario a realizar una acción deseada.
Los segmentos predictivos utilizan el aprendizaje automático para predecir qué usuarios probablemente realizarán determinadas acciones, como realizar una compra o marcharse. Este método es más poderoso que la forma habitual de categorizar a los usuarios porque va más allá de los datos y atributos existentes, lo que permite a los especialistas en marketing hacer predicciones más precisas sobre el comportamiento de los usuarios a medida que el mundo se vuelve cada vez más sin cookies.

Esto permite a las empresas diseñar campañas de marketing específicas. Es más probable que este tipo de fomento de clientes potenciales genere conversiones que la segmentación genérica basada en la edad o la ubicación geográfica.

Para MyGlamm, la segmentación de clientes en función de las personas de los usuarios (por ejemplo, un segmento de todos los usuarios registrados que tenían 150 GlammPOINTS en su cuenta y no realizaron ninguna compra) utilizando las herramientas de segmentación de WebEnage les permitió diseñar múltiples recorridos para estos segmentos. Dirigir sus esfuerzos de marketing y comunicaciones a los usuarios, según la etapa de su viaje en la que se encontraban, les permitió enganchar a los clientes de manera efectiva.

Esto resultó en una mejor experiencia de usuario, interacción web y de aplicaciones, con un aumento del 13,5 % en las conversiones de los usuarios que recibieron un correo electrónico personalizado sobre un artículo en su carrito, y un crecimiento del 166 % en las compras de los usuarios que previamente habían abandonado su carrito.

La experiencia de WebEngage en la segmentación de clientes ayudó a MyGlamm a lograr estos resultados fenomenales. WebEngage también puede ayudarle a obtener conocimientos más profundos sobre su negocio mediante la segmentación de clientes.

#6. Búsqueda visual y reconocimiento de imágenes

Las aplicaciones de búsqueda visual y reconocimiento de imágenes basadas en inteligencia artificial permiten a las personas encontrar productos mirando imágenes en lugar de texto. Esta tecnología puede identificar y combinar productos basándose en imágenes. Esto simplifica el proceso de compra, ya que permite a los usuarios buscar productos de los que quizás no conozcan el nombre exacto.

Lenskart, por ejemplo, cierra la brecha en la compra de anteojos al permitir a los usuarios probarse los marcos virtualmente para ver cuál les queda mejor. Esto elimina la necesidad de que el cliente acuda físicamente a una tienda. Su realidad virtual aumentada utiliza inteligencia artificial para detectar los rasgos faciales de un cliente y produce una lista personalizada de anteojos para el cliente en menos de 10 segundos. Les permite probarse los estilos virtualmente e incluso compartirlos con sus amigos para obtener una segunda opinión.

De manera similar, Pepperfry permite a los usuarios buscar muebles y artículos de decoración para el hogar y realizar demostraciones virtuales de productos. Permite a los usuarios obtener una vista previa virtual de los muebles de sus hogares para que puedan tomar decisiones informadas sobre las compras.

#7. Detección y prevención de fraude

Las empresas de comercio electrónico son vulnerables a diversas formas de fraude, como el fraude de pagos y la apropiación de cuentas. Los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar patrones de transacciones y detectar anomalías que son señales de alerta de actividades fraudulentas. Al etiquetar automáticamente dichas transacciones sospechosas, la IA ayuda a reducir las pérdidas y proteger tanto a las empresas como a los clientes. Este uso de la IA también genera confianza entre las marcas y los clientes, lo que genera mejores experiencias y una mayor participación del cliente.

Un ejemplo de empresa que utiliza IA para la detección y prevención de fraudes es Flipkart. Si, por ejemplo, un vendedor decide estafar a la plataforma o utilizar imágenes manipuladas en los listados, los algoritmos de inteligencia artificial pueden detectarlo y señalarlo. Esto garantiza que los clientes obtengan una imagen precisa de lo que buscan.

#8. Optimización del marketing por correo electrónico

Las herramientas de automatización de marketing por correo electrónico basadas en IA/ML son un punto de inflexión para las campañas de correo electrónico. Estas herramientas analizan el comportamiento y las preferencias de los clientes y personalizan el contenido del correo electrónico y los tiempos de entrega. El análisis predictivo basado en IA/ML también puede sugerir productos que pueden interesar a los clientes, lo que aumenta la eficacia de los esfuerzos de marketing por correo electrónico.

¡La función de IA generativa de WebEngage le permite crear mensajes de correo electrónico personalizados en poco tiempo! La IA generativa lo ayuda a crear plantillas de mensajes personalizadas, teniendo en cuenta las preferencias, la demografía y los datos de comportamiento de su audiencia. Esto garantiza que sus correos electrónicos resuenen en cada destinatario, lo que genera una mayor participación y conversiones.

WebEngage pudo ayudar a la marca líder de comercio electrónico de Arabia Saudita, HNAK, a lograr una tasa de apertura del 67 % para correos electrónicos de abandono de carrito. El uso de funciones como el creador de correo electrónico de arrastrar y soltar ayudó a HNAK a crear correos electrónicos estéticos optimizados para dispositivos móviles. También pudieron reducir el esfuerzo manual necesario para personalizar los correos electrónicos.

Otro gran ejemplo de cómo se puede aprovechar la IA/ML para optimizar el marketing por correo electrónico proviene de la historia de impacto de Juicy Chemistry, una marca de cuidado de la piel orgánico de D2C. La asociación con WebEngage permitió a Juicy Chemistry experimentar con canales, segmentos, horarios y mensajes. Esto generó una mejor participación y una mayor bandeja de entrada en carpetas no promocionales. En general, Juicy Chemistry pudo lograr un crecimiento 4,5 veces mayor en las conversiones de correo electrónico y una mejora del doble en las tasas de apertura de correo electrónico .

#9. Búsqueda por voz y comercio por voz

Tras la popularidad de los dispositivos activados por voz como Amazon Echo y Google Dot Echo, la IA también está permitiendo el comercio por voz. Con los comandos de voz, los compradores pueden buscar productos, realizar pedidos o comprobar el estado de sus pedidos.

Una forma única en la que Flipkart aprovechó el comercio por voz es mediante la introducción del "Hagglebot", un chatbot que permitió a los clientes regatear para obtener una mejor oferta durante su promoción Big Billion Days Sale. La campaña fue un gran éxito ya que los ingresos totales por ventas de Flipkart a través de los productos ofrecidos en Hagglebot alcanzaron los 1,23 millones de dólares. El tiempo de participación promedio de la experiencia fue de 6 minutos y 5 segundos, lo que la convirtió en la experiencia más atractiva del Asistente de Google en ese momento.

MakeMyTrip también tiene como objetivo hacer que la planificación de viajes sea más inclusiva y accesible al permitir la reserva asistida por voz en idiomas indios.

#10. Gestión de la cadena de suministro y logística

AI/ML está mejorando radicalmente la eficiencia de la gestión de la cadena de suministro y la logística para las empresas de comercio electrónico. La IA puede ayudar con la planificación de rutas, la gestión de inventario y la previsión de la demanda. Esto da como resultado entregas más rápidas, menores costos operativos, una mejor gestión de inventario y una mayor satisfacción del cliente.

Los robots impulsados ​​por inteligencia artificial de Flipkart, llamados AGV (vehículos guiados automatizados), por ejemplo, permiten a los operadores humanos procesar 4.500 envíos por hora al doble de velocidad y con una precisión del 99,9%. Los bots también han permitido aumentar la capacidad y el rendimiento del almacén.

Conclusión

Como hemos visto en todos los ejemplos anteriores, la IA ha revolucionado el terreno del comercio electrónico al proporcionar soluciones innovadoras y centradas en el cliente. Permiten a las empresas optimizar las operaciones y, en última instancia, aumentar el retorno de la inversión. Desde recomendaciones personalizadas de productos hasta optimización de la cadena de suministro, las diez principales aplicaciones de IA/ML analizadas en este artículo se han convertido en herramientas necesarias para las empresas de comercio electrónico que buscan mantenerse por delante de la competencia.

WebEngage está a la vanguardia de esta tecnología revolucionaria y ha aprovechado el poder de su suite de automatización de marketing para ayudar a empresas de comercio electrónico como la suya a lograr resultados fenomenales. Solicite una demostración hoy para descubrir cómo WebEngage puede ayudarle a aprovechar el impulso revolucionario de la IA en el marketing de comercio electrónico.