El término Machine Learning es uno de los que más se está escuchando en lo que llevamos de 2020. La tecnología, que avanza a pasos que no podemos controlar, tiene puesta en la inteligencia artificial buena parte de su interés. Introducido en el ecommerce poco a poco, nos encontramos ante un concepto nuevo que puede dar mucho de que hablar en los próximos años.
Transformar la forma en la que una tienda online hace negocio es uno de los objetivos principales del aprendizaje automatizado. Desde chatbots inteligentes a una búsqueda de productos mejorada, son muchos los beneficios que este concepto puede aportar a nuestro negocio en Internet. ¿Te gustaría saber por qué se habla tanto de él?
¿Qué es exactamente Machine Learning?
Podríamos decir que Machine Learning es esa habilidad que tienen las computadoras de aprender sin necesidad de estar programadas. Humanizando a la máquina, solo a través de los algoritmos ésta podría establecer su ruta de búsqueda sin necesidad de que el hombre intervenga en el proceso.
A pesar de que el concepto resulta especialmente nuevo, el aprendizaje automatizado tiene sus orígenes en los años 60. Como rama de la inteligencia artificial, con el paso del tiempo se han ido agregando nuevos avances donde la memoria de la máquina y su capacidad de respuesta a través de los datos son los auténticos protagonistas.
En nuestros días el propósito del Machine Learning es que las personas y las máquinas trabajen de la mano. Ellas, capaces de aprender como cualquier persona medio, dirigen la ruta de sus algoritmos ejecutando tareas de niveles muy diferentes entre sí. Si todo esto evoluciona hacia más, ¿imaginas la cantidad de posibilidades que tendría tu ecommerce?
Funcionamiento del Machine Learning, ¿cómo lo consigue?
Con un propósito muy claro, cualquier máquina sobre la que se implante el Machine Learning debería desempeñar con precisión y exactitud las tareas que se le han asignado de forma ordenada. Su funcionamiento, regido por una serie de patrones, consigue que la mano de obra del hombre sea casi inexistente.
Replicando las facultades cognitivas del ser humano, elaborando modelos que proporcionen la información necesaria para realizar sus propias predicciones, estamos ante una forma de tecnología que puede despuntar de aquí a unos años. Los algoritmos, que se dividen en tres pasos muy bien organizados, serán los que trabajen por y para la máquina.
El funcionamiento del sistema Machine Learning ni siquiera necesita una cantidad desorbitada de datos para ofrecer los mejores resultados. Gracias al big data y a los avances tecnológicos naturales del aprendizaje automatizado éstos se toman como ejemplos prácticos otorgando mucha más fuerza al resultado final.
¿Cuáles son los tipos de Machine Learning?
Un apartado de la tecnología capaz de emular las reacciones del ser humano tiene que llevar una estructura precisa y muy bien organizada. El Machine Learning o aprendizaje automático, estudiando con esmero, cuenta con tres tipos diferentes que actúan bajo un mismo propósito, pero ejecutando solo aquella parte que se les ha encargado:
Supervised learning
El aprendizaje supervisado depende de los datos a los que previamente se le ha etiquetado durante el estudio. Con el fin de que la computadora pueda distinguir dos ejemplos que aparentemente son iguales, se da a la máquina una serie de instrucciones a través de las que trabajará de forma automática en el futuro.
Algo tan sencillo como ver cuál es la diferencia entre la imagen de un coche o la de un avión puede resultar todo un problema si la ruta de identificación no está bien establecida. Para que esto sea así en adelante, se necesita un poco de mano de obra humana colocando titulares o rótulos que la ayuden en el rastreo.
Unsupervised learning
A diferencia del anterior, el aprendizaje no supervisado puede implementarse en una máquina sin necesidad de la acción humana. Aunque muchos pensamos que solo a través del hombre se pueden establecer las rutas, lo cierto es que hay apartados para los que no es expresamente preciso.
Gracias a una buena cantidad de datos con las características propias del objeto en cuestión la máquina puede establecer rutas por sí sola sin que nosotros tengamos que mover un dedo de más. Detectar la morfología en oraciones o clasificar la información son algunos de los ejemplos más claros.
Reinforcement learning
El aprendizaje por refuerzo es un caso bastante particular. En esta apartado del Machine Learning la máquina, como si de un cerebro humano se tratase, memoriza la lección a base de aciertos y errores. Aunque desde el principio conoce el resultado final no sabe muy bien cuál es el mejor camino para llegar hasta él y necesita “dar palos de ciego” para conseguir el objetivo que se ha marcado.
Machine Learning para ecommerce, ¿el futuro de las tiendas online?
Ahora que estamos más familiarizados con el término Machine Learning podemos pensar en automatización del marketing y en cuáles son los beneficios que el concepto deja en nuestro negocio web. El aprendizaje automatizado para ecommerce sumerge al usuario en una experiencia de compra totalmente diferente. A continuación, para que veas cómo puede beneficiarnos, te dejamos con los mejores ejemplos:
Segmentación de clientes
Cuando un cliente entra en una tienda física buscando un producto concreto y no lo encuentra, la persona que está detrás del mostrador puede actuar de inmediato ofreciendo algo similar para que éste termine comprando. Esto, a pesar de las múltiples ventajas que tiene un ecommerce en cuestiones de ventas, es posible en el mercado online.
El Machine Learning, a través de una serie de datos programados, está estudiando la manera de poder emular ese impulso humano que incite al usuario en su compra. Si bien ya contamos con una lista de sugerencias que ayuda a la conversión, la idea es ofrecer una mayor exactitud para que todos ganemos con el cambio.
Precios optimizados
Los compradores online son muy sensibles a los precios de los productos. Por norma general, si un artículo cuesta lo mismo en Internet que en una tienda física el 96% prefiere pasear hasta el establecimiento para ver el producto con sus propios ojos. Por otro lado, los usuarios hacen comparaciones continuadas con el resto de portales online.
Las empresas de comercio electrónico, que vienen implementando estrategias de precios dinámicos a los productos desde sus inicios, crecen sin parar gracias a las múltiples comodidades que ofrece a la persona que va a comprar. Con el aprendizaje automático se podría cambiar y ajustar el valor de un artículo sin que tú tengas que hacer nada. ¿No te parece interesante?
Protección contra fraudes
Aunque cada año hay más control sobre la compra segura en un ecommerce, todavía hay quien tiene respeto a las ventas por Internet. La protección contra fraudes debe ser una garantía de nuestra tienda online para que la reputación del negocio no caiga pero, ¿sabes cómo ganarte la confianza de tus clientes?
El Machine Learning, en uno de sus estudios, estuvo valorando eliminar de forma significativa este tipo de conflicto. A través del arte de los datos y su interpretación podríamos eliminar las estafas de raíz y así, las compras online por parte de los usuarios fueran del 100%. ¡No pierdas la esperanza!
Resultados de búsqueda optimizados
Las palabras clave son fundamentales a la hora de obtener los primeros resultados en el buscador. A través de ellas podemos posicionar nuestros productos dejando a los de la competencia por debajo y consiguiendo cada vez más conversiones. Por otro lado, ayuda al usuario a encontrar aquello que busca sin demasiadas complicaciones. ¿Eres de los que sabe ponerlo fácil?
Con el aprendizaje automático podremos definir los patrones de búsqueda, las rutas que sigue el visitante así como el grado de incitación a la compra que tiene cuando hay un catálogo de productos que le gustan delante. A fin de poder seguir avanzando, se siguen haciendo estudios sobre aquellos pasos que nos lleven hasta la exactitud.
Recomendaciones de productos
Cuando vamos a comprar un producto sabiendo lo que queremos iremos directamente a ese artículo que necesitamos. Sin embargo, delante de un catálogo puede que haya otro que nos guste más o que queramos probar. Los vendedores, a la hora de ir a una tienda física, son los que potencian esta situación pero, ¿qué ocurre con las ecommerce?
El Machine Learning ha potenciado los pequeños comercios en su aventura online. A través de un programa de recomendaciones podemos hacer que el cliente no solo se lleve ese producto que ha venido a comprar sino cualquier otro que, después de haberlo visto en nuestra tienda, sienta que necesita. ¡Todavía queda mucho camino por recorrer!
Atención al cliente
A la hora de comprar los clientes no solo valoran encontrar el producto que están buscando sino la manera en la que se les ha atendido. Esto, cuando estamos en una tienda física se soluciona con un buen profesional que tenga aptitudes comerciales pero, ¿qué ocurre con las ecommerce que tanto nos gustan?
El aprendizaje automatizado ha hecho avances gigantescos desde que se dio a conocer en España y el resto de países de Europa. Para atender al usuario, con la cantidad de canales de contacto que tiene, facilita la comunicación haciendo que éste tenga un asistente virtual resolviendo sus dudas en todo momento. ¡Otra forma de comercio es posible!
Gestión de oferta y demanda
Toda empresa que se precie hace una gestión de oferta y demanda en la que vemos cómo ha ido el año en relación a un producto determinado. En el comercio electrónico, a la hora de hacer este tipo de estudio tenemos datos y números. Gracias a ellos observamos aquellos artículos del stock que han triunfado así como el índice de respuesta que el usuario ha tenido con los mismos.
Machine Learning, a fin de seguir abreviando los procesos, puede facilitar una alta cantidad de información basada en los mismos datos. Mucho más precisa y cuidada al detalle, con los nuevos estudios podemos hacer un chequeo del usuario y su comportamiento a la hora de comprar aquello que le gusta. ¿No era lo que querías?
Marketing omnicanal
El marketing omnicanal permite que una empresa unifique todas sus vías de promoción para que actúen en una misma línea. Con el fin común de conseguir volúmenes de conversión mucho más altos, el trabajo se hace en equipo logrando que la consulta, la muestra de productos o las opiniones que hay sobre ellos estén todas a un nivel similar y a la caza de un objetivo común.
Si este tipo de marketing hace que el usuario esté más interesado por el producto que va a comprar y las sugerencias que da la empresa sobre el mismo, con el aprendizaje automático y su estudio basado en datos podemos ganar ventaja. Gracias a la información extra que nos aporta sabremos exactamente qué es lo que busca el usuario, su comportamiento o como es el perfil de ese consumidor digital, y las recomendaciones que le podemos dar.
El Machine Learning llegó hace un tiempo para quedarse sin embargo, todavía no está lo suficientemente exprimido como para decir que le hemos sacado todo el jugo. En el futuro próximo las empresas deberán entender la metodología tecnológica básica para contribuir a mejorar sus procesos productivos y ganar eficiencia. Tanto el Machine Learning como otras áreas procedentes de la Inteligencia Artificial cambiarán el mundo como lo conocemos hoy. Son muchas las empresas que actualmente, después de aplicar modelos de aprendizaje automático, han aumentado las conversiones de los clientes consiguiendo resultados muy satisfactorios que no esperaban. ¿Serás tú el siguiente?
