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De los datos a los beneficios: El impacto del aprendizaje automático en el comercio electrónico

AI y ML

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eCommerce

Tendencias

En un mundo en el que predecir la próxima acción del cliente se ha convertido en algo esencial, el aprendizaje automático (machine learning, ML) espera ser una píldora mágica para las empresas. El ML analiza grandes cantidades de datos para predecir el comportamiento de los clientes y optimizar todo, desde la personalización hasta la gestión de inventarios.

En este artículo, queremos mostrarle cómo el aprendizaje automático y el eCommerce y cómo puede utilizarse el aprendizaje automático en el comercio electrónico para mejorar los resultados.

El papel del ML en el comercio electrónico

El mercado mundial de ML ascendió a $19.200 millones en 2022 y se espera que aumente hasta los 1.500 millones. $225.910 millones en 2030.

Parece enorme, ¿verdad?

Y todo se debe a algunas tendencias clave que están cambiando la forma en que las empresas y los clientes interactúan en el mundo de las compras en línea.

Personalización

Los compradores de hoy en día esperan recomendaciones basadas en su comportamiento anterior, y cuando las marcas aciertan, las conversiones aumentan. Se trata de hacer que cada experiencia de compra parezca hecha a tu medida.

Experiencia omnicanal

Como los compradores esperan cada vez más comprar en línea y recoger en la tienda, o incluso navegar por la tienda y comprar en línea, las fronteras entre la compra digital y la física siguen difuminándose.

Comercio social

Plataformas como Instagram y TikTok se están convirtiendo en mercados en línea donde comprar productos. Esta mezcla de entretenimiento y comercio electrónico hace que comprar sea más fácil que nunca.

Sostenibilidad

Cada vez más compradores se preocupan por el planeta y eligen marcas que comparten sus valores. Desde envases sostenibles hasta materiales de origen ético, el verde es el nuevo negro en el mundo del comercio electrónico.

Tipos de aprendizaje automático para el comercio electrónico

El aprendizaje automático está alterando fundamentalmente la forma en que el comercio electrónico opera en el backend, permitiendo a las empresas analizar datos y tomar mejores decisiones en procesos que son significativamente más complejos.

A continuación, descubrirá los principales tipos de tecnología de aprendizaje automático en el comercio electrónico.

Aprendizaje supervisado

Este tipo de aprendizaje utiliza datos que contienen tanto datos de entrada como de salida. Por ejemplo, si se trata de predecir si un cliente se irá o se quedará, los datos de entrada pueden ser cosas como su comportamiento de compra, y los de salida, si se queda o se va.

Para hacer predicciones, un modelo busca patrones en datos pasados, como el comportamiento de los clientes antes de cambiar de proveedor, y utiliza esos patrones para predecir el comportamiento futuro. Los algoritmos típicos para este fin son las redes neuronales, la regresión logística, los árboles de decisión y las máquinas de vectores soporte.

Aprendizaje no supervisado

En lugar de disponer de datos etiquetados (en los que conocemos el resultado), la máquina recibe datos brutos, no etiquetados, y tiene que encontrar patrones o estructuras por sí misma. Así funciona el aprendizaje no supervisado.

Los algoritmos más utilizados en el aprendizaje no supervisado son la agrupación de K-means, que agrupa elementos similares, y el Análisis de Componentes Principales (ACP), que simplifica datos complejos centrándose en las características más importantes. Estas herramientas ayudan a la máquina a encontrar patrones ocultos sin necesidad de etiquetas predefinidas.

Aprendizaje por refuerzo

Este tipo de aprendizaje es como enseñar a la máquina mediante ensayo y error, de forma similar a como los humanos aprenden de sus errores. La máquina interactúa con su entorno, realiza acciones y recibe retroalimentación a través de recompensas o penalizaciones. Con el tiempo, aprende qué acciones conducen a los mejores resultados.

Un algoritmo de aplicación frecuente en el aprendizaje por refuerzo es el aprendizaje Q, que ayuda a la máquina a decidir la mejor acción a tomar en cada situación basándose en experiencias pasadas.

AI Generativa

Este tipo de aprendizaje automático implica que el sistema se entrena para crear nuevos datos que se parezcan mucho a los datos con los que se entrenó. A diferencia de otros tipos de aprendizaje que se centran en clasificar o predecir, la IA generativa se centra en crear algo nuevo.

Un modelo muy utilizado para ello son las GAN (redes generativas adversariales), que constan de dos partes: una genera nuevos datos y la otra los evalúa para determinar si son lo bastante realistas. Las dos partes compiten entre sí, lo que ayuda al modelo a mejorar y crear resultados más convincentes con el tiempo. Este enfoque se utiliza a menudo en la creación de imágenes.

No importa el tipo de ML, podemos ayudarle a que funcione para su negocio de comercio electrónico

Cómo utilizar el aprendizaje automático en el comercio electrónico

El aprendizaje automático en el comercio electrónico se centra principalmente en dos áreas clave: mejorar las operaciones empresariales internas y elevar las experiencias de los clientes. Sin embargo, si profundizamos un poco más, veremos que el número de soluciones de aprendizaje automático para el comercio electrónico va mucho más allá.

Vea a continuación algunos ejemplos de aprendizaje automático en comercio electrónico que impulsan la innovación y la eficiencia.

Experiencias de cliente personalizadas

Personalizar estrategias de marketing obsoletas implicaría enviar correos electrónicos masivos a una base de clientes con descuentos predefinidos. Sin embargo, con la ayuda del ML, las estrategias de descuento pueden diferir entre individuos en función de su comportamiento de compra anterior.

Enviar a la gente ofertas relevantes permite aumentar la fidelidad de los clientes, gracias a las altas probabilidades de que se produzca una conversión real. A los clientes les encanta recibir ofertas adaptadas a sus intereses, lo que les hace sentirse satisfechos y les convierte en clientes habituales.

En plataformas como H&M, funciones como la página de inicio personalizada, Styleboard y Visual Search se basan en ML para recomendar estilos y artículos a juego a partir de los datos del usuario, incluidos el historial de navegación, las tendencias y las imágenes compartidas por otros clientes. Los algoritmos de ML también optimizan la experiencia de compra ofreciendo opciones de pago y promoción personalizadas en función de las preferencias regionales y el comportamiento anterior de los clientes.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

Las experiencias personalizadas fomentan la fidelidad, mantienen a los clientes interesados y hacen que vuelvan a comprar.
Las ventas cruzadas y los upselling basados en el comportamiento individual inspiran a los clientes a añadir artículos adicionales a sus carritos.
Los incentivos pertinentes y oportunos, como recordatorios o descuentos, ayudan a completar las compras.
La información sobre las preferencias de los clientes permite planificar y distribuir mejor las existencias.

Precios dinámicos

Supongamos que vende una gama de productos, desde electrónica hasta ropa. A medida que pasa el tiempo, empiezas a ver que los altavoces portátiles se convierten en un éxito de ventas. En lugar de esperar a la intervención humana, aparecen los algoritmos ML. Supervisan la demanda en microsegundos para determinar el número de solicitudes del producto en cuestión y lanzan una sugerencia para aumentar el precio cuando se produce un pico. Al mismo tiempo, ML rastrea los precios de sus competidores y ajusta sus precios en consecuencia.

Para evitar abrumarle con hechos que carecen de pruebas adecuadas, considere en su lugar un ejemplo del mundo real. Herramienta de precios de Adspertcreado con servicios de AWS como Amazon SageMaker, utiliza un modelo de aprendizaje automático para cambiar dinámicamente el precio de los productos en función de factores como la visibilidad, los márgenes de beneficio y la competencia. Esta herramienta ayuda a los vendedores a mantener sus productos visibles, lo que en última instancia impulsa las ventas.

En otro escenario, imaginemos que tiene una base de clientes fieles. ML recompensa esa fidelidad ofreciendo valor adicional a sus clientes. Analiza cuándo los compradores tienden a comprar el mismo producto durante un periodo determinado y fija un precio personalizado para ese periodo u ofrece descuentos tentadores.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

Los ajustes de precios en tiempo real capitalizan los aumentos de la demanda, maximizando la rentabilidad.
La tarificación automatizada reduce los ajustes manuales.
ML detecta los productos sensibles al precio y ajusta los precios para aumentar las tasas de conversión.
Los precios y descuentos personalizados animan a repetir.

Gestión de existencias

Los vendedores utilizan modelos de aprendizaje automático para que el comercio electrónico comprenda mejor las ventas y las tendencias estacionales. El modelo les permite prever con precisión la demanda, lo que, a su vez, ayuda a evitar la falta de existencias de los productos más vendidos (y disgustar a los clientes) o el exceso de existencias de los artículos menos vendidos, lo que genera inventarios excesivos y mayores costes de almacenamiento.

La eliminación del seguimiento manual del inventario permite a ML avanzar en las políticas automatizadas de reordenación o redistribución de existencias.

Supongamos que un producto ofrecido en una ubicación concreta se está vendiendo rápidamente, el sistema puede volver a pedir el producto a los proveedores o transferir existencias desde otra ubicación automáticamente. Además, el ML puede anticiparse a las interrupciones de la cadena de suministro e incluso buscar alternativas, como cambiar de proveedor o modificar la ruta de envío.

He aquí otro ejemplo que le ayudará a orientar su perspectiva. Walmart utiliza la IA y el aprendizaje automático para optimizar la gestión del inventario y ofrecer una temporada de compras navideñas excepcional. Con datos históricos, análisis predictivos y sistemas avanzados de cadena de suministro, Walmart permite a los clientes encontrar los productos que necesitan en el momento y lugar adecuados, manteniendo los costes bajos.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

La reposición ajusta el inventario en tiempo real, evitando interrupciones.
La distribución del inventario se optimiza para una entrega más rápida en todos los almacenes.
Las posibles roturas de existencias o excesos de inventario se detectan a tiempo.
Los productos de baja rotación se identifican para promociones o liquidaciones oportunas.
Se optimizan la disposición del almacén y los procesos de preparación de pedidos.

Búsqueda más inteligente

Cuando los compradores buscan productos en su plataforma de comercio electrónico, el aprendizaje automático interviene como un experto comprador personal. Realiza un seguimiento de los productos en los que han hecho clic, han comprado y han navegado anteriormente, y utiliza esos datos para ajustar los resultados de búsqueda.

Así, si un cliente tiene debilidad por una marca concreta de zapatillas, un sitio basado en ML mostrará primero esas zapatillas, aunque la consulta de búsqueda esté un poco desviada o contenga un error tipográfico. Se acabaron las ventanas emergentes de "¿Quería decir...?", sólo resultados que tienen sentido al instante. Si de repente empiezan a interesarse por unas botas de montaña o un nuevo color, el aprendizaje automático cambiará de marcha y dará prioridad a esos artículos en los resultados de búsqueda. Con el tiempo, la función de búsqueda de un sitio web empieza a predecir lo que quieren los clientes y les ayuda a encontrarlo más rápidamente.

Otro ejemplo del mundo real para inspirar e ilustrar este punto. Las innovaciones de Alibaba en IA, como Taobao Wenwen, mejoran los resultados de las búsquedas ofreciendo recomendaciones personalizadas de productos, resumiendo pros y contras y proporcionando contenidos multimedia como vídeos y retransmisiones en directo directamente relacionados con las consultas de búsqueda.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

Unos resultados de búsqueda precisos y personalizados aumentan las probabilidades de que los clientes completen las compras.
Las experiencias de búsqueda a medida crean una sensación de personalización que fomenta la confianza y la fidelidad.
La reducción de las consultas de atención al cliente sobre la búsqueda de productos libera recursos para otras prioridades empresariales.
El aprendizaje automático se adapta al crecimiento de los catálogos de productos y las bases de clientes sin sacrificar la eficiencia.

Prevención del fraude y seguridad

El aprendizaje automático en el comercio electrónico analiza el comportamiento de los clientes para establecer patrones normales y detectar rápidamente cualquier desviación o anomalía. Por ejemplo, puede detectar transacciones procedentes de un lugar inesperado o un repentino aumento de las compras de alto valor.

Cuando el ML detecta algo sospechoso, el sistema puede tomar medidas inmediatas, como bloquear la transacción o solicitar una verificación adicional, dejando al mismo tiempo que los clientes legítimos compren libremente. A medida que los defraudadores idean nuevas tácticas, el sistema se vuelve más inteligente actualizándose con nuevos datos.

Esto significa que el aprendizaje automático del comercio electrónico puede reducir el fraude, mantener la confianza de los clientes y centrarse en el crecimiento sin tener que vigilar constantemente las amenazas. El ejemplo perfecto es Soluciones ML de detección de fraude de Amazon que evalúan el riesgo al instante, dando a las empresas la capacidad de actuar de inmediato. Las actividades sospechosas pueden bloquearse o denegarse en el acto, mientras que las transacciones fiables avanzan sin problemas.

Echemos un vistazo en profundidad a eBay. Invierten millones al año en tecnologías, asociaciones y recursos humanos para luchar contra los listados ilegales. La plataforma utiliza una combinación de filtros automáticos, reconocimiento de imágenes, herramientas de aprendizaje automático y revisión manual por parte de los agentes para detectar y eliminar proactivamente los anuncios problemáticos antes de que aparezcan en el sitio.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

La prevención de transacciones fraudulentas en tiempo real ayuda a las empresas a evitar devoluciones de cargos y pérdidas financieras.
Los clientes se sienten más seguros comprando en una plataforma que protege contra el fraude, lo que aumenta la confianza y la repetición de las compras.
Con menos falsos positivos, los clientes legítimos experimentan menos interrupciones durante el pago, lo que mejora las posibilidades de completar las compras.
Un entorno de compra seguro mejora la reputación de una empresa, lo que puede atraer a nuevos clientes.

Estrategia de marketing

Una estrategia de marketing de tienda online que funcione bien puede ser aún más eficaz cuando interviene el marketing de e-сommerce de aprendizaje automático. Por ejemplo, los algoritmos de ML pueden segmentar a los clientes en función de sus hábitos de compra, historial de navegación y preferencias, lo que permite a las empresas enviar ofertas o recomendaciones personalizadas. También pueden identificar a los clientes con más probabilidades de darse de baja analizando su actividad y permitiendo a las empresas tomar medidas proactivas, como el envío de ofertas de retención específicas.

Cabe destacar que empresas como Starbucks utilizan la IA para analizar el comportamiento de los clientes y ofrecer promociones o recomendaciones personalizadas a través de su programa Deep Brew. La IA permite una segmentación más eficiente para dirigir el mensaje adecuado al público adecuado en el momento adecuado.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

El ML personaliza los mensajes de marketing, lo que conduce a un mayor compromiso del cliente a través de contenidos y ofertas relevantes.
El análisis predictivo ayuda a dirigirse a los clientes adecuados con ofertas personalizadas, lo que se traduce en una mejora de los índices de conversión.
Los modelos de predicción de bajas basados en ML identifican a los clientes en riesgo, lo que permite estrategias de retención proactivas que reducen las bajas.
ML optimiza la orientación de los anuncios y la asignación de presupuestos, lo que se traduce en campañas de marketing más rentables y con mayor ROI.

Pruebas A/B con IA

Las pruebas A/B tradicionales consisten en crear varias versiones de una página web para determinar cuál funciona mejor. Es lento, tedioso y, francamente, un poco anticuado. En cambio, el aprendizaje automático acelera el proceso. Prueba y optimiza dinámicamente cada pequeño elemento de una página -el botón CTA, la combinación de colores o el diseño- a través de diversas métricas como las tasas de conversión y los clics.

¿Y lo mejor? Puede analizar y adaptarse continuamente, identificando la mejor configuración más rápido que cualquier humano. Así, en lugar de realizar experimentos durante días o semanas, la IA puede ajustar las páginas en cuestión de minutos.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

Los ajustes dinámicos dan como resultado páginas que convierten a los visitantes en clientes con mayor eficacia.
ML optimiza los elementos en función del comportamiento del usuario, creando una experiencia más personalizada.
Mediante la mejora continua de los elementos de la página, ML maximiza el valor de cada visita al sitio web.
ML puede gestionar pruebas complejas en varias páginas o plataformas, escalando sin esfuerzo adicional.

Logística y eficacia operativa

Imagínese hacer un pedido por Internet y recibirlo en la puerta de su casa casi al instante. Este tipo de velocidad es posible gracias al aprendizaje automático, que toma grandes cantidades de datos -hábitos de compra, niveles de inventario e incluso estado de las carreteras- y los utiliza para tomar decisiones rápidas que optimizan los plazos de entrega y la logística.

Tomemos como ejemplo Walmart. La IA se utiliza para curar catálogos de productos, analizar tendencias de clientes y compras, y acelerar la logística para vendedores de terceros que utilizan Walmart Fulfillment Services. Por su parte, Amazon aprovecha la IA generativa para ir un paso más allá. Está optimizando las rutas de entrega, mejorando la robótica del almacén y prediciendo dónde debe colocarse el inventario para hacer realidad los envíos en el mismo día.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

Las rutas de entrega basadas en datos y la colocación predictiva de inventarios agilizan el cumplimiento de los pedidos.
La robótica más inteligente y los sistemas basados en ML agilizan las operaciones, reducen el trabajo manual y mejoran la precisión.
La eficacia de las rutas y la gestión de inventarios reducen los gastos de transporte y explotación.
Una logística refinada reduce las distancias de transporte, minimizando la huella de carbono.

Innovaciones visuales y vocales

Cuando los clientes suben imágenes o hacen fotos, los algoritmos de ML analizan los elementos visuales, los comparan con los catálogos de productos y sugieren artículos similares. Las recomendaciones visuales también personalizan la experiencia de compra en función del comportamiento anterior del usuario. Las pruebas virtuales, basadas en la realidad aumentada (AR), permiten a los clientes ver cómo les quedarían productos como ropa o accesorios antes de comprarlos.

Un buen ejemplo es el conocido L'Oréal Paris. La marca se ha asociado con ModiFace, líder en tecnología de belleza, para crear un simulador de maquillaje virtual inmersivo. La función Virtual Try On se basa en la realidad aumentada para ofrecer simulaciones realistas de maquillaje, ayudando a los usuarios a personalizar su experiencia de belleza.

La búsqueda por voz permite a los clientes encontrar productos mediante comandos de lenguaje natural. Los asistentes de voz basados en ML también ofrecen atención al cliente en tiempo real, respondiendo a preguntas o ayudando con el seguimiento de pedidos. Utilización de tecnologías de IA Azure, ASOS ha integrado modelos lingüísticos y datos sobre tendencias para confeccionar selecciones de moda al instante, haciendo hincapié en las preferencias de los clientes y las últimas tendencias de moda.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

Las tecnologías visuales y de voz permiten a las marcas mantener una experiencia coherente en sitios web, aplicaciones móviles, asistentes de voz y plataformas de redes sociales.
Una marca visual coherente (logotipos, colores) y elementos de voz únicos (tono, estilo) ayudan a reforzar la identidad de la marca.
Las interacciones de voz pueden proporcionar información sobre el sentimiento y las preferencias de los clientes, y los datos visuales revelan cómo responden los clientes a contenidos específicos.
La tecnología de voz permite interactuar con las manos libres, ofreciendo mayor accesibilidad a las personas con discapacidad y comodidad a quienes se desplazan para interactuar con una marca.

Análisis del sentimiento y escucha social

El ML va más allá de las simples palabras clave; entiende el contexto, el sarcasmo y los matices emocionales, captando sentimientos que de otro modo podrían pasarse por alto. Esto permite a las empresas responder a las preocupaciones con mayor rapidez y mantener el pulso de las tendencias, ajustando sus estrategias en consecuencia.

Un buen ejemplo es Amazonque ha aprovechado la IA para ayudar a los usuarios a navegar y comprender rápidamente las opiniones, por ejemplo, generando resúmenes destacados que recogen los temas y sentimientos comunes de las opiniones.

La escucha social utiliza herramientas avanzadas para supervisar las redes sociales y las plataformas en línea en busca de menciones, hashtags o palabras clave relevantes. También pueden analizar el sentimiento, de forma similar al análisis del sentimiento, pero con un enfoque más amplio sobre las conversaciones en torno a un tema en lugar de las reseñas o comentarios individuales.

Zara's para comprender las necesidades de los consumidores y adaptar su oferta de productos se basa en gran medida en las opiniones de los clientes en tiempo real. La empresa utiliza datos de las redes sociales y encuestas por correo electrónico para recabar información directamente de sus clientes.

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

El acceso inmediato a la opinión de los clientes permite responder con prontitud a los problemas que surjan o aprovechar las tendencias positivas.
Las empresas pueden abordar los puntos débiles, mejorar los productos y crear estrategias de marketing más personalizadas.
La escucha social ayuda a las empresas a controlar la percepción pública, identificando rápidamente posibles crisis de relaciones públicas o tendencias negativas antes de que se agraven.
Las marcas pueden utilizar las opiniones recogidas para elaborar estrategias de marketing, desarrollo de productos y atención al cliente.

Chatbots para atención al cliente automatizada

Estos chatbots se basan en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), lo que les permite comprender y responder con precisión a las consultas de los usuarios.

Por ejemplo, si un cliente pregunta: "¿Cuándo llegará mi pedido #12345?", el chatbot identifica la intención (una pregunta sobre la entrega) y extrae la información clave (el número de pedido). A continuación, obtiene los detalles pertinentes de la base de datos y ofrece una respuesta clara, como: "La entrega de su pedido está prevista para mañana".

Principales ventajas del aprendizaje automático para el comercio electrónico

Los chatbots procesan y responden a las consultas en cuestión de segundos, proporcionando respuestas oportunas y útiles.
Las empresas pueden reducir la carga de trabajo de los equipos de asistencia y recortar los costes operativos con los chatbots, ya que siempre están activos y listos para ayudar a los clientes en cualquier momento.
Los chatbots son ideales para operaciones a gran escala, ya que gestionan simultáneamente miles de solicitudes.
Con cada nueva interacción, los chatbots aprenden y se adaptan, mejorando su precisión y utilidad con el tiempo.

Aprendizaje automático en el comercio electrónico: casos de éxito de nuestros clientes

Plataforma de análisis de campañas publicitarias

Innowise desarrolló una plataforma de análisis impulsada por IA que utiliza ML para optimizar las campañas publicitarias haciendo coincidir las consultas de los usuarios con los anuncios más relevantes, mejorando la cobertura de palabras clave y la relevancia de los anuncios. La solución aumentó los clics en los anuncios en 53%, redujo el tiempo de generación de anuncios en 25% y logró una cobertura de 92% de las solicitudes de los usuarios.

Herramientas de AI para la creación de sitios web y contenidos

Nuestro equipo integró los modelos GPT de OpenAI en una plataforma de creación de sitios web sin código, lo que permitió la generación de código y la creación de contenidos mediante IA. Como resultado, la solución redujo el tiempo de personalización del sitio web en 60%, mejoró el SEO con meta descripciones optimizadas e impulsó el posicionamiento en buscadores en 17%.

Ecosistema de aplicaciones web basadas en IA

Transformamos el ecosistema de medios digitales de nuestro cliente, integrando soluciones avanzadas de IA para modernizar las aplicaciones web, mejorar la experiencia del usuario y optimizar la eficiencia operativa. Entre los principales logros se incluyen un aumento de 12% en el número de visitantes mensuales y una reducción de 66% en los costes de fotografía profesional gracias a la IA generativa de texto a imagen.

ML puede optimizar, personalizar y ampliar su negocio: ¡descubramos qué es lo mejor para usted!

Obstáculos y limitaciones del aprendizaje automático en el comercio electrónico

Sin duda, el ML de comercio electrónico está impulsando experiencias de compra personalizadas, prediciendo las necesidades de los clientes y tomando decisiones empresariales con una precisión increíble. Pero detrás de todo este entusiasmo se esconden una serie de retos que a menudo pasan desapercibidos.

Echemos un vistazo más de cerca a los obstáculos a los que puede enfrentarse el comercio electrónico con aprendizaje automático y qué se puede hacer para sortearlos.

Desafío

Solución

Los modelos de ML dependen en gran medida de grandes volúmenes de datos de alta calidad, pero las empresas de comercio electrónico a menudo se enfrentan a conjuntos de datos incompletos e incoherentes.

Utilice herramientas y técnicas de limpieza de datos para preprocesarlos y eliminar errores antes de introducirlos en los modelos de ML. Asociarse con un proveedor externo especializado en el enriquecimiento de datos también puede colmar lagunas en los conjuntos de datos.

Incorporar el ML a los sistemas de comercio electrónico existentes, como los CRM o los ERP, puede ser complejo y llevar mucho tiempo.

Elija plataformas de ML que ofrezcan API y conectores para facilitar la integración con las herramientas de CRM, ERP o marketing más conocidas. Trabaje con especialistas en integración experimentados para conseguir una alineación fluida con los sistemas existentes.

Los datos históricos utilizados para entrenar modelos ML pueden contener sesgos, como la infrarrepresentación de segmentos específicos de clientes o tendencias estacionales.

Auditar periódicamente los conjuntos de datos y los modelos para identificar y mitigar los sesgos. Utilice técnicas como el remuestreo, los ajustes algorítmicos de equidad y la recopilación de datos diversos para reducir el sesgo.

El desarrollo, la formación y el despliegue de modelos de ML requieren una inversión sustancial en tecnología, talento e infraestructura.

Empiece con poco y aumente gradualmente las inversiones a medida que consiga resultados mensurables. Subcontratar el desarrollo de ML a socios con experiencia también puede reducir los costes iniciales y, al mismo tiempo, acceder a conocimientos especializados en profundidad.

Los modelos de ML creados para aplicaciones de escala limitada pueden carecer de la capacidad para escalar eficientemente, especialmente con el aumento de la complejidad de los datos.

Aproveche las arquitecturas modulares y la infraestructura en la nube para gestionar conjuntos de datos y bases de usuarios en crecimiento. Utilice herramientas como AutoML o modelos preformados para reducir la complejidad de la ampliación.

Finalicemos

El coste inicial de implementar algoritmos de aprendizaje automático para el comercio electrónico puede ser alto, pero la eficiencia y el retorno de la inversión sin duda lo harán valioso a largo plazo. Las empresas pueden desarrollar una ventaja competitiva, aumentar los índices de satisfacción y obtener más beneficios integrando este tipo de herramientas. Nuestro equipo estará encantado de ayudarle a utilizar el aprendizaje automático en eCommerce para su beneficio.

Volha Ralko Gestor de entregas en comercio electrónico

Date: 14 de febrero de 2025

Volha Ralko Gestor de entregas en comercio electrónico

Date: 14 de febrero de 2025

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