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Claves para establecer una estrategia de e-Commerce con Machine Learning 

El uso de la tecnología en diferentes sectores e industrias se ha capitalizado. De hecho, se han reflejado muchos beneficios en ramos como el de la mercadotecnia y publicidad, donde el implemento de chatbots o la utilización del aprendizaje automático (Machine Learning) han mejorado las acciones de los profesionales, sobre todo en medios sociales y plataformas digitales, incluso en otros ámbitos, como la ciberseguridad.

Si a lo anterior se le suma la incorporación de la tecnologías enfocadas en la experiencia y sensaciones del usuario, donde la realidad virtual o la realidad aumentada tienen, cada vez más, mayor relevancia. Lo que es un hecho es que en el mundo de los negocios es fundamental estar acorde con las tendencias y nuevas tecnologías. Su implementación en procesos, productos o servicios se vuelve más común y mucho tiene que ver los beneficios y ventajas que ofrecen para desarrollar mejores modelos comerciales.

Proyecciones de Tractica indican que, sólo para este año, se prevé que el mercado de IA tenga un valor aproximado de 4 mil 065 millones de dólares, cifra que tendrá un crecimiento aproximado a los 59 mil 748 millones de dólares para el año 2025.

Como se ha apuntado con anterioridad, la utilidad tecnológica en sectores como la publicidad y mercadotecnia resalta y tiene un crecimiento especial, en mayor medida, por los usuarios. Según EnterprisersProject, 72 por ciento de CIO’s actualmente buscan mejorar su optimización en digital, siendo el 53 por ciento donde ser invertirán sus esfuerzos en Machine Learning.

Por ejemplo, SocialBakers demuestra como se han vinculado las preferencias del usuario en diferentes redes sociales. Las stories primero fueron un elemento de Snapchat, hoy, las opciones se abren entre Facebook Messenger, YouTube Reels, Skype Highlights o incluso en apps de mensajería instantánea como WhatsApp. Gracias al conocimiento íntegro de las preferencias del consumidor, fue como se dio esta expansión.

Conocer estratégicamente, por medio del aprendizaje automático, puede ser un elemento que mejora la exposición.

Joe Berry, de la empresa tecnológica Edited, expone las tendencias del Machine Learning en e-Commerce:

  • Ayuda a establecer la categorización de productos

La categorización de productos es uno de los aspectos más críticos donde se utiliza el aprendizaje automático. Cómo un minorista describe un producto será la forma en que los clientes puedan considerarla para hacer una compra. Por medio de su implemento, los sistemas pueden revisar elementos individuales para categorizarlos de manera precisa y consistente.

  • Ideal para tomar decisiones en estrategias de venta minorista

Con el aprendizaje automático se pueden tomar mejores decisiones sobre enfoques de precios, surtidos, comercialización y otros conocimientos específicos. El aprendizaje automático representa una forma confiable de categorizar datos y detectar patrones de conducta comercial sin riesgo a tomar decisiones sesgadas.

  • Mejora la experiencia en comercio electrónico 

Es un hecho: La experiencia del comprador influye en una venta. Para las tiendas en línea, la experiencia del cliente se centra en la facilidad de uso y la comodidad y las páginas de comercio electrónico puede optimizar la conversión agregando clasificaciones basadas en las acciones del usuario en plataformas digitales.

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