La Inteligencia Artificial está impulsando enormemente el sector del ecommerce. Interpretar la gran cantidad de datos que genera el comercio electrónico para dar un mejor servicio al usuario es uno de los grandes desafíos.

Vivimos en un mundo que, impulsado por la tecnología, cambia a gran velocidad, llevando consigo alteraciones en la forma de comprar, trabajar, cambios en la relación de las marcas con sus clientes, diferentes formas de comunicarnos...

Lo que hoy funciona, mañana puede no interesar a los clientes, por lo que la capacidad de adaptación se convierte en un valor en alza. Las empresas tienen que ser lo suficientemente sólidas para seguir potenciando lo que mejor saben hacer, pero lo suficientemente flexibles para adecuarse a los nuevos retos del mercado de manera ágil. Deben mirar al futuro, sin perder de vista el presente. Ese es el reto.

El sector del ecommerce no escapa a este contexto. Partimos de un sector maduro, pero que continúa en auge logrando en el segundo trimestre de 2019 un incremento del 28,6% interanual, alcanzando los 11.999 millones de euros.

Si bien la penetración de Internet es alta, a algunos segmentos de la población todavía les falta un empujón para lanzarse de lleno a la compra online, por lo que hay margen de crecimiento.

La competencia en este sector es amplia y variada, por lo que conviven propuestas de valor diferenciadas. Cada participante del mercado busca la diferenciación para llevar al cliente a su terreno. Contamos, por ejemplo, con marketplaces generalistas 100% digitales como Amazon o eBay.

Del mismo modo, existen Pure Players que se centran en una categoría específica buscando coronar un nicho concreto, como por ejemplo PC Componentes o Privalia. Y también las empresas tradicionales intentan combinar los mundos online y offline explotando las sinergias en sus distintos canales, ofreciendo una experiencia de usuario unificada, como es el caso de El Corte Inglés o Carrefour.

Finalmente, tendríamos especialistas en sectores concretos del retail especializados por verticales, como Zara, Decathlon o Mediamarkt, consiguiendo grandes resultados y situándose a la cabeza del ecommerce español.

El nuevo consumidor

Con independencia de dónde y cómo compre, el hecho de que el consumidor ha cambiado es una realidad.

Nos enfrentamos a un consumidor mucho más formado e informado, que lo que fueron sus antecesores. Vivimos en la Era de la Información, donde indagar sobre las bondades de un producto o una marca concreta está a tan solo un clic de distancia.

Al contrario que antaño, al consumidor ya no le vale cualquier producto, se prepara mucho antes de comprarlo haciendo uso de diferentes fuentes, no solo las aportadas directamente por parte de las empresas, sino a través de opiniones y recomendaciones de otros usuarios, convirtiéndose en un driver de decisión de compra fundamental.

Un consumidor muy preparado que quiere, incluso, participar en la creación de los productos y al que deberemos “enamorar” apelando a aspectos emocionales para diferenciarnos. Necesita conectar con las marcas. Cada cliente reclama ser tratado como individuo independiente, por lo que la personalización es un aspecto clave.

La disponibilidad de información acarrea una consecuencia importante que conviene resaltar. El consumidor es mucho más infiel, que no tendrá reparo en cambiar de marca simplemente por probar algo nuevo, y es más sensible a cambios en el sentimiento general del mercado hacia un producto o hacia una marca.

Es imprescindible buscar la diferenciación para no ser uno más. Como decía Guy Kawasaki, “In the end, you are either different or the cheapest”.

Estrategia

En un mundo en el que la constante es el cambio, es una ventaja competitiva moverse rápidamente para adaptarse a las necesidades de los clientes, apoyándose en la tecnología como palanca.

Los pilares clave sobre los que trabajar y que marcan las líneas estratégicas de los ecommerce pueden resumirse en cuatro:

La Inteligencia Artificial, la gran aliada

Si tuviéramos que apostar por alguna tendencia tecnológica que está marcando ya el presente y sin duda marcará el futuro es la IA aplicada al ecommerce.

Al contrario que el comercio minorista tradicional, el comercio electrónico genera una gran cantidad de datos en tiempo real, que son susceptibles de ser tratados y sujetos a procesos de optimización, repercutiendo sobre el negocio y reduciendo los ciclos de experimentación para mejorar la experiencia del cliente.

Es una tecnología que está involucrada en mayor o menor medida en todas las líneas estratégicas anteriormente comentadas.

Según la empresa de estudios de mercado Gartner, en 2020 más del 80% de todas las interacciones con los clientes de ecommerce serán afectadas por sistemas de inteligencia artificial, desde chatbots para gestionar procesos sencillos de atención al cliente, hasta flujos de marketing personalizados para generar venta cruzada y venta incremental.

A día de hoy, compañías como Alibaba, Rakuten, eBay y Amazon utilizan ampliamente esta tecnología, que se convierte en una pieza clave estratégica para diferenciarse de la competencia.

Además, aquellos comercios electrónicos que han aplicado soluciones de inteligencia artificial han experimentado un incremento de ventas de entre un 6 y 10% frente a los que no lo han hecho aún, según datos de MIT Sloan Management Review y The Boston Consulting Group.

¿Qué puede ofrecer la IA a los ecommerce?

Algunas de las aplicaciones de la IA que apoyan la personalización ya están en marcha y empiezan a ser habituales, como los recomendadores de productos con oferta individualizada en base a comportamientos en tiempo real o buscadores personalizados según intereses del usuario, aportando buenos resultados a las empresas que ya hacen uso de ellos.

¿Por qué ofrecer lo mismo a todos nuestros clientes cuando estos son en realidad diferentes? ¿Por qué comunicarles el mismo mensaje cuando podemos apelar a la individualidad de las personas? ¿Por qué, incluso, ofrecer el mismo precio cuando podemos diferenciar en base a la propensión y a la capacidad de pago de cada cliente?

Decathlon, por ejemplo, ha conseguido detectar las necesidades e intereses de los usuarios en la tienda online al analizar su comportamiento en tiempo real, información valiosa que posteriormente explota en sus procesos de negocio. Gracias a los datos recabados permite mostrar una oferta de producto determinado en un momento clave, donde el consumidor será más proclive a consumir.

Otras aplicaciones podrían ser más novedosas, como la posibilidad de identificar el interés creciente en determinados productos que se puedan llegar a convertir en tendencia incluso antes de que lo sean.

De esta manera, podemos incorporarlos al catálogo de artículos disponibles a la venta, analizar si la descatalogación de productos puede afectar a la demanda de otros productos que pudieran estar relacionados aunque aparentemente no tengan que ver, o influir sobre la recuperación de carritos abandonados por predicción inteligente en base a comportamiento (pre-abandono) o targeting omnicanal y remarketing (post-abandono).

Una de las aplicaciones más populares en la actualidad es la utilización de chatbots como servicio de atención al cliente, para resolución de preguntas urgentes, conocer el estado de los pedidos, servicios postventa, reduciendo los costes operativos y, por qué no, haciendo uso de los mismos como un canal más de venta y recomendación de productos.

Anticipar la demanda en una determinada área geográfica y realizar envíos de cada producto a los almacenes más cercanos incluso antes de que el cliente realice la compra sería uno de los ejemplos claros.

Si bien prever la demanda individual es prácticamente imposible, aproximar la demanda agregada de una unidad geográfica puede ser una buena manera de adelantar la mercancía a la necesidad concreta, habilitando entregas rápidas y mejorando la experiencia de usuario. Amazon recientemente registró una patente que sugiere que están avanzando en esa línea para resolver el problema de la última milla.

En cuanto a la logística, mediante técnicas de optimización es posible mejorar los flujos logísticos a lo largo de la cadena de suministro, tanto pedidos entre almacenes y tiendas, como la distribución al cliente final. Alibaba, utilizando IA, ha conseguido reducir en un 30% la distancia recorrida y un 10% el uso de vehículos.

La IA también puede ayudar a automatizar técnicas de detección de fraude por devoluciones falsas, fraudes en métodos de pago, abuso de códigos promocionales etc. generando patrones de fraude para casos futuros y agilizando los procesos de verificación de las transacciones.

También resulta interesante la posibilidad de trabajar en algoritmos que detectan opiniones falsas en las fichas de productos, muy habituales hoy en día y que suponen un problema para los ecommerce.

Como ejemplo, tenemos a Fiverr, que tras analizar el comportamiento de usuarios y detectar patrones, ha conseguido incrementar en un 50% la autorización de transacciones legítimas, y eliminar tanto las revisiones manuales de transacciones como sus pérdidas por contracargo.

El fraude en transacciones online puede adoptar diversas formas y el resolverlo, o por lo menos ayudar a reducirlo, pasa por identificar patrones anómalos, lo que se puede llevar a cabo mediante modelos estadísticos específicamente diseñados para ese propósito.

Conclusiones

Como se puede ver, el ámbito de aplicación de esta tecnología es muy horizontal, pudiendo mejorar numerosos procesos de negocio, a veces de manera dramática. Pero como toda área de conocimiento, requiere una curva de aprendizaje que hay que recorrer prudentemente para poder ejecutar proyectos con éxito.

La empresa debe aprender a identificar oportunidades, a abordar la fase de ejecución de proyectos de este tipo, y también aprender los procesos relacionados con la puesta en servicio de estas soluciones para obtener resultados que impacten sobre el negocio. Todos los eslabones de la cadena son necesarios y es preciso desarrollar las competencias adecuadas en cada uno de ellos. De lo contrario, el esfuerzo caerá en saco roto.

Normalmente recomendamos comenzar por procesos operativos sencillos, donde se pueda capturar valor de manera incremental, y donde el proceso no sea crítico ni acarree elevados riesgos para el negocio en caso de naufragar.

El objetivo en esta primera fase no sería tanto el retorno inmediato como el aprender los procedimientos necesarios para extraer valor de los datos de la empresa, asentando cimientos sólidos sobre los que sustentar desarrollos futuros.

Posteriormente, podemos volvernos más ambiciosos y acometer proyectos de mayor calado e impacto. Las posibilidades que nos ofrece el aprendizaje automático son muy variadas y hay que ser pacientes.

Si aún eres de los que piensa si la Inteligencia Artificial afecta en algo a tu empresa o a tu sector, la respuesta es con toda seguridad afirmativa. La única cuestión por dilucidar es si vas a estar a la cabeza del sector o si dejarás que encuentren las aplicaciones tus competidores, perdiendo competitividad año tras año.

Si vas a ser la rana que salte del cubo con agua según se calienta, o si por el contrario dejarás que alcance el punto de ebullición, cuando sea demasiado tarde para reaccionar.

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