El e-commerce ha cambiado el modo en que los consumidores compramos y vendemos online, haciéndolo más fácil y cómodo.
Las tiendas ofrecen muchas opciones de productos y estos, están disponibles para todo el mundo.
Sin embargo, los e-commerce se enfrentan al reto crítico de la escalabilidad cuando un mayor número de personas compran al mismo tiempo. Los e-commerce tienen que mejorar en la gestión de todos los compradores al mismo tiempo. Necesitan sistemas escalables sólidos y nuevas ideas para seguir el ritmo de las necesidades de todo el mundo online.
En el sector del e-commerce, el término «escalabilidad» significa que un sistema puede gestionar más trabajo sin ralentizarse ni dejar de estar disponible. A medida que se amplían las bases de usuarios y aumentan los volúmenes de transacciones, los métodos tradicionales tienen dificultades para seguir el ritmo.
Aquí entra en juego la tecnología de IA, la fuerza transformadora para revolucionar la escalabilidad del e-commerce.
La IA se utiliza cada vez más en las compras online y en la escalabilidad de las plataformas de e-commerce, gracias a sus asombrosas capacidades que van más allá de lo que pueden hacer los humanos. Las aplicaciones de IA son ahora comunes en muchos campos, abordando tareas que a veces son difíciles para las personas.
En este artículo, hablaremos de los retos de escalabilidad a los que se enfrentan los e-commerce a la hora de gestionar el aumento del tráfico de usuarios y el volumen de datos.
Además, exploraremos cómo las soluciones de IA pueden abordar eficazmente estos retos.
5 principales retos de escalabilidad en el e-commerce
Comprender los retos de escalabilidad en las plataformas de e-commerce significa asegurarse de que los sistemas pueden gestionar más trabajo sin ralentizarse ni bloquearse. Esto implica analizar cómo se diseñan los sistemas, cómo se utilizan los recursos y encontrar formas de hacer que todo funcione sin problemas a medida que crecen los datos o más personas los utilizan.
Gestionar la escalabilidad significa saber qué necesitan los usuarios en el presente y en el futuro, y tomar medidas para asegurarse de que los sistemas pueden gestionarlo. Si se detectan y solucionan los problemas a tiempo y se flexibilizan los sistemas, las empresas podemos seguir el ritmo de los cambios y mantenerse operativos.
Alto volumen de tráfico
A medida que aumenta el número de personas que compran por Internet, los e-commerce registran grandes aumentos de visitantes, especialmente durante las rebajas o las vacaciones. Es muy importante gestionar estos aumentos repentinos para evitar caídas. Además, ayuda a mantener el servicio funcionando sin problemas.
Exigencias de personalización
Los compradores modernos quieren experiencias de compra personalizadas adaptadas a sus preferencias y a su historial de navegación anterior. Hacer que esto suceda para mucha gente es difícil para los métodos anticuados.
Gestión de datos
Las tiendas de e-commerce manejan una gran cantidad de información, como detalles de productos, datos de clientes, ventas y existencias. A medida que la tienda crece, manejar y utilizar todos estos datos de forma organizada se convierte en algo típico.
Gestión del inventario
Todo e-commerce tiene que gestionar sus existencias de forma inteligente. Así, tienen suficiente de lo que la gente quiere sin tener demasiado o demasiado poco. Para ello, se necesita utilizar herramientas sofisticadas para predecir lo que la gente va a comprar y cuándo.
Prevención del fraude
Con cada vez más gente comprando por Internet, los e-commerce tienen que estar atentos a fraudes como pagos falsos y cuentas robadas. Detener estas estafas de inmediato sin bloquear a los clientes reales es difícil.
La IA ofrece una solución de escalabilidad al e-commerce
El uso de la IA en el e-commerce está ayudando a las empresas a crecer con las mejores soluciones. La IA puede manejar enormes cantidades de datos y aprender de ellos para mejorar los resultados. Esto significa que las empresas que utilizan IA pueden entender mejor a sus clientes, ofrecer productos más adecuados, averiguar los mejores momentos y precios para sus ofertas y obtener datos fiables para el análisis.
La IA está ayudando a aumentar los ingresos de los minoristas hasta en un 15%. La IA ofrece un conjunto de herramientas y técnicas para abordar eficazmente estos retos de escalabilidad.
Exploremos cómo la IA puede revolucionar las plataformas de e-commerce.
Análisis predictivo
Los algoritmos de análisis predictivo basados en IA examinan extensos conjuntos de datos para anticipar comportamientos de los clientes, prever patrones de demanda y calibrar las necesidades de inventario.
Al proyectar los próximos volúmenes de ventas y comprender las preferencias de los consumidores, las plataformas de e-commerce pueden afinar la gestión del inventario, mitigar la escasez de existencias y facilitar el reabastecimiento rápido con el desarrollo de productos.
Recomendaciones personalizadas
Los algoritmos de IA utilizan el machine learning para analizar los datos de los clientes y ofrecer sugerencias de productos personalizadas al instante. Al comprender los gustos individuales y los comportamientos, los e-commerce pueden impulsar la interacción de los usuarios, aumentar las tasas de conversión y estimular las ventas.
Un algoritmo de IA examina los datos para elaborar sugerencias de productos personalizadas. A partir de datos históricos como compras anteriores, hábitos de navegación y datos demográficos, la IA sugiere artículos adaptados a las preferencias de cada cliente. Estas sugerencias personalizadas pueden aumentar las ventas y enriquecer todo el proceso de compra.
Chatbots y asistentes virtuales
Los chatbots de IA y los asistentes virtuales ofrecen atención al cliente 24×7, responden consultas y resuelven problemas. Para aclarar, los chatbots y los asistentes virtuales ayudan a los usuarios en sus compras las 24 horas del día. Automatizan las tareas cotidianas y proporcionan asistencia inmediata. Por lo tanto, permite a las plataformas de e-commerce mejorar la satisfacción del cliente y optimizar las operaciones para un funcionamiento más fluido.
Comercio por voz
El comercio por voz permite a los clientes comprar artículos simplemente hablando. Asistentes virtuales como Alexa de Amazon y Google Home utilizan tecnología avanzada conocida como procesamiento de lenguaje natural para comprender las solicitudes de los clientes y recomendarles productos que puedan disfrutar.
Localizar páginas web y experiencias
La IA puede personalizar páginas web y experiencias en función de la ubicación. Mediante el estudio de las direcciones IP y otra información de localización, las empresas podemos ajustar nuestra web y experiencias para adaptarnos a las preferencias locales. Esto puede aumentar la participación y las ventas.
Precios dinámicos
Los algoritmos de IA ayudan a las plataformas de e-commerce a cambiar los precios en tiempo real basándose en las tendencias del mercado, los precios de la competencia y lo que quieren los clientes. Esto ayuda a las plataformas a ganar más dinero, gestionar mejor los beneficios y seguir siendo competitivas.
Las herramientas de IA analizan los datos de los clientes y las tendencias del mercado para averiguar cuál es el mejor precio para los productos o servicios. Las herramientas de IA ayudan a las empresas a ganar más dinero sin dejar de competir. En el e-commerce, la IA puede manejar las compras sin personas, pero los humanos todavía pueden comprobar y aprobar los cambios de precios.
Personalización omnicanal
La personalización omnicanal utiliza la IA para personalizar las experiencias de los clientes a través del correo electrónico, las redes sociales y las aplicaciones móviles, garantizando interacciones fluidas y personalizadas para cada cliente.
Además, la IA omnicanal garantiza la cohesión de los mensajes y la coherencia de la marca en todos los canales, mejorando la inteligencia de marketing. Las plataformas de marketing omnicanal facultan a los equipos para supervisar múltiples canales desde un solo panel de control.
Detección de fraudes
Los sistemas de detección de fraude basados en IA utilizan programas informáticos inteligentes para comprobar la información de las transacciones y detectar cualquier cosa sospechosa en el momento en que se produce. Al detectar señales de fraude, los e-commerce pueden detener las transacciones dudosas, mantener seguras las cuentas de los clientes y proteger el dinero.
Pasos para implantar la IA en el e-commerce
El uso de la IA en el e-commerce puede hacer que las empresas mejoren la experiencia del cliente, fijen mejores precios, gestionen bien la logística y vendan más. A continuación, te explicamos cómo empezar a utilizar la IA en tu negocio de e-commerce.
Conocer los objetivos y retos del negocio
Para empezar a utilizar la IA en el e-commerce, debes identificar cuáles son tus objetivos y retos empresariales. Esto te ayudará a elegir las herramientas de IA adecuadas según tus requisitos.
Encontrar fuentes de datos relevantes
Después de conocer tus objetivos y retos empresariales, es importante averiguar de dónde proceden tus datos. Puede tratarse de información de ventas de clientes, detalles de productos o tendencias de mercado.
Seleccionar una solución de IA
Tras conocer tus objetivos empresariales y de dónde proceden tus datos, elige una solución de IA que se ajuste a lo que necesitas.
Preparar los datos para el análisis
Antes de utilizar la IA, analiza tus datos y prepárelos. Eso significa limpiarlos y organizarlos.
Preparar el modelo de IA
Después de preparar los datos, es hora de preparar la IA. Eso significa darle la información correcta y mostrarle cómo hacer buenas conjeturas y sugerencias.
Probar el modelo de IA
Una vez preparada la IA, es fundamental probar el modelo y comprobar su rendimiento. Puedes compararlo con cómo se hacían las cosas antes o probar diferentes versiones para ver cuál es mejor.
Implementar la solución de IA
Después de probarla y mejorarla, es hora de utilizar la IA en tu tienda online. Esto podría significar ponerla en tu página web, aplicación o donde sea que vendas productos.
Supervisar y optimizar el rendimiento
Después de instalar la IA, vigila su funcionamiento y mejórala sobre la marcha. Simplemente presta atención a los comentarios de los clientes, controla las ventas y ajuste la IA para mejorar aún más su rendimiento.
Ejemplos reales de marcas que utilizan la IA
Veamos cómo las principales plataformas de comercio electrónico utilizan la IA para hacer frente a grandes retos.
Amazon
Amazon utiliza la IA de muchas maneras. Sugiere productos que podrían gustarte utilizando el machine learning. También cambia los precios en función de lo que ocurre en el mercado. Además, la IA ayuda a detener el fraude, manteniendo a todos a salvo.
Alibaba
Alibaba utiliza la IA para adivinar lo que la gente va a comprar y asegurarse de que tiene existencias suficientes. Analiza montones de datos para averiguar qué es popular y planificar campañas de marketing. Esto hace felices a los clientes y mantiene las cosas funcionando sin problemas.
Netflix
Aunque Netflix no es una tienda, utiliza muy bien la inteligencia artificial. Se fija en lo que ves y te recomienda otras cosas que podrían gustarte. Esto hace que la gente siga viendo, lo que hace que Netflix gane más dinero.
