¿Cuáles son las mejores herramientas de inteligencia artificial para mejorar las conversiones de ventas en un sitio de comercio electrónico?

Debido a que hay muchos productos entre los que los especialistas en marketing pueden elegir, le recomiendo verificar 4 competencias básicas al elegir su próximo producto de IA que impulse la conversión:

1) ¿Le permite la herramienta operar de manera independiente como comercializador?

Las fuentes de datos en silos limitan la capacidad de las empresas para aprovechar adecuadamente su perfil de visitante. Ahora, la computación en la nube ha hecho que la IA sea más accesible y asequible. La plataforma de IA correcta mantiene el marketing en manos de los especialistas en marketing y no en manos de los equipos de CMS y Analytics.

2) ¿Conecta datos?

Los datos de marketing a menudo residen en una combinación de sistemas en la nube y locales. Todos esos datos tienen que estar conectados para crear una vista única de cada consumidor y aprovechar la oportunidad de marketing predictivo.

3) ¿Se enfoca en el visitante?

Para muchas empresas, la IA puede parecer no solo fuera del alcance, sino también demasiado complicada. La IA para el marketing debe reducirse a los viajes de los visitantes y las notificaciones predictivas.

4) ¿Es predictivo?

Más allá de recopilar grandes volúmenes de datos, las empresas deben tener las herramientas y la experiencia para analizarlos y actuar en consecuencia. Los avances en las herramientas de marketing predictivo basadas en inteligencia artificial hacen posible que los especialistas en marketing trabajen sin requerir un ejército de científicos de datos, por lo que debería ser su próxima plataforma de inteligencia artificial.

La mayoría de las herramientas de análisis requieren que “extraiga” información de ellas, ejecute análisis de cohortes repetidos (como AB Testing); mientras que las herramientas predictivas más inteligentes analizan los datos y “envían” notificaciones a sus consumidores, anticipando lo que necesitan. Con el aprendizaje automático, una plataforma de software inteligente puede tomar todos estos datos del cliente y construir modelos predictivos sobre ellos, operando no solo según lo que se ha programado en las reglas, sino también adaptándose al comportamiento de los visitantes sobre la marcha, en función de lo aprendido. Intempt construyó esa plataforma.

Obtenga más información sobre qué buscar en una plataforma habilitada para IA y cómo implementar la personalización predictiva para impulsar las conversiones.

Lo mejor que puede hacer AI para mejorar las conversiones de ventas es definir cuál es el mejor producto o una oferta para un cliente en particular. Aún mejor si el algoritmo de IA también proporciona una buena explicación, por qué un producto en particular es bueno para el cliente. Y hay diferentes formas de lograrlo.

Al igual que una sola persona no puede ejecutar negocios de comercio electrónico solo y ser el mejor en todas las áreas de operaciones, ninguna herramienta puede cubrir todos los casos de uso de IA en el comercio electrónico. Cada caso de uso puede necesitar una evaluación separada para la mejor solución adecuada para una empresa de comercio electrónico en particular.

Entre las formas en que se podría usar la IA están

  • búsqueda de texto completo (Elasticsearch)
  • búsqueda inteligente con procesamiento de lenguaje natural (“¿Cuál es el mejor teléfono para hacer fotos?”, “Último iPhone”, “Smartphone con pantalla grande”);
  • sistemas de recomendación;
  • focalización mejorada de las actividades de marketing;
  • diferentes formas de asistencia y muchos otros casos más específicos.

Fuentes de datos

Para lograr los mejores resultados, los algoritmos de decisión deben utilizar todos los datos disponibles en la empresa. Esto implica la necesidad de una buena integración y gobernanza de datos.

Por ejemplo, las siguientes fuentes de datos pueden ser útiles :

  • todos los datos, disponibles en la empresa, que a menudo se almacenan en diferentes lugares (plataforma de comercio electrónico, servicios en la nube, CRM, PMP, ERP);
  • datos sobre el comportamiento del cliente de Google Analytics;
  • datos de redes sociales;
  • fuentes externas de datos, como las condiciones climáticas.

El algoritmo inteligente de IA necesita muchos datos y mucho tiempo de entrenamiento y ajustes.

¿Solución en la nube o en las instalaciones?

Si su sitio web de comercio electrónico no tiene una larga historia de pedidos o no tiene miles de clientes, puede encontrar algunas soluciones en la nube que parecen ser una mejor opción, ya que pueden estar capacitadas en función de los datos de otras tiendas.

Sin embargo, si ya tiene muchos datos, trataría de encontrar una solución que los consuma. A menudo, las soluciones en la nube recopilan datos solo desde el momento en que se conectan a su sitio web.

Desarrollo a la medida

Otra alternativa podría ser desarrollar su propia solución utilizando algunas herramientas de ciencia de datos. Esto puede permitirle encontrar e implementar un algoritmo que se adapte a su situación particular.

Para ello, se pueden usar lenguaje R, Python, Apache Spark, Amazon AI u otras herramientas y tecnologías de minería de datos.

Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico que usan la plataforma Magento pueden usar la extensión BIM para Magento que permite una estrecha integración entre el lenguaje R y la plataforma. Esta sería una configuración ligera para las pequeñas y medianas empresas que no desean iniciar grandes inversiones en infraestructura y tecnologías de Big Data.