Se estima que las ventas en línea superen los 8 billones de dólares para 2026, por lo que contar con herramientas que apoyen a una mayor conversión y satisfacción de los consumidores, es parte clave de las estrategias de venta.
En el marco del NRF 2023, el evento más grande de la industria retailers celebrado el pasado 15 de enero en la ciudad de Nueva York, Google Cloud presentó el lanzamiento y actualización de cuatro soluciones impulsadas por inteligencia artificial (IA) especializadas para este sector, con las cuales los comerciantes podrán reinventar sus procesos de verificación y control de mercancía, así como crear experiencias más fluidas y naturales de compra en línea para sus consumidores.
Con ‘Browse AI’ la inteligencia artificial transforma la experiencia de comprar en escaparates digitales
Browse AI es una nueva función dentro de Discover AI que utiliza el aprendizaje automático para seleccionar los productos más óptimos dentro del comercio electrónico de un minorista una vez que los compradores han elegido una categoría, como por ejemplo “chamarras de mujer” o “utensilios de cocina”. Con el tiempo y la utilización de datos históricos, la IA aprende la solicitud de la mercancía ideal para mostrar. Ya disponible para minoristas de todo el mundo en 72 idiomas, Browse AI optimiza cómo y qué elementos se muestran para una precisión en la solicitud, relevancia y probabilidad de realizar una venta.
Históricamente, los sitios de comercio electrónico han organizado sus productos basados en listas de mejor vendidos o decisiones subjetivas sobre qué tipo de objeto destacar para cada temporada. Browse AI lleva la curaduría de estantes a un nuevo nivel a través de una analítica de datos y un aprendizaje por experiencia, lo que produce mejoras significativas en los ingresos por visita y le permite a los minoristas ahorrar tiempo y recursos en la curaduría manual de sus escaparates digitales.
‘Personalization AI’ arroja resultados de búsqueda y navegación hiperpersonalizados con aprendizaje automático
Una investigación encargada por Google Cloud encontró que el 75% de los compradores prefieren marcas que personalicen las interacciones, y el 86% quiere una marca que comprenda sus intereses y preferencias. La IA debajo de esta nueva herramienta, es un reconocedor de patrones de producto que utiliza el comportamiento del consumidor dentro de un sitio (clics, carrito, compras y otra información) para determinar el gusto y las preferencias de cada comprador. Los resultados arrojados se basan únicamente en su interacción dentro de ese sitio de e-commerce, y no está ligado a ninguna otra actividad de su cuenta de Google. El comprador es identificado a través de una cuenta dentro del sitio del minorista o mediante una cookie de primera línea dentro del sitio web.
Al igual que con todas las soluciones de Google Cloud, los clientes poseen y controlan sus datos; la información sobre las preferencias de los clientes se queda con el minorista. Personalization AI ya está disponible de forma general para los comerciantes de todo el mundo.
La nueva solución ‘Shelf Checking AI’ ayuda a los minoristas a mejorar la disponibilidad de productos
Ahora disponible en versión preliminar a nivel mundial, la nueva solución de verificación de estantes, Shelf Checking AI, con tecnología de inteligencia artificial de Google Cloud puede ayudar a los minoristas a mejorar la disponibilidad de mercancía, brindar una mejor visibilidad de cómo se ven realmente sus estantes y ayudarlos a comprender dónde se necesitan reabastecimientos.
Por años los minoristas han probado diferentes tecnologías de verificación de estantes, pero su efectividad a menudo se ha visto limitada por los recursos necesarios para crear modelos de inteligencia artificial confiables que detecten y diferencien artículos, desde los diferentes sabores de mermelada, hasta las docenas de tipos de cepillos de dientes.
Basado en Vertex AI Vision de Google Cloud y con la tecnología de dos modelos de aprendizaje automático (un reconocedor de productos y un reconocedor de etiquetas), Shelf Checking AI permite a los minoristas identificar la mercancía desde una variedad de tipos de imágenes tomadas en diferentes ángulos y puntos de vista, una tarea especialmente difícil. Los minoristas tendrán un alto grado de flexibilidad en los tipos de imágenes que pueden suministrar a la IA de verificación de estantes. Por ejemplo, es posible usar fotografías de una cámara montada en el techo, el teléfono móvil de un asociado o un robot itinerante en la tienda que revisa los estantes. Ahora en vista previa, se espera que esta tecnología esté disponible para los minoristas de todo el mundo en los próximos meses.
Es importante destacar que las imágenes y los datos de un minorista siguen siendo suyos y la IA solo se puede utilizar para la identificación de artículos y etiquetas de precios.
‘Recommendations AI’ incrementan las conversiones de los minoristas
Se estima que las ventas minoristas en línea superen los 8 billones de dólares para 2026, por lo que los sistemas de recomendación de productos ahora son un componente crítico de la estrategia para las ventas en línea de cualquier minorista.
La solución de Google Cloud, Recommendations AI, cuenta con nuevas actualizaciones que permitirán a los minoristas crear experiencias más personalizadas y dinámicas para sus consumidores.
- Optimización a nivel de página. Esta función deja que un sitio de comercio electrónico modifique los paneles de recomendación de productos para cada comprador. Realizar esta optimización minimiza la necesidad de pruebas intensivas de experiencia de usuario en recursos y puede mejorar la participación del usuario y las tasas de conversión.
- Optimización de ingresos. Recientemente agregada, la herramienta utiliza el aprendizaje automático para ofrecer mejores recomendaciones de artículos que pueden aumentar los ingresos por sesión en cualquier sitio de comercio electrónico. Un modelo de aprendizaje automático, creado en colaboración con DeepMind, combina las categorías de las mercancías, los precios de los artículos, los clics y conversiones de los clientes del e-commerce para encontrar el equilibrio adecuado entre la satisfacción a largo plazo para los compradores y el aumento de ingresos para los minoristas.
- Modelo volver-a-comprar. Esta función aprovecha el historial de compras de un cliente para proporcionar recomendaciones personalizadas para posibles compras consecutivas.
Las nuevas funciones de optimización a nivel de página, optimización de ingresos y volver-a-comprar ya están disponibles en todo el mundo para los minoristas.
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