La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la forma en que vivimos y trabajamos, incluida la forma en que compramos. Con la IA, las empresas pueden brindar experiencias de compra personalizadas a sus clientes, lo que genera más compromiso, retención y, en última instancia, más ingresos. En este artículo, analizaremos cómo se utiliza la IA para potenciar las compras personalizadas y cómo los cursos de ciencia de datos pueden ayudar a las personas a dominar la IA y la ciencia de datos, habilidades que tienen una gran demanda en el mercado de consumo.
¿Qué es la compra personalizada?
Las compras personalizadas se refieren al proceso de adaptar las experiencias de compra a las preferencias, necesidades y comportamientos individuales de cada cliente. La personalización puede tomar muchas formas, incluidas recomendaciones de productos personalizadas, publicidad dirigida, precios personalizados y comunicaciones personalizadas.
Las compras personalizadas se han vuelto cada vez más populares en los últimos años, ya que los consumidores esperan experiencias más personalizadas. Los estudios han demostrado que es más probable que los consumidores realicen una compra cuando se les presentan recomendaciones personalizadas y son más propensos a permanecer leales a las marcas que ofrecen experiencias personalizadas.
Cómo se usa la IA para compras personalizadas
La IA se ha convertido en la columna vertebral de las compras personalizadas. Los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y hacer predicciones sobre las preferencias y comportamientos de un cliente. Esto permite a las empresas personalizar las experiencias de compra para clientes individuales en tiempo real.
Motores de recomendación
Los motores de recomendación son algoritmos impulsados por IA que analizan el historial de compras de un cliente, el comportamiento de navegación y otros puntos de datos para brindar recomendaciones de productos personalizadas. La mayoría de los sitios de comercio electrónico utilizan motores de recomendación, incluido Amazon, que afirma que hasta el 35% de sus ingresos proviene de recomendaciones personalizadas.
Los motores de recomendación utilizan una variedad de técnicas de IA, incluido el filtrado colaborativo, el filtrado basado en contenido y el filtrado híbrido, para hacer recomendaciones personalizadas. El filtrado colaborativo analiza el comportamiento de usuarios similares para hacer recomendaciones, mientras que el filtrado basado en contenido analiza las características del producto para hacer recomendaciones. El filtro híbrido combina ambos enfoques.
Reconocimiento de imagen
El reconocimiento de imágenes es un tipo de tecnología de inteligencia artificial que puede identificar objetos y patrones dentro de las imágenes. Esta tecnología se utiliza para potenciar los motores de búsqueda visual, que permiten a los clientes buscar productos utilizando imágenes en lugar de texto.
Los motores de búsqueda visuales se están volviendo cada vez más populares, ya que brindan una forma más intuitiva y conveniente para que los clientes encuentren productos. Por ejemplo, si un cliente ve un vestido que le gusta en las redes sociales, puede tomar una foto del vestido y usar un motor de búsqueda visual para encontrar productos similares.
Procesamiento natural del lenguaje
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un tipo de tecnología de inteligencia artificial que permite que las máquinas entiendan el lenguaje humano. NLP se utiliza para impulsar chatbots y asistentes virtuales que pueden brindar experiencias de compra personalizadas para los clientes.
Los chatbots y los asistentes virtuales pueden responder las preguntas de los clientes, brindar recomendaciones de productos e incluso ayudar a los clientes a comprar. Estas herramientas pueden brindar una experiencia de compra más personalizada y conveniente, ya que los clientes pueden obtener la ayuda que necesitan sin tener que esperar a un representante humano.
Analítica predictiva
El análisis predictivo es un tipo de tecnología de inteligencia artificial que utiliza algoritmos estadísticos y aprendizaje automático para analizar datos y hacer predicciones sobre eventos futuros. En el contexto de las compras personalizadas, el análisis predictivo se puede utilizar para predecir el comportamiento futuro de los clientes, como la probabilidad de realizar una compra o la probabilidad de devolver un producto.
El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas sobre cómo personalizar las experiencias de compra para clientes individuales. Por ejemplo, si es poco probable que un cliente realice una compra, una empresa podría ofrecerle un descuento para alentarlo a realizar una compra.
Precio dinamico
El precio dinámico es una estrategia de precios que utiliza algoritmos de inteligencia artificial para ajustar los precios en tiempo real en función de una variedad de factores, que incluyen la demanda, los niveles de inventario y el comportamiento del cliente. Los precios dinámicos permiten a las empresas ofrecer precios personalizados a clientes individuales en función de sus preferencias y comportamientos.
Por ejemplo, si un cliente ha mostrado previamente su disposición a pagar una prima por un producto en particular, los algoritmos de precios dinámicos podrían ofrecerle a ese cliente un precio más alto por el mismo producto en el futuro. De manera similar, si un cliente ha mostrado una tendencia a abandonar su carrito cuando los precios son demasiado altos, los algoritmos de precios dinámicos podrían ofrecerle un descuento para alentarlo a completar su compra.
Conclusión
Las compras personalizadas impulsadas por IA se han vuelto cada vez más populares en los últimos años, y no sorprende por qué. La IA permite a las empresas brindar experiencias de compra personalizadas a sus clientes, lo que se traduce en una mayor participación, lealtad e ingresos. La IA se utiliza de diversas formas para potenciar las compras personalizadas, incluidos los motores de recomendación, el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis predictivo y los precios dinámicos.
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