Conocé mejor a tus clientes, gracias a la IA

IA en eCommerce

Uso de algoritmos que aprenden del comportamiento del usuario para tomar decisiones en tiempo real. Esto incluye desde mostrar productos personalizados hasta ajustar precios dinámicamente o activar recomendaciones según el historial de navegación. La IA permite actuar en el momento justo, mejorando la experiencia y aumentando las conversiones sin intervención manual.

Ejemplo práctico: Si un usuario entra a tu tienda y navega por mochilas escolares, el sistema le mostrará en la siguiente visita una promoción especial de mochilas, sin que vos tengas que hacer nada manualmente.

Machine Learning

Rama de la IA que mejora con el tiempo analizando datos como clics, visitas o preferencias. A medida que se acumulan más datos, el sistema aprende a identificar patrones y tendencias, lo que permite anticiparse a los gustos de los usuarios, automatizar campañas y optimizar la estrategia de marketing con una precisión que sería imposible de lograr manualmente.

Ejemplo práctico: Si tu tienda detecta que los clientes que compran zapatillas deportivas también suelen comprar botellas reutilizables, puede sugerir ese producto en futuras visitas o incluirlo en una oferta cruzada.

NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)

Permite que la máquina entienda lo que los usuarios escriben o dicen, y responda con coherencia y empatía. Esto se traduce en chatbots que interpretan intenciones reales, motores de búsqueda que muestran resultados más relevantes, y análisis de comentarios que detectan emociones o problemas sin necesidad de leer uno por uno. Ideal para mejorar la atención al cliente y captar insights ocultos.

Ejemplo práctico: Si un cliente escribe “No entiendo cómo devolver un producto”, el chatbot no solo detecta el tema “devolución” sino también la frustración, y puede responder de manera amable, rápida y resolutiva.

Análisis Predictivo

Usa datos actuales para anticipar comportamientos futuros. Por ejemplo, saber qué productos van a tener mayor demanda según la época del año o la actividad reciente del usuario. También se utiliza para prever carritos abandonados, planificar inventario, o definir cuándo enviar una oferta para maximizar la probabilidad de conversión.

Ejemplo práctico: Si en tu eCommerce los paraguas se venden más en marzo, la IA puede sugerirte empezar las campañas promocionales desde fines de febrero, antes de que empiece la temporada alta.