El eCommerce que conocemos está en una etapa importante de cambios y es que debido a los nuevos modelos de negocio las empresas están buscando crear valor en los usuarios.
Para poder ofrecer nuevas oportunidades al comercio electrónico figura el Machine Learning, habilidad de las máquinas de aprender hallazgos o conclusiones relevantes obtenidas a partir de datos de forma automática.
“Gran parte de las plataformas que utilizamos todos a diario están dando un uso constante al Machine Learning –dice Sebastián Ojeda, CEO de BEETRACK–, por ejemplo, Google Search, los filtros de spam de Gmail, las recomendaciones de películas o series de Netflix o los feeds de Facebook”.
A través de algoritmos o programación básica el Machine Learning intenta predecir lo que pueda pasar o entregar instrucciones para lidiar con ciertas eventualidades, aprendiendo por sí misma a partir de diversos ejemplos.
Ahora, ¿cómo impactará en el eCommerce?, según los expertos el Machine Learning extraerá conclusiones con bases de datos amplias, entregando de este modo una experiencia de consumo personalizada a través de nuevas interacciones con el cliente en base al uso estratégico de los datos proporcionados.
«A través del Machine Learning, por ejemplo, se pueden mejorar los resultados de los motores de búsqueda cada vez que un cliente compra en un sitio web, teniendo en cuenta las preferencias personales y el historial de compras. En lugar de utilizar métodos de búsqueda tradicionales como la concordancia de palabras clave, el Machine Learning puede generar una clasificación de búsqueda específica basada en la relevancia para ese usuario en particular».
Otro de los usos que puede tener esta tecnología moderna se relaciona con la incorporación de precios dinámicos. Básicamente, esto puede significar simplemente aumentar los precios cuando la demanda es alta y disminuirlos cuando la demanda es baja. Pero hay muchas otras variables que también se pueden usar para estimar los precios óptimos, como los precios de los competidores, la hora del día, el stock o la temporada, por ejemplo.
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