Inteligencia artificial en el e-commerce

Ya no es un secreto que el software Watson de IBM con Inteligencia artificial está generando al ecommerce un montón de órdenes de compra adicionales así como una mayor capacidad para comprometer a los clientes.

North Face adoptó la tecnología cognitiva de Watson para ayudar a sus consumidores a determinar que chaqueta les conviene más, basado en variables tales como ubicación y preferencias según el género. Por ejemplo, escalando en Islandia en Octubre o viajando a Toronto en enero darían diferentes resultados. Los resultados publicados en 2015, basado en data recolectada de 55.000 usuarios, resultaron en una tasa de click-through de 60% y una tasa de conversión de 75%. Es importante resaltar que North Face no especificó si estas tasas eran superiores a las obtenidas por la empresa sin el software, y si estos resultados son sostenibles o se deben simplemente a la novedad de la interfaz.

Arriba se presenta un ejemplo de la interfaz conversacional de North Face, que hace una serie de preguntas al usuario en relación a su compra. Es conveniente resaltar que sistemas similares a éste se pueden construir con reglas condicionales if-then, sin aprendizaje por inteligencia artificial.

La ventaja de utilizar machine learning (Inteligencia artificial) en el interfaz, es que North Face puede atender a decenas de miles de consumidores a través de este mecanismo conversacional. Dado cierto volumen de interacciones, el sistema puede obtener insights y patrones de qué recomendaciones funcionaron (tasas altas de conversión y alto valor de la compra) y aquellas que no – permitiendo a la compañía incrementar su tasa de conversión más y más en el tiempo.