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5 características del comercio electrónico en retail

por Azahara 10/Jan/2019

La desconfianza inicial de comprar por Internet ya ha desaparecido casi por completo y el e-commerce continúa imparable en su crecimiento. Esto ha sido posible gracias a tecnologías como machine learning o location intelligence, que permiten satisfacer las necesidades que tienen los usuarios de este tipo de comercio. A continuación, analizamos en qué situación se encuentra en la actualidad y cuáles son las novedades que ya se están implementando.

El comercio electrónico está experimentando una buena época en cuanto a crecimiento, como así confirman los datos de los últimos años. Para analizar y comprender este fenómeno con propiedad, es conveniente conocer cuáles son las estadísticas, en qué tecnologías se basa para conseguir este éxito y cuáles son las últimas novedades del comercio electrónico en retail.

El objetivo principal del comercio electrónico en la actualidad es satisfacer las demandas de sus usuarios, que van desde una mayor personalización de su experiencia (especialmente a través de recomendaciones adecuadas) hasta un sistema de logística y distribución sólido, que permita que sus pedidos lleguen a sus casas en el menor tiempo posible.

Estas innovaciones son posibles gracias a tecnologías como machine learning o location intelligence, que ayudan a realizar tareas que para una persona serían imposibles, aprovechando la capacidad de procesamiento de los ordenadores.

Una industria en constante crecimiento

La consolidación de Internet y la creciente confianza de sus usuarios para realizar transacciones online ha llevado a que la popularidad del comercio electrónico (e-Commerce) no pare de subir. Aunque todavía es pronto para que éste sustituya al comercio tradicional (en España únicamente supone un 5%), su crecimiento es innegable viendo los datos económicos.

Según datos de Statista, se prevé que el ecommerce en España termine el año con una subida de ingresos de más del 11%, lo que se traduce en más de 15.500 millones de euros. Reino Unido, Francia y Alemania son los países que se encuentran a la vanguardia del sector. Así lo recoge el informe sobre comercio electrónico B2C.

Entre los principales factores que más han potenciado este crecimiento se encuentran la expansión de los mercados mundiales fuera de Occidente (especialmente China), el aumento del acceso a internet y la penetración de los smartphones, las clases medias emergentes con suficiente capacidad de ahorro y las tecnologías innovadoras para mejorar las experiencias de usuario.

Personalización de la experiencia

Uno de los principales motores de innovación de la industria del retail son las demandas y exigencias de sus clientes. Aunque en la actualidad las producciones se realizan en grandes cantidades, dirigidas a un público masivo, en cuanto a la experiencia de usuario se busca la personalización: adaptarse a los gustos de cada uno individualmente.

De hecho, hay estudios que aseguran que un 73% de los clientes están hartos de que se les presente contenido que no les despierta ningún interés.

El machine learning es la tecnología que permite realizar esta personalización tan demandada. Dentro del campo de la Inteligencia Artificial, Machine Learning se refiere a la capacidad de las máquinas de aprendizaje a partir de la información suministrada.

Como muestra del uso de Machine Learning en e-commerce es la aplicación que Geographica desarrolló para OneBookShelf, un importante comercio electrónico de contenido digital de entretenimiento en Estados Unidos. Esta solución analiza las compras de los usuarios y les ofrece recomendaciones a medida según sus preferencias y hábitos de consumo.

Otras tecnologías basadas en Inteligencia Artificial también nos ofrecerán prestaciones inimaginables hasta ahora. Ejemplo de ello es que, en un futuro no tan lejano, las cámaras de una tienda servirán para algo más que para mantener la seguridad de la misma. Las nuevas técnicas de reconocimiento facial permitirán incluso enviar al comprador información online sobre productos por lo que has mostrado interés en la tienda física.

Este análisis de información no solo ayuda a aportar una experiencia más personalizada, incrementando las ventas, descendiendo las devoluciones y maximizando la satisfacción del cliente, sino que permite extraer tendencias que a simple vista son difíciles de percibir. Esto permite actuar de manera preventiva gracias a sus capacidades predictivas. Además, estos sistemas de Inteligencia Artificial siempre aportan soluciones totalmente imparciales, de forma que se reduce el error humano.

Rebajas y precios dinámicos

Tradicionalmente los comercios han fijado los precios de sus productos en función de varias estrategias (oferta – demanda, costes de producción, tipo de comprador, época del año, etc.). Cuando se pretende modificar los precios en función de la cantidad disponible en stock, algunos establecimientos lo tienen realmente difícil, ya que son tales sus dimensiones que no son capaces de establecer con seguridad la cantidad de producto del que disponen.

El Machine Learning abre una nueva perspectiva para el establecimiento de precios, incluso en tiempo real y considerando más factores que simplemente el stock disponible. Para ello existen diversas estrategias de precio dinámico:

  • Peak pricing: los precios suelen ser más altos en horas punta. Es muy habitual su uso en la industria del transporte, como la aviación.
  • Surge pricing: el aumento de precios tiene lugar en los momentos de mayor demanda, como un evento concreto. Muy presente en empresas de VTC.
  • Precio segmentado: el precio de un mismo producto o servicio varía según el colectivo al que pertenezca al usuario. Normalmente es utilizado para alentar a la compra a un tipo de cliente concreto. Un ejemplo es cuando se realizan descuentos a personas mayores de 65 años.
  • Precio según el momento de la compra: el precio cambia según el tiempo que quede para que se produzca el servicio, también muy habitual en aerolíneas.

Nuevas tendencias de búsqueda

El Machine Learning  también puede ayudar a mejorar los resultados de búsqueda en el comercio electrónico. Para ello se hace uso de las preferencias personales cliente y su historial de compras. En lugar de utilizar métodos de búsqueda tradicionales como la concordancia de palabras clave, el aprendizaje automático puede generar resultados de búsqueda personalizados.

Además, se están desarrollando nuevas técnicas, como por ejemplo la búsqueda por voz, que se ha convertido en una tendencia muy consolidada, especialmente gracias a los asistentes del móvil como Siri o dispositivos cada vez más presentes en los hogares, como Amazon Echo o Google Home.

Este estudio elaborado por Walker Sands en 2017 establecía que un cuarto de los entrevistados poseían un dispositivo controlado por voz y uno de cada cinco había utilizado comandos de voz para realizar compras. Viendo su popularidad, los comercios deben poner un mayor énfasis en las búsquedas con lenguaje natural y palabras claves long-tail.

La realidad aumentada es otra de esas tecnologías que han llegado para revolucionar la forma en la que compramos en comercios electrónicos. Uno de sus grandes inconvenientes, particularmente en el sector de la moda, es que el cliente no se puede probar las prendas antes de comprarlas, lo que ocasiona grandes pérdidas en cuanto a devoluciones.

Ya hay varias marcas, como Gap o Sephora, que utilizan aplicaciones para ver cómo queda su ropa o su maquillaje y tomar la decisión con más información, haciendo más improbable que el cliente devuelva el producto comprado.

Si miramos con una mayor perspectiva de futuro, la búsqueda por imágenes irá ganando cada vez más terreno. Muestra de ello es la irrupción de Pinterest Lens, mediante su algoritmo se busca online un objeto que hemos enfocado a través de la cámara de nuestro móvil. Otro ejemplo es el de Adobe, que junto con investigadores de la Universidad de Berkeley han desarrollado una herramienta de edición de imágenes que puede convertir los bocetos en imágenes utilizables para su uso en buscadores. Todo esto es muy útil con productos que son difíciles de describir.

Este tipo de aplicaciones también son prácticas para recabar información muy útil sobre los usuarios. Según su uso, las marcas pueden averiguar datos como cuáles son los colores o los tipos de productos que más gustan, descubriendo tendencias con antelación.

Mayor importancia de la logística y la distribución

El comercio electrónico está unido inherentemente al sector de la logística y la distribución, por lo que, si se producen innovaciones y mejoras en uno, el otro debe responder de forma acorde para responder a las demandas y exigencias de los usuarios y no provocar una ralentización en toda la industria.

ecommerce retail

Tradicionalmente las rutas se establecían teniendo en cuenta variables como la distancia entre en punto de partida y el de reparto. Esto no siempre resulta eficaz, ya que hay variedad de factores que pueden afectar al tiempo que se tarda en distribuir los productos (tráfico, obras, cortes de calles por la celebración de un evento, tipo de vehículo de transporte que se utiliza, horas de salida, etc.).

Actualmente la optimización del reparto puede perfeccionarse gracias a las tecnologías de Location Intelligence, ya que estas trabajan con datos geolocalizados en tiempo real. Gracias a ellas entran en la ecuación un mayor número de datos de referencia para definir cuál es el mejor camino. Incluso permiten rectificar las rutas instantáneamente si se ha producido un cambio resaltable en las mismas.

El geocoding o geocodificación también es una herramienta que puede servir para mejorar la logística y la distribución de productos de e-commerce. Esta consiste en etiquetar todos los elementos que participan en el proceso (productos, clientes, proveedores…) e identificarlos con referencias espaciales, como por ejemplo unas coordenadas, nombre de un lugar o dirección. Estas ubicaciones se definen entonces como una entidad geográfica que contiene todos los atributos que se crean convenientes y pueden representarse en mapas interactivos.

El comercio electrónico en el sector retail mira al futuro para encontrarse con una mayor automatización de todos sus procesos gracias a una influencia enorme por parte de la Inteligencia Artificial, tanto que ya se maneja el término A-Commerce para referirse a las plataformas de venta online automatizadas.

Otra tendencia de aquí a medio plazo por parte del comercio electrónico será la práctica del Dropshipping. Mediante esta técnica, los comerciantes online no necesitan disponer de almacén para los productos, ya que estos lo adquieren de una tercera persona. De esta manera se reducen todos los gastos derivados de la gestión de stock.

En definitiva, el crecimiento que está viviendo en la actualidad el comercio electrónico en retail encuentra en el uso de la tecnología una de sus principales causas. Sin estos avances tecnológicos, no se podría entender la popularidad que han ganado estos servicios ni la confianza que sus usuarios han depositado en ellos.

TAGSLocation IntelligenceMachine Learning

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