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Tecnologías que revolucionarán los e-commerce en 2017

Los chatbots de Facebook Messenger, las web apps y la experiencia de usuario basada en algoritmos deep learning se antojan claves para el comercio electrónico en este año que acaba de comenzar

En 2016 el total de las ventas del sector retail en todo el mundo alcanzó una estimación de 20.543 billones de euros, lo que supone un incremento del 6% respecto al año anterior según las estimaciones de eMarketer. Además, esta empresa de investigación de mercados también prevé que las ventas superarán los 25.000 billones de euros en 2020, a pesar de que la tasa de crecimiento será más lenta en los próximos años. A su vez las ventas del sector retail a través de los e-commerce, alcanzaron los 1.786 billones de euros, representando así el 8.7% del gasto total en el sector. Y el porcentaje continúa aumentando.

En este contexto este crecimiento ha creado un entorno e-commerce cada vez más competitivo. Nuevas compañías, pequeñas empresas y grandes corporaciones por igual tienen presencia en el entorno digital, con las expectativas de los clientes creciendo cada vez más rápido. Para obtener una ventaja, los e-commerce deben centrarse más en soluciones innovadoras que ayuden a estar cerca de las necesidades de los clientes y mejoren el contacto con ellos a través de los canales digitales.

Según un análisis realizado por RTB House, proveedor global de tecnología de retargeting basada en algoritmos de deep learning, las tres tendencias tecnológicas con mayor proyección en la industria e-commerce, que revolucionarán en el corto plazo la forma en que las marcas están cambiando para aprovechar el poder de la venta online, son los chatbots de Facebook Messenger, las Web Apps y la experiencia de usuario basada en algoritmos deep learning.

Nuevas tecnologías en alza

¿Por qué los chatbots de Facebook Messenger? Según el análisis de RTB House la optimización de las estrategias Social Media ha revolucionado la comunicación con los clientes, con la consecuente optimización de su experiencia. Según muchos expertos el año 2016 fue un año de ventas online a través de la conversación – utilizando chat, mensajes u otras interfaces de lenguaje natural para interactuar con personas, marcas o servicios.

La importancia del componente social media en el proceso de tomar una decisión de compra aumenta año tras año. Según datos de Gartner las marcas perderán el 15% de sus clientes si no responden a quienes se ponen en contacto con ellos a través de las redes sociales. De igual manera un estudio de Bain & Company demostró que, al responder a los clientes a través de este canal, las marcas pueden lograr un aumento en los ingresos por cliente de entre el 20% y el 40%.

"Los chatbots de Facebook Messenger han sido uno de los principales líderes en ámbito de la mensajería instantánea con los clientes -señalan en el análsis de RTB House- Cuando se programan correctamente, los chatbots logran que la interacción con los clientes sea eficiente y receptiva, incluso más sólida con las características de la automatización. Puede aumentar el número de interacciones y construir un compromiso con la marca, teniendo así el mismo impacto que un asistente personal". Por ejemplo, puede responder a muchas más preguntas que un FAQ estándar y, utilizando como contexto el conocimiento sobre el cliente en particular, proporcionar la información sobre un determinado estado de entrega o disponibilidad de productos. "No sólo mejora la satisfacción, sino que la automatización del chatbot reduce al instante los costes que representa la atención al cliente".

Enc uanto a las Web Apps, el uso del móvil ha crecido tan rápido que ahora es la plataforma digital líder, representando los smartphones y las tablets dos tercios de la actividad total en medios digitales. Según Comscore, dentro del tiempo de uso empleado, las aplicaciones representan por sí solas casi la mitad de ese tiempo. "El creciente potencial de las compras móviles influye en la forma en la que la gente compra. Los clientes que toman la decisión de interactuar estrechamente con la marca son "alérgicos" a sites que no estén totalmente adaptados a dispositivos móviles o que no tengan funcionalidades offline disponibles", explica el estudio. Los datos de Localytics muestran que el 37% de los usuarios utilizan las aplicaciones e-commerce de retail durante un mes después de descargarlas, lo que significa que un 63% de los usuarios abandonan su uso solo un mes después de su descarga.

"El bajo rendimiento en las aplicaciones móviles ha llevado a las marcas a utilizar web apps o a páginas web para móviles mucho más rápidas y que funcionan como las apps. Este ecosistema web combina las ventajas de las webs para móviles y las apps, pero deja de lado muchos de sus defectos. Tienen toda la funcionalidad de las webs con datos dinámicos y acceso a bases de datos, y al mismo tiempo la usabilidad de las aplicaciones móviles. Esta combinación lo convierte en un cambio muy valioso en la industria del e-commerce".

Esto significa crear un sitio web que sea totalmente responsive en los móviles y tremendamente rápido, dando a los usuarios la oportunidad de trabajar sin conexión y en cualquier dispositivo sin necesidad de descargar una aplicación nativa. Además las marcas pueden evitar grandes inversiones en aplicaciones diseñadas para cada plataforma en particular, sin dejar de satisfacer las expectativas de los clientes. Lo que significa que más y más usuarios podrán disponer de una aplicación fácil de usar.

Siendo esencialmente un método complejo de resolución de problemas utilizado por algoritmos en informática, el deep learning es ahora una tecnología clave en muchas industrias más allá del software puro. Esto incluye el e-commerce, cuyo nuevo enfoque tiene un gran potencial para ser un elemento que redefina el mercado.

"Entre los numerosos ejemplos encontramos los algoritmos que constituyen la espina dorsal del motor DeepText de Facebook, cuyo propósito es mejorar la experiencia de chatbots del e-commerce -explican desde RTB House- También se utilizan en una variedad de motores de procesamiento de imágenes, desde la selección de ofertas similares en la tienda online con propósitos de recomendación, hasta la solución de reconocimiento de imagen de Yahoo que ayuda a identificar automáticamente las imágenes no adecuadas o seguras para el trabajo (NSFW)". También Google utiliza el deep learning en su sistema de traducción, reduciendo los errores en un 60%, lo que a su vez podría ayudar a los operadores de e-commerce a abrir servicios en entornos multilingües.
Igualmente los algoritmos de deep learning también representan una gran oportunidad para campañas de publicidad programática. Por ejemplo, la tecnología retargeting se lleva utilizando desde hace algunos años, pero el deep learning está cambiando rápidamente la forma en que funciona el retargeting personalizado.

Estos métodos son capaces de mejorar la experiencia del usuario de muchas maneras, prediciendo el comportamiento e indicando probabilidades de acciones específicas con mayor precisión. Los datos internos de RTB House mostraron que el uso de algoritmos de Deep learning puede conducir rápidamente a un mayor rendimiento de las campañas de visualización en un 13% (clics) y un 25% (conversiones).

El análisis exhaustivo de los datos a través del deep learning, permite una comprensión mucho más amplia de las intenciones de los visitantes del sitio web, ayudando a los e-commerce no sólo a crear campañas publicitarias más eficientes, sino también a hacer los procesos de compra más sencillos que antes.

Imagen: Freepik