La IA y el ‘machine learning’ incrementa la conversión de ventas en eCommerce

11 mayo, 2018
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El eCommerce combinado con Inteligencia Artificial o Machine Learning incrementa la conversión en ventas hasta en un 100%. Son datos conseguidos por empresas que utilizan las herramientas de eCommerce de la empresa española Adinton.

La facturación del comercio electrónico en España aumentó en el segundo trimestre de 2017 un 23,4% interanual hasta alcanzar los € 7.338,1 millones, según los últimos datos publicados por la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMC).

Los sectores de actividad con mayores ingresos fueron las agencias de viajes y operadores turísticos, con el 14,4% de la facturación total; el transporte aéreo, con el 11,9% y las prendas de vestir, en tercer lugar, con el 5,4%.

Estas cifras no hacen más que constatar un hecho bien conocido por todos: que la compra online es un fenómeno imparable que ninguna compañía puede dejar de aprovechar. El problema está en cómo sumarse a la corriente sin diluirse en el gigantesco mar que supone el eCommerce.

Tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Big Data o el Machine Learning pueden ser la respuesta, ayudando a las marcas a optimizar y a poner orden en sus inversiones en marketing digital.

La compañía española Adinton, pionera a nivel mundial en este terreno, está combinando la Inteligencia Artificial con análisis de datos y el Machine Learning para ofrecer un plataforma que está consiguiendo una optimización de costes de hasta un 30% y un aumento de conversiones que llega, en algunos casos, al 100%.

El denominado ‘customer journey’ o viaje del cliente es cada vez más difícil de predecir, ya que existen tantos como personas dispuestas a comprar online. Además, el usuario cada vez compara más antes de la compra, y lo hace mediante un proceso que comienza con búsquedas genéricas y acaba con búsquedas orientadas.

Según datos de Google, el 85% de los compradores online comienzan a comprar en un dispositivo y terminan esa misma compra en otro. Smartphones, ordenadores, tabletas, y probablemente dentro de poco también televisores o dispositivos de realidad virtual. Es por eso que identificar el viaje del cliente es tan complicado.

De hecho, según datos de Gartner, casi el 85% de las interacciones que se realizarán en eCommerce en el año 2020 no tendrán influencia de vendedores humanos, sino que serán realizadas directamente por chatbots.

Por su parte, Juniper Research estima que en 2021 se destinarán a asistentes digitales (como Siri o Alexa) 12.000 millones de dólares del gasto publicitario. Algo lógico si tenemos en cuenta que el 40% de los millennials están dispuestos a tener un videochat o a recurrir a un chatbot antes de comprar.

Todo esto genera una cantidad de datos en tiempo real que resulta casi imposible de abarcar por parte de cualquier empresa, independientemente de la cantidad de personas que dedique a ello.

Para solucionarlo, Adinton ha desarrollado una tecnología capaz de procesar todos esos datos en tiempo real y adaptarlos al tipo de cliente (y su forma de comprar) de cada marca. Además, todas estas operaciones se realizan de manera automatizada, sin que tenga que existir una supervisión. Es el propio sistema quien, gracias al aprendizaje automático, toma las decisiones más adecuadas en cada momento, siempre buscando optimizar los costes y los resultados.

 Jordi Aymerich, director de marketing de Petsonic, una de las principales tiendas online en España de alimentación y complementos para mascotas, y cliente de Adinton, señala: “Hemos conseguido multiplicar por 10 nuestros ingresos en 1 año, incrementado sólo por tres nuestro presupuesto de marketing, algo muy complicado de conseguir, sobre todo si mantienes el coste por clic”. Y añade: “Para que un negocio prospere necesita de sus clientes, y entender el comportamiento de estos en el proceso de compra es clave. Incluir este tipo de tecnología en el marketing nos ha permitido entender cómo compran nuestros clientes”.

La herramienta de Adinton analiza al detalle la actividad que está realizando un anunciante en todos los canales y traza su viaje del consumidor estudiando el comportamiento de los usuarios con respecto a la publicidad de sus clientes, así como en sus webs, y detecta patrones de comportamiento orientados a la compra.

Este proceso, este viaje, cruza las búsquedas en web, con el comportamiento en redes sociales, independientemente de los dispositivos. Así, Adinton basándose en su modelo de atribución, puede saber qué keywords, lugar o producto son los que tienen mayor influencia en la toma de decisión de los usuarios y los potencia.

Por ejemplo, Adinton puede detectar las cookies que se han conectado a un sitio gracias a  una campaña de televisión. Con esta información, Adinton puede calcular la atribución de TV a SEO o aumentar las pujas Adwords de los clientes, dependiendo del éxito de sus anuncios de televisión en tiempo real.

Una vez analizados estos datos, el sistema propone dónde y cuánto invertir con respecto al presupuesto de marketing para aumentar ventas.

Sobre la necesidad de analizar y comprender los cientos de miles de datos que se generan en tiempo real, Dámaso Curto, CEO de Billingham European Gifts explica que “gracias a poder analizar las conversiones (curtomer journey) nos hemos dado cuenta de cuáles eran los principales canales de captación y de venta, focalizándonos en optimizar cada uno de ellos a partir del análisis de datos”.

En nuestro caso llegó un momento en que era necesario automatizar las tareas relativas al marketing digital, pues no lo estábamos haciendo correctamente, básicamente por falta de tiempo, En menos de un año, la reducción del coste ha sido de entre un 40∞ y 50%, con lo que también ha disminuido el CPC”, añade Curto.

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