Lanzan nuevas herramientas de IA para ayudar a los comercios a mejorar su servicio online

Se trata de soluciones asistidas por IA que enriquecen las webs de comercio electrónico con capacidades de navegación más modernas, experiencias de compra personalizadas y una mejor recomendación de productos.

Google Cloud ha presentado cuatro tecnologías asistidas por Inteligencia Artificial (IA). Algunas de ellas son nuevas y otras versiones actualizadas. Estas herramientas tienen como objetivo ayudar a los comercios a transformar los procesos de comprobación de los lineales de sus establecimientos y para mejorar sus tiendas online, ofreciendo experiencias de compra más fluidas y naturales para los clientes.

La primera de las novedades es una nueva solución de comprobación de los lineales de las tiendas físicas. Se ha desarrollado en el entorno Vertex AI Vision, de Google Cloud, y utiliza una base de Google con datos sobre personas, lugares y artículos; es capaz de reconocer miles de millones de productos y ayuda a los minoristas a dimensionar correctamente los lineales de sus comercios y a tenerlos siempre bien surtidos. Al mismo tiempo, Google Cloud ha actualizado sus soluciones Discovery AI con nuevas capacidades de personalización asistidas por IA y con la nueva funcionalidad de navegación también basada en esta tecnología. Estas dos novedades posibilitan a los comercios el actualizar sus escaparates digitales con experiencias de compra más dinámicas e intuitivas. Para terminar, la solución Recommendations AI de Google Cloud ha integrado nuevas capacidades de aprendizaje automático que proporcionan a los minoristas los medios para optimizar de forma dinámica la ordenación y los paneles de recomendaciones de productos en sus sitios web. A partir de ahora, será posible ofrecer sugerencias personalizadas para compras repetitivas.

Según Carrie Tharp, VP of Retail and Consumer de Google Cloud, «las turbulencias de los últimos años han reconfigurado el paisaje del comercio minorista y las herramientas que necesitan las empresas para ser más eficientes, más convincentes de cara a sus clientes y para verse menos expuestas a sobresaltos futuros. A pesar de la incertidumbre, el sector tiene ante sí grandes oportunidades. Los líderes del mañana serán los que aborden hoy los retos más urgentes para la venta en tiendas físicas y online con la tecnología más avanzada, entre la que figura la inteligencia artificial y el aprendizaje automático».

Nueva IA de comprobación de existencias, para mejorar la disponibilidad de productos en los lineales

En todas las empresas de venta minorista, quedarse sin existencias en los lineales de las tiendas supone un gran problema. Según un análisis de NielsenIQ sobre la disponibilidad de productos en los lineales, solo en 2021 los comercios de Estados Unidos perdieron 82.000 millones de dólares en concepto de ventas no realizadas. Las empresas llevan años ensayando distintas técnicas de control de los artículos presentes en los lineales, pero su eficacia se ha visto a menudo mermada por los recursos que se requieren para generar modelos de IA fiables a la hora de detectar y diferenciar entre productos. Desde los diferentes sabores de una marca de mermelada hasta los distintos tipos de cepillos de dientes.

Afortunadamente, ya está disponible en todo el mundo una versión preliminar de la nueva herramienta de comprobación de existencias asistida por inteligencia artificial de Google Cloud. Esta solución puede ayudar a los comercios a mejorar la disponibilidad de productos en los lineales, a tener una mayor visibilidad del aspecto real de los lineales y proporcionar información de utilidad sobre las necesidades de reposición. La herramienta se ha desarrollado en el entorno Vertex AI Vision de Google Cloud y se basa en dos modelos de aprendizaje automático: un reconocedor de productos y un reconocedor de etiquetas. La IA de comprobación de lineales es capaz de identificar productos de todo tipo, a gran escala y exclusivamente a partir de sus características visuales y de texto. Y, lo que es aún más importante, transforma esos datos en información práctica.

Los comercios evitarán el esfuerzo y la inversión que supone recopilar datos para entrenar sus propios modelos de IA. En su lugar, podrán explotar la base de datos de Google, que contiene miles de millones de entidades únicas. La IA de comprobación de lineales de Google Cloud resuelve un problema especialmente difícil: el de identificar los productos a partir de imágenes muy variadas, tomadas desde distintos ángulos y puntos de observación. En cuanto a las imágenes que admite esta inteligencia artificial, la flexibilidad es enorme. Por ejemplo, se pueden utilizar imágenes procedentes de una cámara situada en el techo de la tienda, del teléfono móvil de un empleado o de un robot que se dedique a recorrer los lineales.

Esta tecnología se encuentra disponible actualmente en versión preliminar y se espera que esté a disposición del sector en los próximos meses. Un detalle importante: las imágenes y los datos de la empresa minorista son en todo momento de su propiedad. La IA solo se utiliza para identificar los productos y sus etiquetas de precios.

Una inteligencia artificial que transforma la experiencia de compra digital

Los consumidores no siempre sabemos lo que queremos. Por eso miramos escaparates o páginas web en busca de inspiración.

A los comercios les interesa que sus clientes puedan navegar por sus sitios web y encontrar productos que despierten su interés de una manera moderna, rápida, intuitiva y gratificante. Para ayudarles, Google Cloud ha introducido una nueva función de navegación basada en IA en sus soluciones Discovery AI para minoristas. Esta nueva función de navegación utiliza aprendizaje automático para presentar en un orden óptimo los productos en la web de comercio electrónico de un minorista una vez que el comprador elige una categoría, como puede ser «chaquetas de mujer» o «menaje de cocina».

Con el tiempo y a partir de datos históricos, la IA aprende cuál es el orden ideal de los productos para cada una de las páginas web de comercio electrónico. La nueva función de navegación optimiza qué productos se muestran y cómo se muestran con arreglo a criterios de precisión, relevancia y probabilidad de cerrar una venta. Esta función puede utilizarse en distintas páginas de una web de comercio electrónico: páginas de inicio, de promoción de marca, de búsqueda, de navegación o de cobro.

Históricamente, las tiendas online ordenan los resultados de los productos basándose en listas de superventas para las distintas categorías o en reglas definidas por humanos; por ejemplo, cuando se define manualmente qué ropa interesa promocionar dependiendo de la temporada. La nueva función de navegación adopta un enfoque totalmente nuevo, con el que se elabora ese orden automáticamente, y es que aprende de la experiencia y no requiere de ninguna intervención manual. De entrada, tiene potencial para incrementar de forma significativa los ingresos por visita, pero es que, además, puede ahorrarle a la empresa buena parte del tiempo —y el gasto— que supone administrar manualmente múltiples páginas de venta online. Esta nueva herramienta ya se encuentra a disposición de los minoristas en todo el mundo y en 72 idiomas.

Aprendizaje automático para ofrecer resultados de búsqueda y navegación más personalizados

Según un estudio encargado por Google Cloud, el 75% de los consumidores prefiere las marcas que personalizan las interacciones y los contactos. Y el 86% quieren marcas que comprendan sus intereses y preferencias.

Con el fin de ayudar a los comercios a crear experiencias de compra online más fluidas e intuitivas, Google Cloud ha introducido una nueva función de personalización asistida por IA, que se encarga de individualizar los resultados que ve un cliente cuando hace búsquedas y navega por la web de un comercio. Esta tecnología multiplica la capacidad de la nueva función de navegación basada en IA de Google Cloud y de su solución Retail Search, ya existente.

Esta nueva funcionalidad de personalización se basa en una IA que reconoce patrones de interés por productos a partir del comportamiento de un cliente en un sitio de comercio electrónico; por ejemplo, dónde hace clic, qué pone el carrito, qué compra, etc. Con esta información, determina los gustos y preferencias del comprador. A continuación, da prioridad a los productos acordes con esas preferencias en las búsquedas y los rankings, ofreciendo de este modo sugerencias más personalizadas. Los resultados de búsqueda y navegación personalizados para un cliente se basan exclusivamente en su actividad en la web del minorista. No existe ninguna vinculación con la actividad de la cuenta de Google del cliente. El cliente se identifica por medio de la cuenta que ha creado en la web del comercio o mediante una cookie de origen de la misma web.

Al igual que con el resto de soluciones de Google Cloud, los clientes son los dueños de sus datos y son quienes los controlan. El comerciante tiene en todo momento la información sobre las preferencias de sus clientes. Esta tecnología ya está disponible de manera general para los comercios de todo el mundo.

Mejores recomendaciones asistidas por IA para incrementar los ingresos de los comercios

Los sistemas de recomendación de productos son una pieza fundamental dentro de la estrategia de comercio electrónico de cualquier minorista. Basta con citar un solo dato: en 2026, este sector venderá online por valor de 8 billones de dólares. Sin embargo, los comercios se enfrentan desde hace mucho tiempo a un problema persistente: determinar qué paneles deben mostrar en sus webs, cómo organizarlos eficazmente y cómo ofrecer contenidos que sean a la vez relevantes y personalizados. La solución Recommendations AI de Google Cloud les ayuda a ofrecer recomendaciones de producto a sus clientes, haciendo uso del aprendizaje automático.

Las novedades en Recommendations AI que se presentan pueden hacer que esas recomendaciones sean aún más personalizadas, dinámicas y útiles para los clientes. Por ejemplo, una nueva funcionalidad de optimización, que actúa a nivel de páginas individuales, permite que un sitio web de comercio electrónico decida de manera dinámica qué paneles de recomendaciones presenta de forma individualizada a cada cliente. Esta optimización a nivel de página también minimiza la necesidad de realizar pruebas de la experiencia del usuario, que suelen consumir muchos recursos. Igualmente, tiene potencial para mejorar la fidelidad de los usuarios y las tasas de conversión.

Por otro lado, una función de optimización de ingresos que se ha añadido recientemente emplea aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones de productos susceptibles de aumentar los ingresos por cada conexión de un usuario, en cualquier web de comercio electrónico. El modelo de aprendizaje automático, desarrollado en colaboración con la empresa DeepMind, combina las categorías de producto del sitio de comercio electrónico, los precios de los artículos, los clics y las conversiones de los clientes, y determina un punto de equilibrio entre la satisfacción a largo plazo del cliente y la optimización de los ingresos. Para terminar, un modelo de compra repetitiva capitaliza el historial de compras del cliente para ofrecerle recomendaciones personalizadas de posibles compras repetitivas.

En comparación con los sistemas de recomendación estándar que ya utilizan los clientes de Google Cloud, Recommendations AI ha registrado aumentos de dos dígitos en las tasas de conversión y de clics, en una serie de experimentos controlados llevados a cabo por comercios que han adoptado la tecnología. Estos nuevos modelos de optimización a nivel de página, de optimización de ingresos y de compra repetitiva ya están disponibles para los minoristas de todo el mundo.

Disponibilidad de las tecnologías y presencia de Google Cloud en NRF

La herramienta de comprobación de lineales asistida por IA de Google Cloud se encuentra disponible en versión preliminar en todo el mundo. Las nuevas tecnologías de personalización asistida por IA, la función de navegación impulsada por AI y las mejoras de Recommendations AI (modelo de aprendizaje automático de optimización a nivel de página, modelo de optimización de ingresos y modelo de compras repetitivas) ya se encuentran disponibles de manera general en todo el mundo.

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