Machine Learning y Analítica predictiva en eCommerce

El Machine Learning (ML) y la analítica predictiva han revolucionado la forma en que las empresas de eCommerce toman decisiones. Estas tecnologías permiten analizar grandes volúmenes de datos para predecir comportamientos y ajustar estrategias, lo que ofrece una ventaja competitiva clave.

Como vimos en el informe sobre el estado del Growth, el reto está en cómo utilizar el análisis predictivo en nuestras campañas de marketing para tiendas online.

De eso vamos a hablar en este post.

¿Qué es Machine Learning en eCommerce?

El Machine Learning es un subcampo de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de datos históricos y realizar predicciones sin programación explícita para cada tarea. En eCommerce, esta tecnología optimiza desde la segmentación de clientes hasta la personalización de experiencias.

Ejemplos de Aplicaciones del Machine Learning

Las estrategias de marketing pueden mejorar la experiencia de los usuarios, potenciar la retención de clientes y maximizar sus resultados gracias al uso del Machine Learning, algunos ejemplos en los que aplicarlos son:

• Agrupación o crear segmentos de clientes mediante k-means clustering para personalizar recomendaciones de productos.
• Predicción del churn para identificar usuarios con riesgo de abandonar el servicio.

¿Qué es la analítica predictiva y cómo funciona?

La analítica predictiva utiliza algoritmos estadísticos y técnicas de Machine Learning para predecir futuros comportamientos basados en datos históricos. La analítica predictiva para eCommerce se usa para prever qué usuarios tienen más probabilidades de comprar, lo que permite acciones estratégicas más efectivas.

Algoritmos comunes en analítica predictiva

Aunque podemos encontrar muchos más algoritmos con los que predecir el comportamiento de los usuarios, los más habituales son:

• Regresiones
• Árboles de decisión
• Redes neuronales

Estas técnicas nos permiten aprender de los datos históricos del comportamiento del cliente, identificar patrones, permitiendo transformar grandes volúmenes de datos en información accionable.

La relevancia de los sistemas de recomendación

Uno de los sueños del eCommerce es ofrecer recomendaciones personalizadas que aumenten las conversiones. Aquí entran en juego dos tipos principales de sistemas de recomendación:

Filtrado basado en contenidos

Este sistema analiza los atributos de los productos y recomienda artículos similares a aquellos que el usuario ya ha mostrado interés.

Filtrado colaborativo

Este enfoque tiene dos variantes:

• User-Based: Recomendaciones basadas en similitudes entre usuarios.
• Item-Based: Recomendaciones basadas en similitudes entre productos.

Implementación de Machine Learning en eCommerce

Implementar Machine Learning en eCommerce se ha convertido en algo indispensable a la hora de optimizar las tasas de conversión en los eCommerces.  Al facilitar el procesamiento de grandes conjuntos de datos de forma rápida, tomar decisiones estratégicas para personalizar la experiencia de compra a cada cliente impulsando las conversiones de manera ágil, la incorporación del Machine Learning en tiendas online debe ser lo que encabece nuestra lista de acciones a desarrollar.

A la hora de implementar el aprendizaje automático en comercio electrónico, te voy a desglosar las fases que debes seguir.

#1 Recolección y preprocesamiento de Datos

El primer paso es recolectar datos de los usuarios (clics, vistas de producto, compras, etc.) y de los productos (descripciones, atributos, categorías). Luego, se normalizan y preparan para alimentar el modelo de Machine Learning.

#2 Entrenamiento del Modelo

Se entrena un modelo híbrido que combina filtrado colaborativo y basado en contenido para generar recomendaciones más precisas.

#3 Evaluación y Ajuste

Una vez implementado, se evalúa el rendimiento del modelo mediante métricas como precisión y recall, ajustando el sistema de forma iterativa.

En este episodio te contamos cómo usa el análisis predictivo Bricodepot

Impacto del Machine Learning y el análisis predictivo en el eCommerce

La implementación de estas tecnologías no solo mejora las tasas de conversión, sino que también personaliza la experiencia del usuario. Los sistemas de recomendación eficientes y la optimización de recursos internos pueden transformar radicalmente las métricas del negocio.

El análisis predictivo puede transformar las estrategias de marketing digital que se estén desarrollando, consiguiendo que esa mayor personalización incida en la optimización de recursos. Poder preveer la demanda que va a tener y saber qué ofrecer y a quién hace que los modelos predictivos de análisis de datos se hayan convertido en una herramienta esencial para prosperar en el entorno digital. 

Hacer predicciones, identificar patrones, clasificar los datos complejos, identificar oportunidades o detectar señales de abandono por parte de los visitantes del sitio, son algunas de las cosas que permite hacer la incorporación del Machine Learning y análisis predictivo dentro de los eCommerces y productos digitales.

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