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Datos: el verdadero tesoro detrás del éxito del comercio online

Paula Núñez 13/04/2017

El big data y analytics se han convertido en pilares del e-commerce, porque permiten recolectar información en línea del comportamiento del cliente, para ofrecer experiencias personalizadas y recomendaciones en forma predictiva.

El comercio electrónico ha encontrado en el big data y analytics uno de sus mejores aliados estratégicos a la hora de crecer y generar mejores experiencias de compra, ya que permite a los sitios de e-commerce adquirir sensibilidad en base a la data de comportamiento, elevando tasas de conversión, engagement, frecuencia de compra y visitas.

Estas tecnologías han permitido potenciar el negocio de compañías como Mercado Libre. “Estas herramientas nos permiten entregar a cada usuario un resultado relevante de acuerdo a sus necesidades, lo que sin duda influye en el tráfico, así como en la conversión, ya que somos capaces de ofrecer un proceso de compra satisfactorio y cada vez más recurrente”, dice Alan Meyer, director comercial de Mercado Libre Chile. Él señala que el comercio electrónico solía ser “one size fits all”, es decir, le mostraba el mismo contenido a todos los usuarios independientemente de sus características o preferencias. Hoy, gracias a herramientas de big data, machine learning, e inteligencia artificial, los sitios de comercio electrónico que lideran en experiencia de usuario, son capaces de generar contenido, personalización y experiencias únicas para cada usuario, segmentando y entregándole a cada persona lo que es más relevante para ella. El big data y analytics son parte de las tendencias que “transforman la información que tenemos de los clientes en valor accionable, ya que permite optimizar los servicios de e-commerce brindando la información necesaria para entender la lógica de los clientes, ponerse en su lugar y transformar una simple transacción en una experiencia superior”, explica Claudia Chirino, gerente de preventas de experiencia del consumidor de Oracle Chile.

La analítica puede tener diferentes niveles: descriptiva, predictiva o tener componentes cognitivos. “Cuando la analítica tiene componentes cognitivos, a través de las interacciones y métricas que se recuperan del comportamiento de los clientes, es posible que la empresa/negocio aprenda del comportamiento del cliente y diseñe experiencias únicas, personalizadas, eso genera lealtad”, expresa Leandro Peralta, ejecutivo de IBM Watson Customer Engagement para SSA. Agrega que este tipo de tecnología es esencial para generar lealtad y ofrecer los mejores productos a los mejores precios, con una alta probabilidad de cumplir promesas al cliente. “El negocio se ve beneficiado por conocer a sus clientes y entender qué están buscando. Justamente el impacto es diseñar experiencias únicas que generen ventas, con un retorno de inversión que tenga márgenes sanos y conversión alta”, sostiene.

¿Cómo potencia al negocio?

Pero la evolución no sólo ha llegado a las plataformas, sino que a los hábitos de los usuarios, que hoy, por ejemplo, prefieren interactuar con imágenes en vez de información. “Entre las tendencias está la mayor sofisticación de las herramientas de búsqueda visual está cambiando la forma en que la gente compra online. A fines de 2015, Pinterest lanzó una herramienta impulsada por la vista, que permite que los usuarios ubiquen un ítem específico a partir de una imagen, reduciendo la necesidad de usar palabras clave para describir las características del producto. Los usuarios simplemente marcan un objeto de una imagen y la utilizan para buscar productos similares”, cuenta Juan Carlos Escamilla, gerente comercial de Infor Chile.

Este tipo de tecnología permite ir conociendo los gustos y aficiones del navegante de una forma natural e intuitiva, lo que permite perfilar de forma más certera al usuario detrás de la pantalla.