Los beneficios (y desafíos) de la IA conversacional para el comercio electrónico

La pandemia, que restringió en gran medida la interacción física, significó que tanto los minoristas como los consumidores tuvieron que aprender y adaptarse a las herramientas de comunicación digital.

Los avances en el sector minorista y de comercio electrónico han ayudado a proporcionar a los consumidores recomendaciones de productos más personalizadas y orientación sofisticada para eliminar la fricción a lo largo de la experiencia de compra.

Si bien tienen una interacción cara a cara limitada con los clientes y compradores potenciales, los minoristas han buscado las capacidades avanzadas integradas en la inteligencia artificial (IA) conversacional.

Los últimos años de la pandemia, que restringieron en gran medida la interacción física, significaron que tanto los minoristas como los consumidores tuvieron que aprender y adaptarse a las herramientas de comunicación digital. La IA conversacional no solo ayuda a los compradores mientras navegan por el sitio web, sino que los pone en contacto directo con los productos y servicios que buscan desde el principio.

En lugar de tener que depender de chatbots más convencionales, que experimentaron un fuerte aumento durante los primeros meses de la pandemia, las empresas pueden minimizar las tareas mundanas y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia de compra, ahorrarles tiempo y ayudar al aprendizaje automático profundo y al procesamiento del lenguaje natural. .

Los investigadores en el campo de la IA conversacional descubrieron que para 2023 alrededor del 70 % de las conversaciones de los chatbots estarán relacionadas con el sector minorista.

A medida que más marcas busquen hacer la transición en línea y la competencia en el mercado se acelere, la experiencia del cliente en línea se convertirá en un proceso más fluido y delicado que, en última instancia, podría evitar o minimizar el compromiso en tiempo real.

La IA conversacional ha ido más allá de los chatbots tradicionales, como los que se encuentran en la pantalla inferior derecha de algunos sitios web. Los desarrollos en el campo de la IA conversacional, el aprendizaje automático profundo (DML) y los algoritmos de procesamiento del lenguaje (LPA) han mejorado enormemente en la última década. Los consumidores ya se han acostumbrado a los gustos de Siri en iPhones y Amazon Alexa, lo que muestra tanto el progreso como la diferencia que la IA conversacional ha hecho en nuestra vida cotidiana.

Con una gran cantidad de oportunidades innovadoras, los minoristas de comercio electrónico y la tecnología de comercio electrónico podrán mejorar y mejorar la relación entre las marcas y los consumidores sin encontrar fricciones durante la mayor parte del proceso de comunicación.

Para comprender mejor estas oportunidades y lo que han hecho los minoristas de comercio electrónico para mejorar la experiencia de compra en línea para los consumidores, compradores y compradores potenciales, echemos un vistazo a algunos de los desafíos y beneficios que la IA conversacional puede aportar.

La IA conversacional debe atraer a los consumidores digitales

Las tendencias de los consumidores están en constante cambio, y en un panorama dinámico, esto requiere que las marcas encuentren métodos más atractivos digitalmente que ayuden a mejorar continuamente la experiencia de compra en línea, resaltar ofertas clave y seguir siendo un jugador competitivo.

A nivel mundial, la cantidad de compradores digitales superó los 2140 millones a fines de 2021, lo que representa un aumento con respecto a los más de 1660 millones registrados en 2016. El aumento de los compradores digitales junto con una población cada vez más experta en tecnología ha significado que la competencia en el mercado solo se ha vuelto más desafiante.

Para enfrentar y superar estos desafíos, las marcas en línea deberán atraer a la comunidad digital a través de prácticas y esfuerzos más personalizados que puedan impulsar la lealtad a la marca.

En lugar de buscar soluciones tradicionales, que durante algún tiempo incluyeron páginas de preguntas frecuentes, chatbots, voicebots o asistentes de inteligencia artificial que se programaron utilizando métodos de procesamiento de lenguaje para resolver los problemas de los clientes, las marcas pueden aprovechar las oportunidades que se encuentran dentro de la recopilación de información y datos algorítmicos.

La IA conversacional debería poder comprender las preguntas de los consumidores, recuperar respuestas y entregar resultados adecuadamente. Esto significaría que los algoritmos de IA podrán leer las tendencias de los compradores más rápido, detectar cuándo un cliente compra artículos específicos y ayudar a recomendar productos específicos para el comprador. Las marcas en línea y los minoristas de comercio electrónico también podrán configurar perfiles de compradores para crear puntos de datos clave medibles.

Con acceso a conversaciones e interacciones anteriores, las marcas podrán comprender físicamente quiénes son sus compradores. Esto incluiría el uso de rasgos específicos como la edad, el género y la ubicación, entre otros. En última instancia, esto significaría que los minoristas en línea pueden crear una interacción en línea más fluida digitalmente.

Tener más nativos digitales y consumidores expertos en tecnología mientras comercian en un mercado altamente competitivo significa que el enfoque para los minoristas en línea no es cómo pueden atraer compradores, sino cómo pueden retenerlos de manera más efectiva.

Para atraer y retener mejor a los compradores, las marcas deberán centrarse en tres componentes clave:

  1. Crear soporte basado en el cliente en los puntos de entrada.
  2. Resolver las consultas de los clientes sin demora.
  3. Guiar y seguir a los clientes a lo largo de sus viajes en línea.

El entendimiento aquí es convertir a los compradores interesados ​​en compradores que pagan y, al mismo tiempo, imprimir adecuadamente la lealtad a la marca y garantizar una experiencia de compra conveniente sin la necesidad de interacción humana física.

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Uso de IA conversacional para crear modelos predictivos

Ya es posible que la IA y el aprendizaje automático profundo detecten las tendencias y el comportamiento de los consumidores a través del tipo de sitios web que visitan, el contenido de las redes sociales que les gusta y comparten, los perfiles en línea con los que interactúan e incluso las palabras clave que buscan.

A medida que nuestro software se vuelve cada vez más bueno para detectar patrones, estos protocolos digitales podrán brindar a los minoristas en línea información basada en el comportamiento del consumidor.

No es posible que estas ideas sean completamente precisas en algunos casos. Sin embargo, se presta a la construcción de modelos predictivos, lo que podría ayudar a mejorar aún más la experiencia minorista en línea.

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