Pequeño comercio: 4 nuevas soluciones de IA de Google para impulsar sus ventas

Se trata de soluciones para comprobar los lineales en el punto de venta y nuevas funcionalidades para enriquecer la experiencia de compra en los comercios online, impulsar la personalización y mejorar las recomendaciones

Google Cloud acaba de presentar cuatro tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) pensadas exclusivamente para el pequeño comercio. Una combinación de nuevas herramientas y de versiones actualizadas de otras con las que quieren ayudar a los comercios de menor tamaño a transformar la comprobación de los lineales de sus establecimientos y mejorar sus tiendas online, ofreciendo experiencias de compra más fluidas y naturales para los clientes.

Comprobación de existencias en lineales del pequeño comercio

Una de sus novedades es la comprobación de los lineales de las tiendas físicas gracias a Vertex AI Vision, de Google Cloud, una solución que utiliza una base de Google con datos de personas, lugares y artículos con la que puede reconocer miles de millones de productos. Con ella, el pequeño comercio puede dimensionar correctamente sus lineales y tenerlos siempre bien surtidos.

Parece que hasta ahora no existían herramientas de IA realmente fiables que cumplieran esta función, y Google viene a solucionar ese gap. Vertex AI Vision tiene capacidad para detectar y diferenciar entre todo tipo de productos, desde los diferentes sabores de una marca de mermelada hasta los distintos tipos de cepillos de dientes. Y lo hace gracias a sus dos modelos de aprendizaje automático: uno para reconocer los productos y otro para las etiquetas.

Además de ayudar a los comercios a mejorar la disponibilidad de productos en los lineales, mejora la visibilidad del aspecto real de los lineales y proporciona información de utilidad sobre las necesidades de reposición.

Para alimentar esta IA, se pueden utilizar imágentes de todo tipo: por ejemplo, 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. Y un detalle fundamental: las imágenes y los datos del comercio son en todo momento de su propiedad. La IA solo se utiliza para identificar los productos y sus etiquetas de precios.

Transformar la experiencia de compra digital

Otra novedad es que 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. Dos mejoras con las que los comercios pueden actualizar sus escaparates digitales con experiencias de compra más dinámicas e intuitivas.

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.

Impulsar las recomendaciones

Por otro lado, la solución Recommendations Ade Google Cloud ha integrado nuevas capacidades de aprendizaje automático para que los pequeños comercios puedan 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.

Los sistemas de recomendación de productos son una pieza fundamental dentro de la estrategia de comercio electrónico de cualquier minorista. Sin embargo, a los pequeños comercios les cuesta determinar qué paneles deben mostrar en sus webs, cómo organizarlos eficazmente y cómo ofrecer contenidos que sean a la vez relevantes y personalizados.

Las novedades en Recommendations AI les ayuda a ofrecer recomendaciones de producto a sus clientes, haciendo uso del aprendizaje automático. Y pueden hacerlas además más personalizadas, dinámicas y útiles para sus 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 pequeños comercios de todo el mundo.

Resultados de búsqueda y navegación más personalizados

Para 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.

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