Machine Learning: ¿cómo afecta esta tecnología al éxito de tu eCommerce?

¿Has oído en repetidas ocasiones el concepto "Machine Learning", pero aún no sabes qué es ni cómo puedes aplicarlo en tu propio negocio?

Éste es un término que, pese a que desde hace unos años escuchamos en casi todos los medios de comunicación, es posible que no tengamos demasiado claro en qué consiste ni de qué se trata.

Por ello, he querido traerte un artículo donde, además de aclararte su definición, verás cómo puedes aplicarlo en tu propio negocio online, a partir de las técnicas y ejemplos que te propongo.

¡Comenzamos!

¿Qué es el Machine Learning?

El aprendizaje de las máquinas o Machine Learning es una rama de la tecnología de la computación y la inteligencia artificial, que busca el desarrollo de técnicas para que las máquinas aprendan.

Aunque hoy en día se habla mucho de machine learning, esta tecnología está entre nosotros desde hace bastante tiempo. 

En 1950 Alan Turing, considerado "padre de la informática", creó una máquina que intentaba hacerse pasar por humano, respondiendo a preguntas y en 1952, Arthur Samuel creó una máquina que jugaba a las damas y aprendía partida a partida.

Durante los años transcurridos ha habido altibajos en el desarrollo de la inteligencia artificial (y por ende del machine learning).

Pero en nuestros días estamos asistiendo a un nuevo resurgir, del que los expertos esperan que no vuelva a haber parones, pues las empresas están empezando a utilizar estos avances para aplicarlos a la economía, cosa que antes no pasaba, pues era un desarrollo meramente teórico y de laboratorio.

¿Para qué sirve el Machine Learning en el ámbito empresarial?

Un ordenador puede tener programada la gestión de datos y la extracción de información de esos datos, las bases de datos a nivel casero ya lo hacen, los CRM de los negocios también.

Incluso cuando vamos al cajero del banco y pedimos un extracto bancario, no es más que una búsqueda de información en respuesta a una petición. 

Para que una máquina aprenda se utilizan varios métodos, pero los más extendidos son “el aprendizaje supervisado” y “el aprendizaje no supervisado”.

1. Aprendizaje supervisado

En el primero se enfrenta a la máquina con unos datos nuevos etiquetados y conociendo de antemano el resultado esperado con lo que la máquina aprende enfrentados datos con resultado.

2. Aprendizaje no supervisado

Éste aporta datos pero sin etiquetar, con lo que la máquina debe aprender por sí misma a buscar patrones y segmentos.

La dificultad está en preparar a las máquinas para que al enfrentarlas a datos nuevos puedan adaptarse por sí mismas a estudiarlos y aprender de ellos para que se puedan anticipar a nuevas solicitudes.

La revolución que se está dando ahora es conseguir que las máquinas apliquen cálculos cada vez más complejos y más rápidos al big data.

Esa cantidad ingente de datos que estamos recogiendo cada día en mayor cantidad en nuestra obsesión por controlarlo todo.

Hoy en día hasta el teléfono más humilde es recopilador de datos constante (llamadas, mensajes, localización GPS, ruido ambiente, etc.).

Ejemplos prácticos de Machine Learning

Podríamos citar múltiples casos a analizar, pero por poner algunos:

• La predicción de errores en maquinaria
• La identificación de rutas en coche.
• Detección de fraudes en tarjetas de crédito basada en el comportamiento del titular
• El coche autónomo

¿Cómo influye el Machine Learning en las ventas de una tienda online?

Como para todo, el mundo empresarial ya está buscando utilidad al aprendizaje automático.

Las empresas usan esta tecnología para aumentar su cartera de clientes y sus ventas, analizar a la competencia, desarrollar nuevos productos, etc. 

» Mejora la experiencia de usuario

Aplicándolo al eCommerce podemos trabajar para mejorar la experiencia de los clientes cuando están en la página web de la empresa.

Basándose en compras anteriores en nuestra página, en comportamiento en otras páginas vistas anteriormente y en búsquedas realizadas, el motor puede ofrecer productos más interesantes para el comprador de manera más directa, lo que repercutirá en la experiencia de compra.

» Campañas enfocadas en el público objetivo

Asimismo, aprovechando todos los datos disponibles y trabajados por las máquinas, se puede segmentar el mercado para crear campañas de publicidad más directas en función de los intereses, hábitos de compra, historiales de búsqueda, interacciones anteriores, etc.

Todo ello, llegando más directamente a clientes objetivo.

» Ahorro en la inversión en Marketing y publicidad

Esto hace que las estrategias de marketing digital y campañas de publicidad sean más baratas, porque el universo objetivo se reduce y eficaces porque el cliente al que va dirigido es aquel que se ha marcado como objetivo prioritario de los productos que vende la empresa.

» Obtención de un mejor posicionamiento en buscadores

Todo empresario que tenga una web donde haga eCommerce, sabe que el aparecer en los primeros puestos de las búsquedas en Internet ayuda mucho a que se venda su producto por delante de la competencia.

Si hablamos de buscadores, hoy en día nos referimos casi con total seguridad a Google.

Esta compañía destaca por su buscador (además de la infinidad de otros productos que ofrece) que sigue una serie de reglas para decidir cómo ordenar las páginas a la hora de mostrar los resultados de las búsquedas.

Para hacer esto se usa un sistema de posicionamiento que se llama SEO (Search Engine Optimization), como todos ya sabemos. 

» Dominio de los factores de posicionamiento web

Google utiliza hasta 200 parámetros para posicionar las webs en los resultados de búsqueda.

Entre estos parámetros hay algunos que se refieren a la ortografía que se usa, el número de elementos multimedia que contiene la página, el título de la misma y un largo etcétera. 

Muchos de estos parámetros son fácilmente controlables por la empresa y hay multitud de consultores informáticos que trabajan para que las webs que les contratan puedan ascender posiciones en las búsquedas, mediante ajustes en programación, diseño, forma de presentar el contenido, enlaces, etc.

Pero hay entre esos 200 parámetros algunos sobre los que el machine learning puede afectar.

Hemos comentado que a través del machine learning se puede mejorar la experiencia del usuario a la hora de navegar por nuestra web.

Mediante esta tecnología se muestra al cliente productos o zonas de la web que se ajusten más a sus intereses.

Esto redundará en que el usuario visite nuestra página con más asiduidad y permanezca más tiempo en ella.

Además, los comentarios de los usuarios también son tenidos en cuenta. Estos tres factores los usa Google para mejorar el SEO.

Por poner un ejemplo práctico, si mediante el machine learning se le ha mostrado esta entrada del blog, es porque el sistema ha entendido que puede interesarle.

Si esto es correcto pasará un tiempo leyendo este texto que de otra manera descartaría al instante, y al finalizar podrá dejar un comentario positivo. 

De esta simple acción Google entiende que nuestra web es positiva y la coloca en los primeros lugares de búsqueda. Lo cual repercute en nuevas visitas, que mediante machine learning, serán positivas, lo que hará que Google nos sitúe más arriba en las búsquedas y el ciclo comienza otra vez.

Otros factores sobre los que se puede influir son las redes sociales.

Aquí el machine learning que nosotros apliquemos a nuestros comentarios/noticias y que también aplican las empresas propietarias de estos servicios (Facebook, Twitter, etc.) nos servirán para conseguir “Me gustas”, comparticiones, re-tweets,… que harán que, otra vez, los buscadores nos posicionen mejor en las búsquedas.

Conclusión

La empresa que quiera destacar debe aplicar esta nueva tecnología a cómo vende sus productos vía online.

A través del eCommerce se llega a muchos más clientes de lo que se hacía tradicionalmente en una tienda física o mediante comerciales.

Esto repercute en la gestión de una ingente cantidad de datos que no para de crecer día a día. 

Las computadoras pueden ayudarnos en este momento, analizando esa montaña de datos que las personas por nuestras limitaciones no somos capaces de hacerlo.

Así debemos considerar a las máquinas que aplican el machine learning como unos agentes comerciales que son capaces en un milisegundo de presentar al cliente aquellos productos que sabe que son de su interés.

En definitiva, el machine learning está aquí para quedarse y afectar a cómo se realizan las compras electrónicas.

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