Catálogo de aplicaciones de Inteligencia Artificial en acciones de consumo

El comercio electrónico es uno de los ámbitos en los que actualmente se advierte una sobrecarga de información y datos sobre los productos y servicios que dificulta al consumidor la utilización de los servicios ofrecidos en las diferentes plataformas de venta. En este escenario, el consumidor debe explorar espacios excesivamente densos, convirtiendo la selección de un producto en una tarea tediosa por la abundancia de información y datos.
Este escenario de compra y venta sería difícil de asumir sin la asistencia de herramientas intuitivas y eficientes que facilitaran y simplificaran el proceso de filtrado y compra de productos y servicios. Con el afán de cumplir estas tareas surgen los sistemas de recomendación, que seleccionan, de forma automática y personalizada, los productos y servicios que mejor se adaptan a las preferencias o necesidades de cada usuario. Estos sistemas son los encargados de analizar las preferencias del consumidor y elaborar sugerencias personalizadas a partir de sus preferencias y de los productos disponibles en la plataforma de comercio electrónico.
La sobrecarga de información de los consumidores se convierte en un problema de recuperación y filtrado de una abundancia de información y datos sobre los productos y servicios.

Como solución al problema, han surgido los llamados sistemas de recomendación y filtrado de información aplicados con mayor frecuencia en plataformas comerciales de ventas en línea y se plantean como una posibilidad de apoyo a los consumidores en sus búsquedas de información, ayudando en la localización y filtrado automático de productos o servicios.

Además, las plataformas de comercio electrónico mantienen una constante actualización de los algoritmos y modelos de IA para adaptarse a las cambiantes preferencias y necesidades de los usuarios. El sistema es capaz de refinar el conocimiento sobre las preferencias del usuario a partir de la observación de la interacción del usuario, proporcionando recomendaciones cada vez más ajustadas a sus intereses. Los sistemas de recomendación utilizan técnicas de aprendizaje automático (busca patrones de comportamiento en las elecciones del usuario) para registrar y analizar las acciones que realiza el usuario y así poder conocerle cada vez mejor.
En definitiva, Los sistemas de recomendación analizan en tiempo real el comportamiento del usuario para ofrecerle productos y servicios, aumentando así las ventas, personalizando la información, datos y recomendaciones de productos mediante el uso de la IA.

Amazon Personalize tiene importantes funcionalidades relacionadas con la personalización:

• Añadir recomendaciones de productos a una aplicación de comercio electrónico (Por ejemplo, “Con frecuencia se compran juntos” y “Los clientes que vieron XXX también vieron…”)
• Crear correos electrónicos personalizados
• Crear campañas de marketing dirigidas a segmentos de usuarios
• Personalizar los resultados de búsqueda para sus usuarios (por ejemplo, puede reordenar los resultados de búsqueda que genere un usuario).