Big Data e IA, presente y futuro del comercio electrónico

Tecnología al servicio del comercio electrónico

Hoy en día todas las webs, mercados electrónicos o tiendas online de minoristas recogen miles de datos diariamente que debemos saber gestionar e interpretar. La inmensa cantidad de datos asociada al avance de las nuevas tecnologías puede ser nuestro aliado para crear un ecommerce orientado al cliente y sobre todo, seguro. ¿Sabes en qué fases desde la creación de una web hasta la atención al cliente está presente la tecnología BIG DATA? ¿Cuál es su papel en la detección del fraude online? ¿Cómo interviene la evolución de la inteligencia artificial en el progreso del comercio electrónico?

El primer punto es entender de forma clara qué es el Big Data y para qué sirve. Big Data es el conjunto de datos, tanto estructurados como no estructurados, así como las herramientas que permiten traducir esos datos en información útil para la empresa que le permita una mejora en la toma de decisiones. Este conjunto de datos de gran volumen, complejos , y la velocidad a la que se generan dificultan su comprensión, por ello debemos recurrir a herramientas de Big Data que nos permitan traducir, ordenar y almacenar esta información.

En un mundo dominado por Internet, cada usuario genera una cantidad inmensa de datos a través de todos los dispositivos que utiliza. Imaginad entonces la cantidad masiva de datos en bruto que se recogen simplemente en España, con millones de personas conectadas. Este enorme volumen de datos necesita ser procesados para identificar patrones u otras variables que pueden ayudar a identificar comportamientos, gustos o necesidades de los potenciales clientes. Por ello en la mayoría de casos, para utilizar eficazmente la tecnología Big Data debe combinarse con datos estructurados a través de aplicaciones como un ERP o un CRM.

Es importante recalcar que los datos obtenidos mediante Big Data no buscan identificar perfiles o comportamientos individuales, busca identificar tendencias que se han generado por comportamientos similares de usuarios en una plataforma.

Mientras el Big Data es la herramienta que ayuda a procesar un gran volumen de datos, la Inteligencia Artifical (IA) es el aprendizaje continuo que permite tomar decisiones. La IA se nutre de los datos del Big Data, ayudando ambos a descubrir patrones y tendencias en el comportamiento de nuestros clientes. Nos permite conocer mejor nuestro mercado.

La aplicación de la IA es cada vez más común en todo el proceso productivo de la empresa, desde la cadena de suministro a la fabricación de productos y al back office. En la encuesta realizada por McKinsey & Company más del 80% de los profesionales IR encuestados afirman que la IA ha permitido reducir costes, y más de una cuarta parte afirma que los costes han disminuido un 20% o más ( Marketing and retail AI applications pay off for brands , eMarketer 2022).

El departamento de marketing y ventas es uno de los más beneficiados de la IA, ya que permite mejorar la experiencia del cliente, personalizar la publicidad y mejorar las previsiones de ventas. La IA aplicada al marketing permite estudiar qué mejoras podemos ofrecer en nuestros productos y servicios, identificar necesidades para crear nuevos productos, y por supuesto, mejorar nuestras relaciones con los clientes.

  ¿Cómo podemos aplicar estas tecnologías para llegar a nuestros clientes potenciales y mejorar nuestra estrategia de Customer Experience (Cx)? 

Personalización y optimización (SEO)

La personalización de los contenidos es una de las grandes herramientas que podemos utilizar en la estrategia de conversión de nuestros ecommerce. Ayuda a adaptar en nuestras webs los productos o promociones que se muestran en función de la información recogida. Por ejemplo, podrías mostrarle a tu cliente otros productos de la misma talla o productos similares a los que compró en el pasado. Es decir, enfocamos nuestras acciones en el cliente como el centro de nuestra estrategia. Comprendemos sus intereses y motivaciones, y conseguimos a través de la tecnología definir un perfil completo de nuestros compradores.

La analítica que proporciona el Big Data también puede ayudarte a mejorar la estrategia SEO de tu web ecommerce. Sabiendo qué buscan tus clientes podrás optimizar las páginas de producto y mejorar la tasa de conversión. Toda la información de la que dispones te permitirá ir revisando tu web para mejorar su posicionamiento. Sabrás qué páginas de pago son excesivamente largas o farragosas y aumentan la tasa de rebote, o qué landing pages son más efectivas y tienen una mejor ratio de conversión.

  Servicio al cliente: atención personalizada

La aplicación de esta tecnología nos da información de quiénes son nuestros clientes y cuáles son sus necesidades. Además, nos permite identificar también las mejoras o cambios en la competencia para adaptarnos a ello rápidamente. A través del Big Data en el ecommerce podemos estudiar los hábitos de compra de nuestros clientes, su grado de satisfacción o insatisfacción, identificando en qué punto se marchan de nuestra web.

En el caso de las relaciones con los clientes es importante utilizar la información que tenemos para analizar y hacer un seguimiento de nuestros objetivos. Por ello a través de indicadores como la tasa de conversión, el ROI o el CPC podremos evaluar el rendimiento del cliente. Gracias a un buen análisis de estos indicadores podremos personalizar la atención al cliente y ofrecer experiencias personalizadas. También podremos crear publicidad individualizada en nuestros clientes y personalizar los correos en nuestras campañas de mailing.

Estos son por tanto algunas de las funcionalidades que permite la tecnología IA en la estrategia de servicio al cliente:

· Atención personalizada

· Publicidad y ofertas

· Eficiencia en la resolución de problemas

· Análisis del rendimiento del cliente

· Atención al cliente multicanal 

BIG DATA e IA contra el fraude

El aumento del comercio electrónico tras la pandemia ha puesto de manifiesto un problema cada vez más habitual, los ciberataques. La ciberseguridad ha dejado de ser una preocupación exclusiva de los departamentos IT de la empresa, ya que afecta directamente en nuestros clientes. La percepción de nuestra marca puede verse amenazada si a lo largo de la transformación digital de nuestro negocio no ponemos en valor la necesidad de desarrollar buenas estrategias de ciberseguridad. Toda la empresa debe estar implicada, incluyendo el departamento de marketing y el jurídico que deben implicarse ante la consecuencia de las violaciones de datos.

Las empresas están tomando medidas al respecto, el gasto mundial en ciberseguridad en 2021 alcanzó los 150 billones de dólares, con un aumento del 12% frente al año anterior. Para 2025 se prevé que el gasto ascienda a 1,75 trillones. La encuesta 2022 Global Digital Trust Insights Survey de PwC refleja un resultado similar, y es que el 69% de las organizaciones encuestadas predijeron que su gasto en ciberseguridad aumentaría en 2022. De hecho más de una cuarta parte de los encuestados esperaba aumentar este presupuesto más de un 10% ( The Cybersecurity Risk, eMarketer 2022 ).

Para afrontar estos nuevos riesgos de fraude la Inteligencia Artificial se ha convertido en la tecnología al servicio de los ecommerces, ya que permite que los comercios identifiquen posibles estafas gracias a los datos y patrones que recoge. A continuación te mostramos unos ejemplos de los tipos de fraude que la IA puede identificar.

Tipos de fraude

Fraudes habituales y nuevos. La IA aprende de las pasadas transacciones fraudulentas que aparecen en las bases de datos de la organización, y gracias a ese histórico puede aprender a identificar patrones para detectar si una transacción es una estafa. Si se trata de un nuevo fraude, la IA se encarga de buscar anomalías en los procesos, de tal forma que la organización dispone de una serie de alertas ante transacciones sospechosas, por lo que podrían ser bloqueadas hasta ser revisadas.

Fraude con tarjetas . Ante el riesgo del robo de datos o clonación de tarjetas la IA puede alertar de un posible fraude gracias a la información de que dispone, por ejemplo identificando que el titular de la tarjeta y la compra que trata de realizar se dan en países distintos.

Chargebacks fraudulentos . Cuando un cliente rechaza el cobro ante su banco y ha recibido el producto se produce un chargeback fraudulento. La tecnología IA permite alertar a la empresa de que están ante un potencial fraude basándose en la experiencia del cliente.

Conclusiones

El Big Data y la IA se convertirán en una herramienta crítica para las empresas en todo el proceso de su venta online. Y es que permitirá identificar patrones que faciliten las decisiones de la empresa en un ámbito de 360 grados, permitiendo conocer a sus clientes y personalizando su oferta en función de las necesidades. Es un nuevo paso para la estrategia orientada al cliente, que busca una experiencia omnicanal con la empresa en todos los puntos de contacto con la misma. Por ello, invertir en buenas herramientas de Big Data y IA que permitan analizar a nuestros clientes es un imprescindible para ayudarnos a entenderlos y comprender sus hábitos de compra. Y no sólo eso, el Big Data también nos proporciona un seguimiento del mismo: el Big Data Analytics.

Proteger e invertir en AI en nuestro ecommerce es sin duda un punto crítico en nuestra estrategia de empresa, afectando directamente al valor de nuestra marca. La tecnología IA está al servicio de las empresas para luchar contra el fraude, identificando patrones que permiten alertarlas de posibles ataques, desde el robo de datos bancarios, a los chargebacks fraudulentos.