{"id":19375,"date":"2024-11-20T12:57:11","date_gmt":"2024-11-20T11:57:11","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=19375"},"modified":"2024-11-20T12:57:11","modified_gmt":"2024-11-20T11:57:11","slug":"cinco-retos-y-oportunidades-de-genai-la-tecnologia-que-esta-transformando-el-ecommerce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=19375","title":{"rendered":"Cinco retos y oportunidades de GenAI: la tecnolog\u00eda que est\u00e1 transformando el eCommerce"},"content":{"rendered":"

La IA generativa facilita a los retailers la gesti\u00f3n del contenido generado por usuarios (UGC) de cara a conocer a fondo a sus audiencias, pero no est\u00e1 exenta de la supervisi\u00f3n del factor humano<\/strong><\/p>\n

La aparici\u00f3n de GenAI, o IA generativa, tiene un papel fundamental en ayudar a recuperar el control en las relaciones con los clientes. La IA se est\u00e1 utilizando para autenticar las rese\u00f1as e impulsar la recopilaci\u00f3n de comentarios en tiempo real en cada etapa del customer journey, transformando cada interacci\u00f3n en informaci\u00f3n procesable.
\nDesde Skeepers, la empresa tech que ayuda a las marcas a traducir la voz de los consumidores en oportunidades de negocio gracias a su suite de UGC impulsada por IA, han analizado el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en la aplicaci\u00f3n de estrategias de contenido generado por usuarios (UGC) y ha detectado 5 grandes retos y oportunidades que brinda esta tecnolog\u00eda.
\n\u201cLa IA generativa puede ayudar a las marcas a gestionar y monitorear mejor el contenido creado por los usuarios\u201d, afirma Jos\u00e9 Tejero, Country Manager Iberia de Skeepers. \u201cLos retailers e ecommerce pueden aprovechar la informaci\u00f3n que ya poseen sobre sus clientes y, mediante la implementaci\u00f3n de soluciones GenAI, capturar la voz del cliente en cada interacci\u00f3n con su marca y analizarla, con el objetivo de proporcionar una respuesta m\u00e1s adecuada a cada cliente, lo que trae consigo mayor satisfacci\u00f3n y fidelizaci\u00f3n.\u201d<\/p>\n

Conocimiento del cliente a trav\u00e9s del dato<\/strong>
\nLa IA puede ayudar a construir un compromiso m\u00e1s fuerte con el cliente al comprender sus necesidades, preferencias y expectativas a partir de los datos facilitados por el usuario en el proceso de compra. As\u00ed, los retailers y ecommerce pueden sacar partido de lo que conocen sobre los usuarios, para as\u00ed segmentar, personalizar o automatizar procesos de acuerdo a sus intereses.
\nPor otro lado, esta oportunidad plantea a las empresas un desaf\u00edo a la hora de recopilar datos para entrenar la IA. Las opiniones de los usuarios pueden contener dobles sentidos, sarcasmo y palabras informales que una soluci\u00f3n de IA generativa podr\u00eda no distinguir con precisi\u00f3n, lo que complica el an\u00e1lisis. Es por este motivo que los propios profesionales de la tienda minorista deben analizar los resultados obtenidos y cotejar que son reales.<\/p>\n

Contar con soluciones integrales de gesti\u00f3n de clientes<\/strong>
\nAl utilizar herramientas impulsadas por IA, desde paneles de an\u00e1lisis en tiempo real hasta insights con el grado de satisfacci\u00f3n del cliente, los ecommerce pueden ajustar procesos en cada punto de venta, realizar comparaciones a nivel de red y empoderar a los equipos con informaci\u00f3n procesable.
\nEs importante considerar no obstante, que en sistemas de ecommerce ya establecidos, donde se maneja una gran cantidad de datos y funciones, incorporar una soluci\u00f3n de IA generativa puede presentar dificultades para integrarse y funcionar con precisi\u00f3n.<\/p>\n

La hiperpersonalizaci\u00f3n<\/strong>
\nLa IA puede ayudar a crear estrategias personalizadas para mejorar las experiencias al capturar informaci\u00f3n sobre comportamientos de compra, afinidades de productos, patrones de compromiso, segmentaci\u00f3n demogr\u00e1fica y m\u00e9tricas de satisfacci\u00f3n.
\nPor otro lado, en el caso de internacionalizar un ecommerce, las diferencias entre idiomas y culturas es una complejidad a la que deben hacer frente los comercios minoristas si quieren implementar soluciones de IA generativa con \u00e9xito. Para trabajar con opiniones en diferentes idiomas y dialectos se necesitan habilidades avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), ya que las diferencias culturales afectan mucho la comprensi\u00f3n de las emociones y comentarios.<\/p>\n

Gesti\u00f3n de las reviews y opiniones verificadas<\/strong>
\nA trav\u00e9s de la IA generativa, se puede realizar una evaluaci\u00f3n autom\u00e1tica del matiz emocional presente en una cr\u00edtica, identificando si es favorable, desfavorable o imparcial. De esta manera, las compa\u00f1\u00edas pueden analizar de forma r\u00e1pida la satisfacci\u00f3n de sus clientes y detectar posibles inconvenientes sin necesidad de revisar manualmente cada opini\u00f3n.
\nNo obstante, estas soluciones pueden contener sesgos y adoptar prejuicios de la informaci\u00f3n con la que fueron entrenadas, lo que puede resultar en respuestas err\u00f3neas.<\/p>\n

Rapidez a la hora de analizar las valoraciones de los productos<\/strong>
\nLa IA determina autom\u00e1ticamente la gesti\u00f3n de las reviews a partir del entrenamiento ya adquirido. Esto permite a las empresas evaluar r\u00e1pidamente la satisfacci\u00f3n del cliente e identificar posibles problemas.
\nBajo la supervisi\u00f3n del profesional, este an\u00e1lisis puede tomarse como un facilitador a la hora de evaluar las reviews, sin delegar por completo el proceso, ante la posibilidad de contener algunas imprecisiones dada la velocidad de an\u00e1lisis.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Skeepers<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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