Ciencia de datos: cómo impulsar las ventas en el e-commerce

La ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) han transformado industrias enteras y siguen haciéndolo. Estas revoluciones e innovaciones han provocado un aumento de la demanda de expertos con Máster en Data Science Management (Chief Data Officer), especialistas en inteligencia artificial y profesionales del aprendizaje automático.

Le ciencia de datos ha despertado un gran interés en el sector del comercio electrónico, un ámbito que, en la actualidad, se enfrenta a múltiples problemas a pesar de su popularidad. En ese sentido, la IA aporta diferentes beneficios a la esfera del e-commerce, mejorando la experiencia de los clientes y su eficiencia. Por ello, es fundamental que conozcas las 4 ventajas principales que ofrece el Data Science al sector de ventas online, que te permitirán gestionar tu negocio de acuerdo a las nuevas exigencias de la era tecnológica:

  1. Mejora la experiencia del cliente

Uno de los mayores beneficios que ofrece el Data Science al mundo del comercio electrónico es la ayuda que presta para mejorar la experiencia del cliente. Para empezar, la ciencia de datos puede utilizarse para automatizar una serie de procesos en general. Esto ayuda a racionalizar los procesos y mejora la eficiencia. También puede utilizarse para establecer perfiles individuales de clientes basados en sus actividades recientes, su historial de navegación, sus perfiles en las redes sociales, etc. Estos perfiles pueden emplearse de muchas maneras, incluso para generar recomendaciones de productos muy precisos.

  1. Previene el fraude

El hecho desafortunado del ámbito digital es que es susceptible de sufrir ciberdelitos. Por supuesto, este problema también afecta al sector del comercio electrónico y puede arruinar rápidamente la experiencia de los clientes con la empresa. La ciencia de datos ayuda en este sentido, en primer lugar, aprendiendo el comportamiento estándar de los clientes y estableciendo una línea de base para ellos. Una vez establecida esta línea de base, cualquier irregularidad y desviación del comportamiento esperado del cliente, será redireccionada a los equipos interesados para que entren en acción y se pueda prevenir la actividad fraudulenta.

  1. Optimiza la gestión del inventario

La ciencia de datos permite mejorar sustancialmente la gestión del inventario. Curiosamente, esto también permite a las empresas de comercio electrónico evitar la inversión innecesaria en productos de baja venta. Además, si se tiene en cuenta el gran número de clientes y productos con los que trata una empresa típica de comercio electrónico, se entenderá por qué la ciencia de los datos resulta vital para una gestión precisa del inventario y la previsión predictiva.

  1. Enriquece los sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación basados en datos utilizan el historial de navegación de los usuarios y otra información relevante del pasado junto con la inteligencia artificial y el machine learning para proporcionar recomendaciones más precisas a los clientes. Esto, a su vez, ayuda a presentar ofertas en las que probablemente estén interesados, lo que conduce a un aumento de las ventas por el simple hecho de llevar el producto adecuado a la atención del comprador correcto.

Conclusión

A pesar de la popularidad que ha adquirido el comercio electrónico en los últimos años, la realidad es que se trata de uno de los sectores más complejos en la actualidad. De esta forma, los desafíos a los que tiene que hacer frente han favorecido la implementación de la ciencia de datos en este ámbito, motivada por los múltiples beneficios que ofrece al sector del e-commerce.

Asimismo, el Data Science se ha convertido en una oportunidad excelente para los comercios electrónicos, impulsando la experiencia de usuario y optimizando los resultados. Por ello, se estima que para los próximos años esta tendencia en auge termine por implantarse definitivamente en la mayoría de e-commerces, en la que los proveedores de servicios de ciencia de datos se convertirán en un elemento irremplazable.

 

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