La compra en línea es un fenómeno imparable que cualquier vendedor debería explorar porque sus ingresos no dejan de aumentar trimestre a trimestre. Sin embargo, no es sencillo hacerse un hueco en un mercado complicado y nuevas tecnologías están llegando para ayudar a ponerse al día.
Según la consultora Gartner, casi el 85% de las interacciones que se realizarán en eCommerce en el año 2020 no tendrán influencia de vendedores humanos, sino que serán realizadas directamente por chatbots. De ahí la importancia de tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Big Data o el Machine Learning para mejorar ventas en eCommerce.
El denominado viaje del cliente (“customer journey”) es cada vez más difícil de predecir y además el usuario cada vez compara más antes de la compra, y lo hace mediante un proceso que comienza con búsquedas genéricas y acaba con búsquedas orientadas. Según datos de Google, el 85% de los compradores on-line comienzan a comprar en un dispositivo y terminan esa misma compra en otro y de ahí las dificultades de identificar este «viaje del cliente».
La firma española Adinton, está combinando la Inteligencia Artificial con análisis de datos y el Machine Learning para ofrecer un plataforma que de acuerdo con sus datos, está consiguiendo una optimización de costes de hasta un 30% y un aumento de conversiones que puede llegar hasta el 100%.
La herramienta de Adinton analiza al detalle la actividad que está realizando un anunciante en todos los canales y traza el viaje estudiando el comportamiento de los usuarios con respecto a la publicidad de sus clientes, así como en sus webs, y detecta patrones de comportamiento orientados a la compra.
Este proceso, cruza las búsquedas en web con el comportamiento en redes sociales, independientemente de los dispositivos. Así, Adinton basándose en su modelo de atribución, puede saber qué keywords, lugar o producto son los que tienen mayor influencia en la toma de decisión de los usuarios mejorarando las ventas en eCommerce.
