Cómo funciona la inteligencia artificial (IA) en el e-commerce de las empresas B2B

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Las tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el deep learning permiten a las empresas B2B conocer mejor el perfil de sus clientes y ofrecerle productos o servicios más personalizados.

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En los últimos años, el marketing digital ha centrado sus objetivos en entender el comportamiento del usuario y obtener una buena segmentación (buyer persona). Aquí es donde la habilidad de los sistemas de inteligencia artificial (IA) contribuye a transformar grandes cantidades de información (compleja y ambigua) en conocimiento, el cual cobra cada vez más protagonismo en la toma de decisiones comerciales.

Tecnologías importantes

El aprendizaje automático y otras áreas de la IA están enfocadas en mejorar la experiencia de los usuarios en su trayectoria de compra, así como en crear nuevas oportunidades de mercado para las marcas. Los avances en el aprendizaje profundo (deep learning) y su aplicación en el e-commerce se mantienen en constante evolución, mientras que las marcas no dejan de innovar y llegar con nuevas formas de alcanzar a un consumidor cada vez más difícil de fidelizar.

En este escenario, el deep learning es una de las tecnologías clave en la IA, debido a su uso potencial en diferentes aplicaciones del mundo real. Puede usarse de forma exitosa con grandes volúmenes de datos para descubrir y aplicar el conocimiento, así como para realizar predicciones a partir de él. Por su parte, la IA permite crear experiencias cada vez más personalizadas y enfocadas en consumidores concretos. 



La segmentación en el sector B2B resulta compleja, ya que no se habla de un buyer persona, sino de un buyer empresa.

Dos herramientas digitales que también han incorporado el deep learning son Google Analytics y Manychat. Ambas permiten obtener características, patrones y datos importantes de la audiencia que podremos automatizar a través de la atención de un chatbot, a fin de gestionar mejor los leads. Esto favorece la segmentación en el sector B2B, que hoy resulta más compleja, porque ya no se habla de un buyer persona, sino de un buyer empresa.

Casos empresariales

Netflix es un servicio de streaming basado en el deep learning para recomendar series, películas o documentales a cada usuario. Otro ejemplo es Amazon, que cuenta con un sistema de anticipatory shipping, en el cual varios algoritmos son capaces de definir con precisión patrones de compra de los usuarios y predecir la marca, el rango de precios e, incluso, el producto que comprarán. De esta forma, se envían productos a los centros de distribución antes de que se produzca la orden de compra.

Un tercer caso es el de SK Rental Perú, empresa especialista en el mercado de alquiler y venta de maquinaria pesada y equipos industriales, cuya automatización de procesos se realizó de manera escalonada y sostenible durante los últimos tres años. Sin embargo, la pandemia aceleró aún más su transformación digital y cultural llevando a la compañía a direccionar de manera ágil sus servicios de arriendo y venta de equipos. Cotizar de manera online una maquinaria en 3 pasos, ha generado en la empresa (sector B2B) un incremento significativo en la cantidad de leads y ventas proyectadas. 

En el escenario actual, cabe preguntarse hacia dónde se dirigen los avances en la IA y cómo pueden influir en la industria del comercio electrónico. Con el foco puesto en el deep learning, aún queda mucho camino por recorrer. Habrá que mantenerse atentos a las novedades tecnológicas que lleguen y cómo son adaptadas por las empresas en sus mensajes publicitarios para hallar una forma de interactuar con los usuarios. ¿Has empleado este tipo de tecnologías en tu organización? Cuéntanos tu experiencia.

Referencia:

Britt, P. (2021). Chatbots, IVAs Can Help Close the B2B Digital Gap: Long used by B2C companies, digital outreach channels can help in B2B. CRM Magazine. 25(1), 19.

Koehn, D., Lessmann, S., Schaal, M. (2020). Predicting online shopping behaviour from clickstream data using deep learning. Expert Systems with Applications, 150, N.PAG.

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