Posicionamiento Web en Buscadores

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Si está activo en las redes sociales o compra productos en sitios de comercio electrónico, es posible que haya notado que cuando busca o compra productos, comienza a ver anuncios para el mismo producto o sitio web.

Comercio Electronico

Aclaremos algo de inmediato: no eres el único, todos reciben estos anuncios.

También puede haber notado que cuando ordena un producto, comienza a ver anuncios de otros productos relacionados con el que ordenó. Por ejemplo, ordenó champú y ahora está viendo anuncios de aceite para el cabello o gel de baño.

¿Como sucedió esto? ¿Alguien se sienta y vigila qué página está visitando y luego personaliza los anuncios por usted? No exactamente.

Con la llegada de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el big data juegan un papel importante en muchas industrias. Algunas de esas industrias son salud, finanzas, automotriz, agencias gubernamentales, transporte y venta minorista. Las empresas utilizan el aprendizaje automático para ayudar a los consumidores a tomar las decisiones de compra correctas.

Pero primero, veamos cómo funciona el aprendizaje automático y qué es.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es cuando creas un programa que ayuda a una computadora a comprender los datos. Luego alimenta los datos a la computadora y analiza, clasifica y comprende los datos por sí mismo. Lo que pasa con el aprendizaje automático es que sigue aprendiendo a medida que se agregan nuevos datos.

Hay varios algoritmos que se utilizan en el aprendizaje automático. Todos ellos se enumeran a continuación:

  1. Un algoritmo supervisado de aprendizaje automático
  2. Un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado
  3. Un algoritmo de aprendizaje automático semi-supervisado
  4. Algoritmo de aprendizaje automático de refuerzo

Con estos algoritmos, podemos analizar grandes cantidades de datos de una manera más fácil, rápida y mucho mejor que los humanos. Muchas personas expresan sus temores de que la inteligencia artificial les robe sus trabajos. Eso está lejos de la realidad. De hecho, el procesamiento rápido de datos nos ayuda a tomar mejores decisiones; haciendo nuestro trabajo más fácil y más preciso.

El aprendizaje automático nos ayuda a identificar riesgos probables y a encontrar oportunidades no identificadas. Estas oportunidades pueden ayudar a aumentar las ganancias. Definitivamente requiere tiempo adicional para entrenar las máquinas correctamente, pero eso asegura que el proceso de aprendizaje se vuelva más fluido y preciso.

Ahora que está familiarizado con el tema, echemos un vistazo a algunos avances importantes en la industria del comercio electrónico.

Posicionamiento en buscadores

Según un informe de 2018, 4 de cada 5 clientes usan un motor de búsqueda cuando compran en línea. A medida que aumenta el número de productos en el sector de comercio electrónico, los resultados de búsqueda deben ser precisos y útiles para los usuarios.

El aprendizaje automático puede ayudar a los usuarios con predicciones de consultas de búsqueda, ordenando sugerencias de búsqueda según el historial y poniendo un enfoque adicional en la búsqueda de imágenes y voz. Con este proceso basado en datos, podemos determinar qué buscan los usuarios.

Resultados optimizados

Mediante el aprendizaje automático en sitios de comercio electrónico, los resultados de búsqueda se pueden ordenar de varias maneras, incluida la categoría de producto, relevancia, precio o destacados. La relevancia de los productos podría decidirse utilizando la información del motor de búsqueda del usuario, el historial de búsqueda, el historial de pedidos y la información de perfil. Los resultados que utilizan los datos de un usuario para obtener resultados optimizados tienen mejores posibilidades de convertirse en ventas que los resultados generados aleatoriamente.

Gestión del inventario.

El aprendizaje automático puede ayudar a las tiendas de comercio electrónico con la gestión de inventario de todos los productos enumerados en sus sitios web. Esta es una característica muy útil de ML en el comercio electrónico porque cuanto mayor sea   el número de productos enumerados, más difícil será mantener el stock.

Al comprender los informes de ventas y observar el inventario, ML puede determinar si un producto necesita reposición o si está bien abastecido.

Análisis de tendencias

Sería extraño comprar luces de Navidad en mayo, ¿no? ML in eCommerce estudia el comportamiento del cliente y predice la ola de ventas de productos. Por lo tanto, puede analizar el comportamiento y tiende a comprender qué productos se venderán más durante un tiempo en particular.

Mejor estrategia de marketing.

Con las predicciones y el análisis de tendencias, resulta fácil comprender qué productos se venden y cuándo. El uso de ML en el comercio electrónico puede ayudarlo a comprender mejor la mentalidad de sus consumidores. Si intentara analizar todos los datos manualmente, no sería tan efectivo.

Los datos y el análisis juegan un papel importante en las estrategias de marketing, lo que resulta en un crecimiento en las ventas.

Precios dinámicos

¿Ha notado que si agrega un producto a su carrito y no realiza el pedido, el precio del producto cae después de algunos días? (Si no lo sabía antes, ¡ahora sabe cómo obtener un descuento adicional!) Esto no se hace manualmente sino a través del aprendizaje automático. Al realizar un seguimiento de todos los productos, el algoritmo sigue cambiando los precios de los productos para los usuarios, determinando y sugiriendo   el mejor precio para todos los productos. Mientras muestra descuentos, un precio óptimo y ofrece ofertas a los clientes, el algoritmo ML también se encarga del inventario del almacén. Esto se hace específicamente para maximizar las ventas y realizar un seguimiento del inventario.

 

El aprendizaje automático en el comercio electrónico ayuda a las empresas a aprovechar al máximo su tienda en línea. Los propietarios de empresas de comercio electrónico pueden tomar mejores decisiones, maximizar sus ventas, comercializar su empresa de manera eficiente y también comprender las demandas de sus clientes. Dado que los algoritmos de aprendizaje automático continúan aprendiendo para mejorar la precisión, habrá muchas más formas en que ML beneficiará a la industria del comercio electrónico.

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