70% de las búsquedas en sitios de ecommerce dan resultados irrelevantes
Cientos de miles de búsquedas se hacen a diario en el mundo del e-commerce, pero un alto porcentaje no llega a los resultados esperados. Además, nuevos métodos como la búsqueda por voz serán los protagonistas durante los próximos años, de acuerdo a los especialistas de Snoop Consulting.
La respuesta está en el machine learning, una disciplina científica del ámbito de la inteligencia artificial que crea sistemas capaces de aprender automáticamente. En este contexto, «aprender» es identificar patrones complejos: la máquina que aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. En el caso del e-commerce, es el encargado de hacer que oferta y demanda se encuentren. «Es lo que hace tan bien Google que hace coincidir en un mismo lugar al que está buscando con el que ofrece algo. El primer uso más evidente y efectivo del machine learning, son los resultados que muestran relevancia, que son la consecuencia del intento de interpretar lo que pasa en la cabeza del consumidor – usuario, para ofrecerle la respuesta más acorde», explica Gustavo Guaragna, CEO de Snoop Consulting.
Pero los métodos de búsqueda cambian. Según datos de ComScore, el 50% de las búsquedas serán por voz en 2020, y de acuerdo a MediaPos, en 2 años el 30% de búsquedas se hará sin la necesidad de pantallas. El tipo de búsquedas en base al reconocimiento de imágenes también crecerá. En esta, el usuario no puede expresar lo que quiere pero utiliza imágenes similares para realizar la búsqueda. ¿Qué tienen en común estos métodos?: El machine learning. ¿Qué tipo de empresas pueden implementarlo? Cualquiera dispuesta a trabajar sobre los modelos de datos. Esto no es otra cosa que el análisis de datos, la representación abstracta de datos que tiene como objetivo dar cuenta de las relaciones que estos datos tienen entre sí. Con eso listo, se pueden entrenar las máquinas para hacer las predicciones adecuadas…
