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Las herramientas de AWS para incrementar ventas en tu E-commerce | 1

Cuando hablamos de ventas en línea, nos referimos a la serie de herramientas tecnológicas para concretar el camino del consumidor, mismas que necesitan de 3 aspectos vitales para lograrse:

  1. Eficiencia
  2. UX (User experience)
  3. Nutrición

Aspectos claves que a diferencia de tiendas en físico, son altamente controlables con soluciones on demand, costeables y que pueden crecer conforme la carga del sitio incrementa.  Es así como Amazon Web Services tiene a la mano herramientas que inclusive el mismo Amazon utiliza para ayudar a cubrir, no solo la parte del servidor donde se encontrará alojado el sitio, sino de muchas otras cuestiones que en conjunta dan como resultado tiendas en línea excepcionalmente buenas. 

A continuación, te presentamos algunas de las más destacadas con las que tu E-commerce dará un giro de 360 grados.

 

Amazon Cloud Front

 

Entregar contenido de video, realidad virtual o pesado suele ser un dolor de cabeza, ya que si es lento generará una mala percepción al usuario y se perderá el objetivo de este contenido tan producido con el fin específico de la conversión. Ni que hablar de cuando el E-commerce requiere de otros sistemas para su administración; la latencia es en definitiva un punto que debes eliminar en tu tienda en línea.

 

Para ello existe Amazon Cloud Front encargado de distribuir todo el contenido con alta velocidad, gracias a 225 puntos de presencia que se comunican entre sí logrando que rápidamente la información se entregue a tus clientes. Además, cuenta con una protección de ataques DDos (peticiones masivas al sitio web que con la intención de tumbarlo o negar servicio) a la capa de transporte, siendo esta última por donde comúnmente comienzan.

 

AWS E-commerce

 

Amazon Trusted Advisor

 

Este servicio está enfocado a la parte de la seguridad de tu sitio web, con AWS Trusted Advisor es posible recibir recomendaciones de seguridad, del costo y servicios con la tranquilidad de que naturalmente estarás haciendo mejoras constantes en los aspectos de:

  • Performance de las instancias y servicios.
  • Seguridad
  • Costo
  • Tolerancia a Fallos
  • Limite de servicios.

Amazon Trusted Advisor

Machine Learning

 

Se puede hablar muchísimo sobre Machine Learning y el cómo impulsa no solo al E-commerce, sino a cualquier industria en general— pero en este artículo hablaremos primeramente sobre los datos. Es importante que comprendas que los datos son la gasolina del aprendizaje automático.

Entre más recolecciones, más podrás analizar; y entre más histórico tengas mucho mejor podrás predecir lo que sucederá.

 

Con Machine Learning es cómo Amazon.com ha logrado conquistar a sus usuarios.  Ya que gracias a modelos predictivos es posible personalizar las experiencias,  pero mucho más allá de eso, recomendar sobre qué productos deben estar en la tienda o no, cuándo hacer promociones o campañas, predicciones de ventas por región, edad, género, predecir adecuadamente el tiempo de entrega, la forma de pago; es decir un sinfín de datos que ahora son posible obtener gracias a la economía digital y que se traducen en predicciones elaboradas por redes neuronales que ayudan a tomar decisiones correctas.

 

Machine Learning AWS

 

Otro aspecto del ML para E-commerce es el tema de la seguridad anti-fraude, ya que no solo es evitar los ataques de ciberseguridad, sino más bien todas las entidades que buscan hacer compras fraudulentas y que representan una pérdida para el negocio grande. Para ello actualmente existen herramientas de ML que ayudan a detectar mediante modelos si un usuario es fraudulento por diversas condiciones, tales como:

 

  • Duración en la tienda
  • Disparidad en el nombre de la tarjeta.
  • Domicilio
  • IP
  • Tipo de tarjeta
  • Monto de transacción
  • Referencia de identidad

Logrando que se niegue la compra y así evitar el robo de mercancía en línea,  obviamente es un trabajo de refinamiento e inserción de datos que tendrás que hacer ya que en ocasiones pudiera quedar muy rígida la política o por el contrario liviana; por lo que es un proceso continuo. Para esto es el aprendizaje automático, ya que—eventualmente acorde tus productos y giro de negocio—se irán adecuando estos condicionales establecidos para su detección.

 

Y por último, en esta parte incluiremos a manera de mención a los Chatbots que en conjunto con Amazon Comprehend se puede entender el sentimiento de los visitantes respecto a lo que están conversando en el Chatbot, e inclusive también podría hacerse con una herramienta de live chat; ya que analiza la conversación y acorde a palabras utilizadas, el timing y el tipo de tema, se estima cómo el usuario se siente referente a la misma.

Machine Learning AWS

 

Amazon Personalize

 

Con esta herramienta las empresas pueden hacer aplicaciones y sitios web con recomendaciones de productos específicos por usuario, así como marketing personalizado totalmente inteligente con soluciones similares que funcionan a base de reglas, las cuales se deben configurar, como por ejemplo:

  • Sexo
  • Compra realizada
  • región
  • Categorías para recomendar

Por mencionar algunas, que permanecen rígidas, es decir, solamente pueden cambiar conforme tú lo realices. Sin embargo, sabemos que los gustos de los clientes pueden cambiar constantemente ya sea por moda, necesidades, salud, estado civil o simplemente todos los seres humanos nos interesan cosas muy variadas; por lo que limitar de manera estática una recomendación, puede hacer que la probabilidad de éxito de ellas baje considerablemente.

 

Entonces, Amazon Personalize es un modelo que aprende de manera continua conforme a las acciones del cliente y dentro de la aplicación, permitiendo realizar la oferta adecuada en el momento adecuado.

Tal como todos los servicios de AWS, es bajo demanda por lo que es bastante costeable la adopción, y quiero ser muy puntual en esta función en particular ya que considero que es la que tiene más impacto sobre las ventas en una tienda en línea.

Amazon Personalize

El buen uso de una herramienta de personalización como AWS Personalize incrementa el ticket promedio entre un 100% y 300%.

 

Ya que el cliente encuentra rápidamente lo que busca, y no solo eso, sino lo que se complementa. Además encuentra elementos considerado en el presupuesto del cliente, estilo, búsquedas recientes, etc.

Recordemos que todas las compras de las tiendas en línea deben de ser ágiles, por lo que un sitio personalizado da una experiencia totalmente diferente como podemos ver en Amazon.com que cuando ingresas muestra recomendaciones exclusivas para el usuario donde solo se ven los productos que se visitaron, o que tienen similitud con los que se compraron. Haciendo de esto un sitio atractivo, eficiente y único para cada uno de los clientes. 

 

Amazon Rekognition

 

La Inteligencia Artificial (AI) ahora nos permite utilizar modelos ya hechos para varias aplicaciones, una de ellas es el reconocimiento en tiempo real de objetos, personas e insights alrededor de los mismos. Por ejemplo, identificar rasgos físicos, edad aproximada, si esta contento, si tiene algún arma u objeto de nuestro interés, pero

 

¿Cómo aplicarlo en una tienda en línea?

Hemos visto ya a empresas como Urban Decay que utilizan inteligencia artificial para simular cómo queda un producto, lo cual se logra gracias a que una vez identificando donde se encuentran ubicados los rasgos faciales de una persona, se puede colocar el filtro deseado con mucha precisión.

Es posible con reconocimiento facial y objetos, hacer ejercicios de reconocimiento de clientes por la cámara, hacer prueba de tallas, colores y muchas otras cosas que nos ayuden sobre todo a dar una experiencia mucho más sensorial al cliente.

 

A diferencia de las compras en físico, la tienda en línea tiene la desventaja de que con algunos productos es necesario probarlos, para después hacer la compra; existen estudios revelan una práctica común que hacen los clientes es:

  • Primero lo ve en línea.
  • Segundo acude a tienda física.
  • Regresa y lo compra en línea.

Otro camino es:

  • Ve el producto en una entidad aspiracional (como verlo en un influencer).
  • Lo busca en línea.
  • Busca reviews o más fotos en Instagram.
  • Lo compra en línea.

Ambos caminos demuestran el impacto que tiene el poder tener una visión mucho más real del producto antes de comprar, por eso es necesario incluir herramientas que emulen o que mejoren la experiencia de punto de venta.

 

En resumen, dar experiencias vivenciales con A.I. acelera la compra, genera engagement con la marca y hace una experiencia memorable en tus clientes.
A.I. en E-commerce


Continúa en la PARTE 2 de este artículo. 


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Este artículo es una colaboración de iNBest Team. Un equipo que ama compartir ideas y conocimientos para la comunidad de iNBest.