IA para minoristas: ¿Cómo la nueva herramienta de Google Cloud mejorará la experiencia online del cliente?

TL;DR

Google Cloud lanza Discovery AI for retail, una solución que integra IA generativa para personalizar búsquedas y recomendaciones en sitios de e-commerce, prometiendo reducir el abandono y aumentar conversiones.

  • Por qué importa: Los minoristas pueden ofrecer experiencias más personalizadas basadas en comportamiento del usuario y atributos visuales de productos.
  • Cómo funciona: Utiliza machine learning para interpretar intenciones de búsqueda y generar recomendaciones dinámicas dentro del sitio web.
  • En la práctica: Macy's ya implementa la solución para ofrecer experiencias individualizadas en su tienda online.
  • Punto de atención: La dependencia de algoritmos externos puede limitar el control del retailer sobre su escaparate digital.
  • Qué sigue: Google desarrolla control de inventario con IA que detectará productos en estanterías físicas mediante cámaras.

En los últimos meses, los profesionales del SEO han estado intentando comprender las repercusiones de la llegada masiva de herramientas de IA, como los asistentes de redacción que utilizan IA (por ejemplo, Lex y ChatGPT), y cómo esto afectará a sus vidas. Tienen que replantearse las estrategias, teniendo en cuenta todas estas ventajas de las herramientas de IA, pero asegurándose de que prevalezcan las experiencias humanizadas.

Y como si esto no fuera suficiente para preocuparse, aún hay más: Google Cloud acaba de lanzar nuevas funcionalidades también basadas en IA y machine learning como facilitadores de sitios web de retail. 

Este paquete de funciones se denomina Discovery AI for retail y está pensado para que los sitios de comercio electrónico puedan ofrecer una experiencia más personalizada en los resultados de búsqueda y en las recomendaciones de Google, dentro de sus propiedades. Estas soluciones tienen como principales objetivos reducir el abandono en las búsquedas, mejorar la experiencia de compra y aumentar la conversión.

Quiero que te fijes que he mencionado “dentro de sus propiedades”. Así es. No me refiero a los resultados de las SERP, sino literalmente a la experiencia de navegación que se puede ofrecer dentro de los propios sitios de comercio electrónico.

¿Cómo va a funcionar eso? Pues permíteme explicarte todo lo que necesitas saber. 

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Experiencia de compra mejorada

Google Cloud anunció el lanzamiento de estas funcionalidades el pasado 13 de enero y destaca que este conjunto de soluciones proporciona una mejora significativa en la experiencia de compra mediante funcionalidades como, por ejemplo:

  • Atributos de imagen que ayudarán a encontrar productos.
  • Comprensión del comportamiento del usuario a través de experiencias anteriores de navegación .

Un escenario muy potencial es que los consumidores puedan encontrar listas de productos más personalizadas, más identificadas con sus expectativas reales, en lugar de lo que solemos ver hoy en día: listas de productos clasificadas de forma mucho más enfocada a las necesidades del negocio, con destacados como “los más vendidos” o colecciones de productos según estacionalidad, cambios de temporada, etc. Algo que no siempre representa lo que el usuario quiere comprar.

No dejan de aparecer interrogantes sobre cómo estos algoritmos interpretan las intenciones de búsqueda de los usuarios. Al final, confiar en una IA para identificar lo que uno quiere comprar puede sonar bastante práctico, pero también conlleva el riesgo de sentirse manipulado por sugerencias demasiado personalizadas. Más de uno pensará que, si todo está ajustado a su historial y preferencias, puede que nunca descubra nada inesperado o rompa la burbuja de sus propios gustos. Esto es un dilema: ¿más eficiencia significa menos exploración?

Por otro lado, hay cierta inquietud —y esto sí me lo ha comentado algún colega de e-commerce— sobre la dependencia que se empieza a generar con las plataformas externas para perfilar y recomendar productos. Si las reglas del juego de Google Cloud cambian, el impacto en la experiencia del usuario sería inmediato, casi sin margen de maniobra para el retailer. Es esa sensación de entregarle las llaves del escaparate digital a un algoritmo que no controlas del todo. Pero bueno, supongo que la presión por acompañar la tendencia ahora mismo es difícil de resistir.

Las recomendaciones de productos también tendrán una presentación más dinámica, que puede ser mucho más eficiente y, como consecuencia, aumentar las posibilidades de venta. Mira el caso de Macy’s que ya utiliza la solución y ofrece experiencias más individualizadas a sus clientes en la tienda online.

Además, también creo que podemos esperar mejores resultados para las búsquedas de “long tails” porque ahora pueden ser mejor entendidas por la IA. Hasta hace poco, cuando buscábamos un producto específico, estos sitios generaban escasos resultados.

Control de inventario basado en IA

Otro de los enormes que Google Cloud está incluyendo en sus ofertas de IA es el “control de estanterías”.

El pasado viernes, el CEO de Google, Sundar Pichai, publicó en su cuenta de Twitter que una de estas nuevas funciones que usa IA también “utiliza modelos de machine learning para identificar miles de millones de productos basados en características visuales y de texto, ayudando a los minoristas a comprobar sus existencias en las estanterías de las tiendas”.

El mismo día, en una entrevista con Wall Street Journal, Google Cloud afirmó que esta función debería estar disponible en los próximos meses. Reforzando el post de Pichai, también afirmó que el algoritmo será capaz de detectar y verificar la disponibilidad de productos envasados aún en las estanterías a través de las imágenes captadas por las cámaras instaladas en los almacenes físicos.

Esto solucionaría un problema actual para los minoristas que actualmente tienen que hacer este control de forma manual con poca seguridad en las actualizaciones de disponibilidad, que no siempre se realizan en tiempo real.

Preguntas frecuentes

¿Cómo mejora Discovery AI for retail la experiencia de compra online?

La solución utiliza atributos de imagen y análisis del comportamiento del usuario para generar listas de productos más personalizadas. En lugar de mostrar productos destacados por criterios comerciales como "los más vendidos", ofrece recomendaciones basadas en las expectativas reales del cliente, mejorando así la relevancia de los resultados de búsqueda y reduciendo el abandono.

¿Qué riesgos presenta la personalización excesiva en e-commerce?

La personalización extrema puede crear una "burbuja" que limite la exploración de nuevos productos. Los usuarios podrían sentirse manipulados por sugerencias demasiado ajustadas a su historial, perdiendo la oportunidad de descubrir artículos inesperados. Esto plantea el dilema entre eficiencia y serendipia en la experiencia de compra.

¿Cómo funciona el control de inventario con IA de Google Cloud?

Utiliza modelos de machine learning para identificar productos basándose en características visuales y de texto. Las cámaras instaladas en almacenes físicos captan imágenes que el algoritmo analiza para detectar y verificar la disponibilidad de productos envasados en estanterías, eliminando la necesidad de control manual.

¿Qué ventajas ofrece para búsquedas de long tail?

La IA mejora significativamente la comprensión de búsquedas específicas y detalladas que antes generaban pocos resultados. Al interpretar mejor las intenciones complejas del usuario, puede ofrecer productos relevantes incluso para consultas muy particulares, ampliando las posibilidades de conversión en búsquedas nicho.

MM Matt Montenegro

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