Tendencias en comercio electrónico para 2019

Para este año se estiman avances en la compra por voz (Voice Commerce), preferencia que está ganando aprobación. Las cifras a nivel mundial indican que el 20% de las búsquedas utilizan este mecanismo.

PlacetoPay estableció los retos y tendencias de los pagos digitales en Colombia para  2019, en el que esperan procesar más de 16 millones de transacciones y crecer a más 33%, respecto de 2018. La omnicanalidad, las experiencias personalizadas, el comercio inteligente y el “voice commerce”, hacen parte de las novedades de esta industria de cara al año que comienza, según  la plataforma colombiana de transacciones digitales.

“Muchas industrias consolidarán la opción de pagos en línea, de compra de productos por aplicaciones o tiendas virtuales, complementando sus canales tradicionales y también como opción de venta para los emprendedores, es decir ofreciendo a los usuarios ominicanalidad. En 2019, la experiencia del cliente va ser fundamental en el comercio electrónico, allí se centrará la atención desde las marcas y los comercios. Así mismo, una de las tendencias es la compra por voz, hacia allá vamos”, afirmó el director de tecnología de PlacetoPay, Enrique García.

Con la alta penetración de los smartphones en Colombia que sobrepasó el 50% de la población actual (según Asomóvil) y los 3.000 millones de usuarios de teléfonos inteligentes en el mundo, entre los grandes retos del comercio electrónico se destacan: mejorar la navegación móvil y la forma como se muestra el contenido para continuar dinamizando esta industria. Hoy por ejemplo, del total de transacciones que procesa PlacetoPay, el 27% es a través de móviles, por un valor de $381.000 millones, adicional, el  59% de los usuarios de Internet en Colombia ingresa por dispositivos móviles, de acuerdo con el Observatorio de e-Commerce de 2018.

“Los consumidores están comprando por redes sociales. En Colombia hay 29 millones de usuarios activos en estos canales, donde hay 10 millones en Instagram, que buscan en su mayoría (8.2 millones) contenido de compras y moda, según el Observatorio de e-Commerce de 2018. Los comercios deben trascender y mejorar la experiencia del cliente sin dejar de lado la seguridad en las transacciones. En 2019 serán clave la inteligencia artificial y el machine learning, que con tasas de conversión de venta del 5%, es decir que de cada 100 usuarios que ingresan a la tienda virtual, 5 realizan compras (de acuerdo con transacciones de PlacetoPay); permiten configurar perfiles más completos y ofrecer al cliente lo que necesita de acuerdo con sus preferencias y necesidades”, agregó García.

Por otra parte, el foco del comercio inteligente, según PlacetoPay, es mantener la fidelidad de los compradores y no descuidar la seguridad de la información ni la seguridad transaccional. Según el informe del observatorio eCommerce 2018, el 35% de las empresas en Colombia vende por Internet, por eso es fundamental realizar verificación de datos al momento de pagar por este medio. Para este  tema la plataforma de pagos colombiana, espera la llegada de un sistema de legitimación del comprador, que reducirá aún más el riesgo de fraude a los comercios.

Finalmente, según PlacetoPay, líder en Colombia y con más de 18 años de experiencia, la facilidad, la seguridad, el ahorro y la calidad, seguirá determinando las transacciones, el futuro está en la compra programada más que en la compra por impulso. El e-Commerce creció en 2018, a nivel nacional, el 17%, sumando más de 30 mil millones de dólares en transacciones. Esta industria, como ninguna otra, se continuará transformando de forma permanente y mucha innovación tecnológica.

Inteligencia artificial: La solución al desorden, el desperdicio y la subjetividad en la publicidad digital

Por: Alessander Firmino *

Lejos en el tiempo han quedado aquellos viejos prejuicios sobre la inteligencia artificial (en adelante, “IA”) que perduraban en el imaginario colectivo, promovidos en gran parte por la literatura y el cine de ciencia ficción. Máquinas que se vuelven tan eficientes que terminan por superarse a sí mismas, e incluso se alían entre ellas para complotar contra la especie humana… ¿A quién no le resulta familiar este cliché?

Lo cierto es que las nuevas tecnologías de machine learning –aprendizaje automático– están contribuyendo enormemente a mejorar casi todas las áreas de nuestra vida cotidiana: ciencia, salud, educación, entretenimiento, negocios y, muy especialmente, el marketing digital.

El salto cuántico y disruptivo que estamos experimentando a partir de la IA es tan marcado, que ya hay muchos que están hablando de una “nueva Revolución Industrial”. En el siglo XVIII la Primera Revolución Industrial introdujo procesos de automatización en las líneas de producción, y a mediados del siglo pasado la Revolución Digital democratizó el acceso a la información. Hoy estaríamos ante la presencia de una nueva revolución tecnológica: la de la IA y el aprendizaje automático.

La proliferación de estas tecnologías brinda una gran oportunidad para comprender y atender mejor a los consumidores, con un nivel de personalización sin precedentes. La IA está transformando radicalmente el marketing, dándoles a las marcas y a los minoristas la oportunidad de conectarse directamente con sus clientes, como nunca antes. Esta personalización –que permite confeccionar mensajes a medida, relacionándose directamente con el cliente de manera escalable– se traduce en una comunicación con los usuarios potenciales mucho más optimizada.

Publicidad uno a uno: anuncios híper-personalizados y relevantes

Gracias al machine learning, los chatbots y asistentes virtuales pueden aprender a conocer a sus audiencias de formas más eficientes que los equipos conformados por personas. Esto abre un amplio espectro de nuevas oportunidades en el marketing digital, de la misma manera que la migración de teléfonos fijos a móviles trajo consigo una transformación disruptiva en el estilo de vida y la accesibilidad de la gente a diferentes modalidades de comunicación.

Antes, cuando uno llamaba a cualquier número telefónico, no sabía con quién se iba a encontrar del otro lado de la línea. Ahora, cuando uno llama a un dispositivo móvil, puede comunicarse con el destinatario, sin importar dónde este se encuentre, e incluso él podrá decidir si desea atender o no.

La IA proporciona una oportunidad similar.

Hoy, cuando los expertos en marketing crean una campaña de publicidad digital, gracias a la IA pueden identificar a sus clientes y adaptar a medida el mensaje, todo ello en tiempo real. Esto les permite superar la noción cada vez más anticuada de “audiencias”, que no refleja el verdadero perfil del individuo. Con una combinación de datos personalizados de rastreo anónimo y de las posibilidades ilimitadas de la IA, se puede entregar un mensaje híper-personalizado y relevante. Esto crea una experiencia de usuario óptima, por lo que es mucho más probable que el cliente se comprometa con lo que se le está ofreciendo, e incluso llegue a comprarlo.

Cómo la IA contribuye a reducir la “contaminación” del ecosistema de la publicidad

Frente a los actuales niveles de exposición publicitaria (estadísticas globales indican que una persona es impactada unas 3000 veces por día por anuncios publicitarios de todo tipo, lo que equivale a más de un millón por año), es necesario recurrir a la personalización de la publicidad para que los anuncios que se muestren online sean relevantes y de interés para los usuarios.

Ante un gasto en publicidad digital en todo el mundo estimado en más de U$S 273.000 millones en 2018 –según eMarketer–, poder reducir significativamente el desperdicio en las campañas de marketing realmente cobra otra dimensión, mucho más apremiante. Con la capacidad de la IA para detectar microtendencias e incluso predecir tendencias, los especialistas en marketing pueden tomar decisiones estratégicas acerca de dónde asignar sus presupuestos y dónde no.

Una investigación llevada a cabo por Epsilon ha demostrado que hay un 80% más de probabilidades de que los clientes hagan negocios con una empresa si esta les ofrece una experiencia altamente personalizada. Este tipo de marketing favorece que las personas se involucren más con las marcas, en función de sus intereses y preferencias únicas, y propicia mejores relaciones con los consumidores. La reducción de los “residuos” en el ecosistema deriva en clientes más comprometidos y un resultado final satisfactorio para todos.

Fomentando una publicidad digital más objetiva e imparcial

Alessander Firmino, Director General de Criteo para América Latina

Los abordajes tradicionales de marketing se basan en datos gruesos, que no solo son poco precisos sino que incluso a menudo dejan entrever sesgos de género, raza, religión u orientación política. Por el contrario, la personalización a través de la IA se vale de datos extremadamente refinados que son verdaderamente relevantes. Un análisis objetivo guiado por la IA, basado únicamente en data procedente, propicia una visión del cliente completamente despojada de prejuicios –tanto conscientes como inconscientes–.

El elevado costo informático de la IA fue un escollo importante hasta hace algunos años, pero después las GPUs –unidades de procesamiento gráfico– y la computación en la nube permitieron que las tecnologías de IA fueran más accesibles para todos. Por supuesto, todavía existen algunos obstáculos que habrá que ir sorteando hasta que la industria esté lista para que el uso de la IA se generalice, pero todo parecería estar encaminándose en esa dirección.

En la medida en que más empresas abran laboratorios de IA en todo el mundo, se enfrentarán a una gran escasez de habilidades en este sentido. El rápido ritmo de avance de la IA supone un gran desafío para los programas de capacitación tradicionales, y las compañías estarán obligadas a innovar en el dominio del talento y el desarrollo personal. La llegada de la próxima generación de tecnologías de publicidad digital transformará la industria, y esto ciertamente traerá aparejados enormes beneficios tanto para las marcas como para sus clientes.

El mundo del marketing basado en datos abrirá nuevas oportunidades y vías de comunicación entre las empresas y los consumidores, lo que conducirá hacia un entorno más abierto y colaborativo. ¿Estará la IA inaugurando el comienzo de la simbiosis que la industria del marketing ha estado buscando desde siempre?

* Director General de Criteo para América Latina

‘El futuro del Retail colombiano se reinventa hoy’

Hiperpersonalización, omnicanalidad e innnovación son los componentes clave para crear una estrategia digital que permita responder al comportamiento del nuevo consumidor y llevar el negocio hacia un crecimiento exponencial.

En el mundo actual, las empresas se construyen mediante procesos intentando desarrollar estrategias de alto nivel, es por ello que las empresas deben ser rápidas a la hora de cumplir con las necesidades o expectativas de los clientes y empleados en un mercado competitivo. Hoy estamos viendo cómo las grandes cadenas están renovándose, para ser más competitivas bajo el nuevo orden comercial. Estamos viendo supermercados que están adoptando modelos híbridos con el fin de conectar con el nuevo consumidor y la comunidad minorista actual.

El cliente tiene cada vez más información mientras hay más competencia. Si éste compra por internet espera entregas gratuitas y en un corto plazo; si va a las tiendas espera filas rápidas y cortas, al igual que demanda experiencias diferenciales esa tienda, que vaya más allá de un bajo precio que con teléfono móvil podrá encontrar, o al menos parecido.

“La transformación digital ha sido el disruptor comercial más importante en las últimas décadas. Ahora, como usuarios, tenemos más información sobre lo que deseamos, mejor oferta en cuanto a precios, inmediatez al esperar el producto y a nuestro alcance toda una oferta de bienes a escala mundial” Afirma Germán Borrero, presidente de MQA.

Es así como los nuevos escenarios sociodemográficos están cambiando las reglas de consumo, dando apertura a nuevos nichos de consumidores y obligando a las marcas a iniciar un proceso de adaptación continuo. Dicho movimiento garantizará a las compañías una acertada respuesta frente a este comportamiento y dará al consumidor una experiencia de cliente distinta y personalizada.

Hiperpersonalización: Un paso obligado

Y es que tener un ecosistema hiperpersonalizado para entregar experiencias de usuario únicas, da origen a un ecosistema tecnológico capaz de enfrentar al consumidor del futuro bajo esquemas de encuentros uno a uno. Allí es donde la tecnología ayudará a crear entornos hiperpersonalizados, abriendo la posibilidad a relacionar a las marcas y retailers con los consumidores, incluso, en tiempo real. Tanto los negocios como los minoristas entienden cada vez más rápido que los consumidores son quienes tienen “la última palabra”, y los involucrarán en la toma de decisiones, así como en la ideación de productos y servicios.

Por lo anterior, será necesario reformular el diálogo con los consumidores. Las redes sociales serán el escenario perfecto en el cual las marcas podrán crear atmósferas de compras al mostrar sus productos en lugares donde alguno de sus clientes pasa gran parte de su tiempo. El nuevo consumidor está totalmente conectado. El 60% de los viajeros de todo el mundo dicen que no estarían dispuestos a ir de vacaciones sin un dispositivo móvil, las compras a través de los dispositivos móviles ya representan casi el 35% del total de las ventas online en el mundo. Y la tendencia es que el comercio móvil llegue a igualar al e-Commerce en un corto plazo.

Cada vez la omnicanalidad hace más sentido

Los teléfonos inteligentes nos han convertido en consumidores altamente conectados. Se ha situado al consumidor en el centro de todo, de tal modo que todas las estrategias en el Retail moderno tienen que ver con claridad el viaje del comprador para así estar presente durante la cadena de decisión. Por tal razón, las estrategias de omnicanalidad se hacen indispensables, asegurando que los clientes tengan experiencias diferenciales sin importar el canal. Para ello es vital iuna integración de los negocios tanto digitales como físicos.

“Las empresas de hoy deben crear: una estrategia tecnológica escalable, un marketing más inteligente, una estrategia de comercio electrónico sólida, una aproximación concreta al machine learning, como también una cadena de suministro digital robusta. Esto permitirá ofrecer una experiencia de compra distinta, transformar la dinámica dentro de sus tiendas físicas y asegurar la compra en cualquiera de sus canales. Afirma Borrero.

De esta manera SAP & MQA traen al mercado colombiano una estrategia integral para dirigir la transformación digital de las empresas de Retail y preparar su tecnología para responder a las nuevas condiciones de compra, incrementar sus ventas y reinventar la experiencia de usuario apalancándose en la personalización y la omnicanalidad llevando sus productos dónde y cuándo las personas los desean.

La Inteligencia Artificial y el Blockchain impulsarán el marketing omnicanal

Gracias a la optimización de dispositivos móviles, los minoristas están más cerca que nunca de los compradores. La IA ayudará a anticiparse a sus necesidades, incluso antes de que éstas sean totalmente evidentes para el comprador.

Por: Alessander Firmino, director de Criteo para América Latina 

Hasta ahora se ha establecido que los minoristas integren los datos de compra de los consumidores recogidos en todos los canales con el fin de poder ofrecer una experiencia verdaderamente omnicanal, aunque esto en realidad es más fácil de decir que de hacer.

Si bien es cierto que los datos de compras online se han vuelto relativamente fáciles de recopilar y analizar, también es cierto que cada vez que incorporamos un canal nuevo a nuestras digitalizadas vidas, la dificultad crece exponencialmente (imagínese, por ejemplo, relojes inteligentes como iWatch o asistentes de voz como Amazon Alexa y Google Home).

Por otro lado, los datos de compra y el comportamiento del consumidor en las tiendas físicas también se han vuelto mucho más difíciles de rastrear, lo que está llevando a los minoristas a integrar los puntos de venta y los datos de gestión de las relaciones con los clientes con el objetivo de solucionar este desafío.

En este sentido, el Blockchain y la Inteligencia Artificial (IA) se proyectan como alternativas perfectamente diseñadas para potenciar el análisis omnicanal y, a su vez, la participación del cliente.

Inteligencia Artificial

“Acércate más que nunca a tus clientes…tan cerca como para que les digas lo que necesitan antes de que se den cuenta por sí mismos”. Esta cita de Steve Jobs destaca lo que deben esforzarse los minoristas para conseguir el deseado engagement con el cliente.

Gracias a la optimización de dispositivos móviles, los minoristas están más cerca que nunca de los compradores. La IA ayudará a anticiparse a sus necesidades, incluso antes de que éstas sean totalmente evidentes para el comprador. Aunque tomar decisiones basadas en datos no es nada nuevo, los ejecutivos de marketing no están equipados para extraer terabytes de datos a la velocidad y escala necesarias para ofrecer un compromiso hiper personalizado a millones de consumidores al mismo tiempo.

El machine learning, comúnmente conocido como aprendizaje automático, es una categoría de inteligencia artificial que permite actuar sobre los datos a gran velocidad y con precisión, ayudando a resolver este problema. Además, implica sistemas informáticos capaces de aprender y mejorar el rendimiento a través del análisis de datos, sin que haya intervención humana, permitiendo a los especialistas de marketing tener a su disposición datos de gran relevancia para poder personalizar sus estrategias.

Los minoristas ya están utilizando el machine learning para ofrecer publicidad en computadoras y dispositivos móviles. Los algoritmos detrás de estos anuncios aprenden cómo los individuos responden a varias versiones creativas y a los productos destacados. Al considera la selección de productos, imágenes, eslóganes, formato, color y call to action, la tecnología ofrece automáticamente, desde billones de cambios, la variación del anuncio más relevante para un cliente en un momento específico.

Por ejemplo, el machine learning aplica datos para diferenciar entre los artículos que se compran una sola vez, como podría ser un automóvil o un sofá, y los que se adquieren de forma regular, como sería el papel higiénico. Estos datos evitan que los clientes se vean abrumados por anuncios de autos, cuando lo que realmente necesitan es que se les recuerde que se están quedando sin pasta de dientes.

En resumen, la Inteligencia Artificial, especialmente en forma de machine learning, ya está impulsando el compromiso en los canales de los minoristas y las campañas de marketing. En el futuro, las empresas que quieran triunfar necesitarán adoptar la tecnología necesaria o arriesgarse a perder frente a los competidores que la utilizan para estrechar las relaciones con los consumidores.

Alessander Firmino, Director de Criteo para América Latina 

Blockchain

El Blockchain es capaz de registrar los datos intercambiados y hace más fácil la utilización de estos datos abiertos a una escala aún mayor.

Imagina poder fusionar, en tecnología Blockchain, bases de datos privadas de bancos, compañías de tarjetas de crédito y minoristas. Cada consumidor podría autorizar la unión de sus datos a la cadena y controlar quién puede ver esos datos y en qué medida. Los minoristas con acceso autorizado pueden obtener nuevos conocimientos sobre sus clientes Omnicanal y proporcionar los productos más recomendados, todo en tiempo real.

Esta tecnología puede ayudar a los minoristas a conocer mejor a los consumidores. También puede posicionar mejor a los consumidores a la hora de comprar de manera inteligente, conociendo los productos que está viendo y las empresas que lo producen de una manera completamente nueva. Además, el blockchain también mejora la confianza del consumidor y la transparencia de la marca al permitir que los clientes verifiquen el ciclo de vida completo de un producto.

Imagina poder descargar un “historial virtual” de cualquier camisa o par de zapatos. Esto nos daría información para saber dónde se fabricaron, si se devolvieron anteriormente, se almacenaron mal, etc. Blockchain hace posible que cada cambio legítimo en una cadena de suministro, desde un proveedor hasta un fabricante, agregue un registro al “currículum virtual” del artículo.

Esto les da la confianza a los compradores de saber que están comprando artículos de calidad. Para los minoristas que invierten en la calidad de los productos, esto aumenta la credibilidad y acaba con los problemas de falsificación.

Junto a la Inteligencia Artificial, el Blockchain ha llegado para quedarse. Con el surgimiento de nuevos casos de uso de consumidores y empresas, no hay mejor momento que el actual para considerar estas tecnologías y entender no solo hacia dónde se dirigen, sino quizás más importante, el amplio abanico de posibilidades que ofrecen.

10 términos sobre chatbots que hay que conocer

Chatbot Chocolate analiza cuáles son los conceptos más importantes para entender el ecosistema chatbot.

Estamos viviendo un momento único en el desarrollo de estas tecnologías. Según datos de Juniper Research, los chatbots ahorrarán 11.000 millones de dólares a los sectores de retail, banca y salud en 2023. Ese mismo estudio asegura que tanto empresas como consumidores reducirían 2.500 millones de horas en los servicios al cliente empleando este canal en lugar de otros como el teléfono o las redes sociales. En consecuencia, el avance tecnológico también ha provocado que surjan una gran variedad de nuevos conceptos a menudo difíciles de entender. Para analizar cuáles son los términos fundamentales dentro de este campo tecnológico, Chatbot Chocolate, agencia de desarrollo de chatbots, lanza este diccionario con los diez más importantes:

  1. 1. Un chatbot es un sistema informático capaz de mantener una conversación con un ser humano utilizando lenguaje natural. Estos entornos conversacionales son programados por empresas para cubrir una funcionalidad específica ya sea atención al cliente, captación de leads, realizar promociones…
  2. 2. Inteligencia Artificial. Se refiere a la simulación de la inteligencia humana por parte de máquinas y sistemas informáticos. Este tipo de entornos están capacitados para el aprendizaje y el razonamiento, cualidades atribuidas en cualquier caso a las personas. De esta forma, estos sistemas son capaces de traducir un texto, reconocer un rostro o aprender de patrones previamente establecidos.
  3. 3. Machine Learning. Rama de la Inteligencia Artificial (IA) especializada en desarrollar técnicas que permitan el aprendizaje de las propias computadoras en base a patrones de comportamientos, o “entrenar a la máquina”. Por ejemplo, en chatbots conversacionales, se entrena con diferentes formas de decir lo mismo, para que la máquina aprenda.
  4. 4. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Se trata del campo de la IA centrado en el estudio e investigación de la comunicación entre máquinas y personas a partir de lenguas como el españChatol, el chino o el inglés.
  5. 5. Comprensión del Lenguaje Natural (NLU). Se traduce como la capacidad de la computadora para la comprensión de una lectura, con base a un texto proporcionado, por ejemplo, identificar la intención o la entidad.
  6. 6. Intención. En un plano técnico, la intención no es más que la petición del usuario. Por ejemplo, si un usuario escribe “muéstrame las noticias de deportes”, la intención del usuario no es otra que descubrir cuáles fueron las noticias sobre deportes.
  7. 7. Aquella palabra, categoría, frase o expresión del usuario que determinará la respuesta del chatbot, pues es necesaria para poder llevar a cabo la acción. Una entidad complementa la intención, en el ejemplo anterior podríamos decir que “deportes” es una entidad de la intención “descubrir noticias”. Si el usuario hubiese mencionado “muéstrame las noticias de deportes que se publicaron ayer”, la intención estaría complementada con dos entidades (categoría de noticias “deportes” y la fecha de las noticias “ayer”) que ayudan a concretar más la búsqueda.
  8. 8. Plataforma de desarrollo de chatbots. A la hora de desarrollar chatbots de dificultad intermedia y sin necesidad de integraciones con otros sistemas, existen plataformas que permiten a las empresas desarrollar chatbots sin la necesidad de tener grandes conocimientos de programación. Algunas plataformas como Chatfuel están enfocadas a chatbots en un único canal, y otras como Xenioo permiten desplegarlos no sólo en Facebook, sino también en páginas web, en Telegram o WhatsApp e, incluso, en aplicaciones móviles.
  9. 9. Interfaz de voz. Término que se utiliza para referirse al mecanismo que permite a una persona comunicarse con un dispositivo mediante el uso de la voz, sin necesidad de “teclear”.
  10. 10. Marketing conversacional. Es una rama del marketing que valora el poder que las conversaciones añaden a la experiencia de venta. Además, aprovecha las oportunidades que ofrecen otras herramientas, como los chatbots, para automatizar algunas de las conversaciones, generando una experiencia de usuario más positiva al tiempo que el servicio de atención al cliente se vuelve más eficiente. Una estrategia incorporada por empresas como Samsung.

“El cambio tecnológico que estamos experimentando ha modificado la forma de comunicarse de la sociedad. Los chatbots junto a la Inteligencia Artificial y los Smart Speakers plantean un nuevo escenario en el que la relación entre consumidores y empresas se va a ver completamente modificada. Así pues, las empresas necesitan saber diferenciar estos términos para impulsar su correcta implantación en los negocios ya que en poco tiempo los clientes comenzarán a pedir productos a través de WhatsApp Business o Amazon Echo” afirma Juan Camilo Nates, Socio Director de Chatbot Chococolate.

Para más información:
Chatbot Chocolate: http://chatbotchocolate.com/