Para entender la importancia y el origen del Machine Learning, también conocido como Aprendizaje Automático, tenemos que conocer sobre la Inteligencia Artificial. Esta área de la informática se encarga de desarrollar sistemas inteligentes capaces de comportarse y tomar decisiones de la misma manera que lo haría un humano.
Gracias a esto la Inteligencia Artificial es capaz de entender situaciones, identificar y resolver problemas, tomar decisiones, organizar datos, aprender nuevos conceptos y comprender el lenguaje humano. Las funciones de la IA dependen de su composición, ya que existen herramientas básicas o con mayor y mejor rendimiento.
Adoptar el uso de la tecnología de Machine Learning en tu e-commerce puede generar diversos beneficios en tu negocio: desde mejorar las ventas, automatizar procesos, mejores análisis, garantizar la seguridad y prevenir diferentes tipos riesgos en el comercio electrónico, como el fraude. Descubre las ventajas de su tecnología y cómo puede ayudar a tu tienda en línea.
Beneficios de implementar Machine Learning en tu e-commerce
Experiencia de usuario segmentada y personalizada
La personalización ayuda a brindarle al cliente una experiencia de compra única y le brindará el contenido que busca y necesita. Con la tecnología de aprendizaje automático, se puede analizar los comportamientos de cada uno de los potenciales compradores y predecir sus acciones siguientes. Al ofrecer contenido personalizado a los consumidores, tu e-commerce podrá aumentar su base de datos con clientes potenciales, mejorar la conversión y fomentar la lealtad de los clientes.
Esta tecnología evoluciona en cuanto recopila más datos de los consumidores y puede volverse parte fundamental de nuevas estrategias de marketing para tu negocio, al segmentar a tu público objetivo o diseñar campañas enfocadas en las preferencias de los clientes potenciales.
Optimizar el servicio al cliente
Cada vez son más frecuentes en los e-commerce los chatbots o asistentes virtuales que ayudan a responder las dudas de los usuarios y les pueden ofrecer recomendaciones de productos. La implementación de estas herramientas ayuda a sustituir la atención humana las 24 horas del día y te permite reforzar la estrategia actual de atención al cliente en tu e-commerce. Además, mantener un enfoque con atención al cliente ayudará a tu negocio a alcanzar una mejor calificación por parte de los clientes y, como consecuencia, aumentar ventas y el tráfico de tu sitio web.
Logística de ventas
Otra ventaja que brinda el Machine Learning es optimizar la calidad y la rapidez de la entrega de los pedidos en línea. Gracias a sus algoritmos y aplicaciones capaces de detectar diversos patrones de consumo, es posible realizar análisis predictivos con más facilidad y precisión, y así poder diseñar estrategias de venta y de reposición de mercancía adaptadas al consumidor y los intereses de la empresa.
Así, a través de la tecnología de Machine Learning y automatización de procesos, se utilizan las máquinas para el control de mercancías y la gestión de automatización de entrega de las compras online que ayudan a ahorrar tiempos, costos y agilizan el proceso de producción y logística.
Detección del fraude con Machine Learning
Actualmente, la mayoría de los e-commerce no aprovechan todos los beneficios que les brinda el Machine Learning para la prevención de fraude. El Machine Learning automatiza la extracción de patrones de los datos que analiza. Cuando reconoce estos patrones, aplica lo que sabe en datos nuevos e invisibles. Esta tecnología se va adaptando gracias a la retroalimentación y el éxito de una herramienta de Machine Learning proviene de probar diferentes métodos, variaciones, análisis y ajustes.
El aprendizaje automático ayuda a reducir la incidencia de transacciones fraudulentas y tiene la capacidad de prevenir y combatir el fraude de tarjetas, así como evitar los contracargos, la apropiación de cuentas, entre otros tipos de fraude. El objetivo principal de esta tecnología es prevenir el fraude antes que suceda y, para esto, puede cambiar y adaptarse para acompañar nuevas tendencias de fraude y no permitir que los defraudadores aprendan de estas tecnologías.
Entre los tipos de aprendizaje automático para la prevención de fraude está el Machine Learning sin supervisión, se le llama así cuando no existen datos previos y la tecnología tiene que recopilar datos basados en el comportamiento de los usuarios.
En el caso del Machine Learning supervisado, el algoritmo depende de que una persona entrene al sistema para reconocer ciertos patrones de un conjunto de datos. Mientras que el Machine Learning reforzado se utiliza cuando se ha recopilado un volumen alto de datos y el algoritmo aprende de ellos y evoluciona con el tiempo para seguir siendo eficiente.
La detección de fraudes a través del aprendizaje automático se hace a través de un gran historial de transacciones. Al contar con una plataforma de prevención de fraude basada en Machine Learning, al momento en que una transacción se realiza, el sistema de Aprendizaje Automático analizará miles de variables para revisar si existen datos que puedan generar alertas de riesgo sobre un posible fraude. El principal objetivo de un buen modelo de aprendizaje automático es detectar los puntos de riesgo de forma precisa y asertiva para proteger a las empresas de manera efectiva contra las transacciones fraudulentas, sin comprometer la experiencia de compra de usuarios legítimos, es decir, sin rechazar buenos pedidos.
Implementar una plataforma de aprendizaje automático te ayudará a brindarle una mejor experiencia a tus clientes y beneficiará tu e-commerce, evitando pérdidas por fraude, pérdidas por contracargos y aumentando tasas de aprobación de pedidos. Signifyd utiliza modelos de Machine Learning para contextualizar los datos de identidad e intención de los compradores que brindan decisiones automatizadas sobre la legitimidad de las órdenes con una precisión incomparable.
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