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Comercio electrónico durante la pandemia

El mercado consumista durante la pandemia ha tenido una respuesta inesperada a nivel mundial, pudiendo ser producto del estrés causado por permanecer tanto tiempo en confinamiento. Por suerte, las grandes empresas han sabido aprovechar el comportamiento errático de los consumidores para aumentar sus ingresos mediante el uso de inteligencia artificial.

La pandemia ha tenido como consecuencia una rápida maduración del comercio electrónico. Durante el confinamiento los consumidores se lanzaron a las compras online y las empresas se han visto obligadas a adaptarse durante esta crisis para no morir en el intento.

Es cierto que no todos los sectores se han visto beneficiados, por ejemplo, la alimentación, la moda, la electrónica, la belleza y los productos del hogar fueron los más afortunados en esta época mientras que, otros comercios como el turismo o las aerolíneas se han ido a pique.

La crisis y el confinamiento han impulsado la digitalización de los canales de consumo, que se ha venido desarrollando poco a poco en la última década, pero, ¿a qué se debe ese impulso? Principalmente, el aumento de eCommerce se debe a la comodidad.

De acuerdo con el índice EY del futuro del consumidor, la pandemia aceleró los cambios de consumo de las personas, algunos que venían dándose desde hace algunos años.

Las empresas China Alibaba y JD, ambas gigantes del comercio electrónico del país, generaron $ 115 mil millones en ventas como parte de su bonanza de compras anual del Día de los Solteros que se celebra el 11 de noviembre. Alibaba, que inició el festival en 2009, representó 74.100 millones de dólares de esas ventas, un aumento del 26% con respecto al año pasado. A modo de comparación, las ventas de Prime Day de 48 horas de Amazon solo cruzaron la marca de $ 10 mil millones este año.

Ambas empresas chinas lograron esto gracias a grandes inversiones en modelos de inteligencia artificial para predecir la demanda de compras, optimizar la distribución global de bienes en los almacenes y agilizar la entrega mundial. Los sistemas generalmente se prueban y refinan durante todo el año antes de aplicarlos durante el evento real de gran demanda. Este año, sin embargo, ambas empresas enfrentaron una complicación: tener en cuenta los cambios en el comportamiento de compra debido a la pandemia, que ha sido bastante inusual.

Alibaba y JD observaron que sus modelos de IA se comportaron de manera extraña las primeras semanas después del brote de coronavirus. Debido a que la pandemia golpeó el Año Nuevo chino, cientos de millones de personas que habrían estado de compras navideñas, estaban comprando artículos de primera necesidad. Este comportamiento hizo imposible confiar en datos históricos. “Todos nuestros pronósticos ya no eran precisos”, dice Andrew Huang, gerente general de la cadena de suministro nacional en Cainiao, división de logística de Alibaba.

La gente también estaba comprando cosas por diferentes razones, lo que iba en contra de las recomendaciones de productos de las plataformas. Por ejemplo, el algoritmo de JD asumió que las personas que compraron máscaras estaban enfermas, por lo tanto, recomendaban medicamentos, cuando podría haber tenido más sentido recomendar un desinfectante para manos.

El colapso de sus modelos obligó a ambas empresas a ser creativas.

Alibaba redobló su estrategia de pronóstico a corto plazo. En lugar de proyectar patrones de compra basados en la temporada, refinó sus modelos para tener en cuenta variables más inmediatas como la semana anterior de ventas que condujo a importantes eventos promocionales, o datos externos como la cantidad de casos de COVID-19 en cada provincia. A medida que el comercio electrónico de transmisión en vivo (mostrando productos en tiempo real y respondiendo preguntas de los compradores) explotó en popularidad durante la cuarentena, el brazo de logística de la compañía también construyó un nuevo modelo de pronóstico para proyectar lo que sucede cuando los influyentes populares de la transmisión en vivo comercializan diferentes productos.

Por otro lado, JD reformuló sus algoritmos para considerar más señales de datos externas y en tiempo real, como cargas de casos de COVID-19, artículos de noticias y la opinión pública en las redes sociales.

La adición de estas nuevas fuentes de datos a sus modelos parece haber funcionado. El nuevo modelo de IA de transmisión en vivo de Cainiao, por ejemplo, terminó desempeñando un papel importante en la previsión de ventas después de que Alibaba hiciera de la transmisión en vivo una parte fundamental de su estrategia del Día de los Solteros. Para JD, sus actualizaciones también pueden haber aumentado las ventas generales. La compañía dice que vio un aumento del 3% en la tasa de clics en sus recomendaciones de productos después de implementar su algoritmo mejorado, un patrón que se mantuvo durante el Día de los Solteros.

Ambas empresas han aprendido de la experiencia. Por ejemplo, Huang dice que su equipo aprendió que cada influencer de transmisión en vivo, moviliza a sus fans para exhibir diferentes comportamientos de compra, por lo que continuará creando modelos de predicción personalizados para cada uno de sus principales influencers. Mientras tanto, JD dice que se ha dado cuenta de cuánto influyen las noticias y los eventos actuales en los patrones de comercio electrónico y continuará ajustando su algoritmo de recomendación de productos en consecuencia.

Actualmente la innovación y creatividad es la clave del éxito para cualquier empresa, y la inteligencia artificial viene a darle esa accesibilidad a los negocios, para poder tomar decisiones precisas con data que un ser humano es incapaz de procesar.


Fuentes
https://www.technologyreview.com/
El Covid-19 dispara el aumento de eCommerce en https://www.iebschool.com/
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