Algoritmos al servicio del cliente: cómo el machine learning perfila el futuro del eCommerce

En términos generales, Machine Learning significa la habilidad de las máquinas de aprender sin ser explícitamente programadas. A través de algoritmos o  diferentes secuencias de órdenes pueden entregar conclusiones a partir de un conjunto de datos. El ingrediente clave en todo este sistema son los datos, en un esquema en que mientras más información se proporcione a la máquina, mejor serán sus hallazgos.

• Resultados de los motores de búsqueda. a través de la generación de una clasificación de búsqueda específica basada en la relevancia para ese usuario en particular.

• Atención y servicio al cliente: proporcionar atención, acompañamiento en la compra y resolución de consultas.

• Predicciones de oferta y demanda:  Con información más amplia y precisa, se pueden tomar decisiones respaldadas por datos que en última instancia conducen al desarrollo de mejores productos y servicios.

• Precios dinámicos: se puede usar para estimar los precios óptimos, como los precios de los competidores, la hora del día, el stock, precios para la temporada o un evento, entre otros ejemplos.

• Prevención de fraude electrónico: mientras más datos se tengan, mayor capacidad de detectar anomalías en una transacción. De esta manera, se puede utilizar para identificar patrones y aprender qué es normal y qué no en las compras recibidas por un usuario particular.

Acerca de e.tres

e.tres es líder en plataformas e-commerce, fundada por Diego Gorischnik y Leonardo Squeo en 2012, actualmente cuenta con más de 174 colaboradores y  más de 300 clientes en Argentina, México, Perú y Uruguay.

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