Recientemente, junto con el impulso de la transformación digital (DX) en el sector del comercio minorista de Japón, la adopción de la IA en los sitios de e-commerce se ha expandido rápidamente. Las empresas usan la IA para analizar grandes cantidades de datos (como la información de los productos y el comportamiento del cliente) y utilizan esa información para mejorar la eficiencia operativa y optimizar la experiencia del cliente. Por lo tanto, la IA se ha convertido en un elemento importante del sector del e-commerce.

Además, es necesario que las empresas limiten los datos solo a lo que se requiere para los casos de uso específicos en los flujos de trabajo habilitados por IA. Deben establecer marcos operativos adecuados en materia de protección de la privacidad, derechos de acceso, retención de datos y consentimiento individual.

En este artículo, explicamos las ventajas de adoptar la IA en los sitios de e-commerce, cómo usarla e implementarla, así como algunas consideraciones importantes para las empresas.

De un vistazo

• El uso de la IA en sitios de e-commerce ofrece una serie de ventajas, que incluyen una mejor eficiencia operativa y una mayor satisfacción del cliente.
  
• Algunos ejemplos de cómo se puede usar la IA en los sitios de e-commerce son la automatización del soporte al cliente y la personalización de las recomendaciones de productos.
  
• Para usar de manera integral la IA en un sitio de e-commerce, es necesario proceder conforme a un plan de implementación estructurado.
  
• Al operar un sitio de e-commerce que incorpora IA, es necesario verificar el resultado de la IA y gestionar los datos del cliente con precaución.
  
• Stripe Checkout ayuda a las empresas a presentar automáticamente los métodos de pago que satisfacen las necesidades de los clientes, lo que puede mejorar la experiencia de pago en los sitios de e-commerce.
  

Uso de la IA en sitios de e-commerce

El uso de la IA en la gestión de los sitios de compras (como los centros comerciales de e-commerce) implica la implementación de la IA en todos los aspectos de las operaciones. Esto incluye la gestión del inventario, las recomendaciones de productos, el soporte al cliente y el marketing. El objetivo es utilizar las capacidades de la IA para gestionar el sitio de forma más eficiente.

Al utilizar la IA, es posible procesar los datos a velocidades difíciles de alcanzar para los humanos. La IA también puede detectar anomalías, lo que puede mejorar aún más la calidad del sitio de e-commerce. Esto puede ayudar a mejorar la usabilidad del sitio y maximizar los ingresos.

Adopción de la IA en las empresas japonesas: el futuro del sector del e-commerce

Según los datos del Ministerio de Asuntos Internos y Comunicaciones (MIC), el tamaño del mercado de los sistemas de IA en Japón alcanzó los 1,34 billones de yenes en 2024, lo que supone un aumento del 56,5 % respecto al año anterior. Se prevé que el mercado de la IA crezca hasta los 4,19 billones de yenes para 2029.

Además, la tasa de adopción de la IA generativa en las operaciones de las empresas japonesas se sitúa en el 55,2 %, según el MIC. Se preguntó a las empresas sobre sus opiniones acerca de los impactos que ha tenido la IA en sus operaciones. La respuesta que se seleccionó con más frecuencia fue: «Conducirá a una mayor eficiencia operativa y aliviará la escasez de mano de obra».

La adopción de la IA se está convirtiendo progresivamente en la norma para las empresas de e-commerce japonesas. El valor de la IA para estas empresas depende de la selección de casos de uso claros, la protección de los datos de los clientes y la medición de cómo la herramienta mejora los resultados comerciales definidos. Por lo tanto, toda empresa de e-commerce debe comprender a fondo los fundamentos de la IA y cómo implementarla.

Ventajas de usar la IA en sitios de e-commerce

A continuación, se indican algunas de las ventajas para las empresas que utilizan la IA en sus sitios de e-commerce.

Eficiencia operativa y reducción de costes

Al facilitar o asumir las tareas rutinarias y la creación de contenido, la IA puede reducir significativamente el tiempo necesario para el trabajo manual. Esto significa que incluso un equipo pequeño puede mantener una adecuada gestión de inventario y ofrecer un excelente servicio al cliente. Esto permite realizar operaciones de alta calidad en el sitio web y mantener bajo control los gastos de personal y otros costes.

Mejora de la tasa de conversión (CVR)

Las recomendaciones y los resultados de búsqueda de IA de gran precisión pueden aumentar la disposición de compra de los clientes. Esto puede derivar en un aumento de la CVR general del sitio. Al presentar información que ha sido personalizada para cada cliente, las empresas pueden mejorar la experiencia del cliente, lo que puede dar lugar a un aumento de las compras recurrentes.

Mejora de la gestión de inventario y el marketing

Al utilizar la previsión de demanda impulsada por la IA, las empresas pueden analizar relaciones causales complejas, como factores estacionales, historiales de compra de los clientes y detalles de campañas promocionales anteriores. Estos datos pueden resultar difíciles de comprender e interpretar por completo para los humanos. Al usar la IA para estas tareas, las empresas pueden crear previsiones de demanda mensuales y estacionales increíblemente precisas.

Además, las empresas pueden minimizar la pérdida de oportunidades debido al desabastecimiento y el riesgo de pérdidas por exceso de inventario. También pueden utilizar la IA para llevar a cabo campañas de marketing eficaces, como enviar correos electrónicos en los momentos óptimos.

Cómo usar la IA para simplificar las operaciones en sitios de e-commerce

Es importante que las empresas sepan cómo utilizar las capacidades de la IA. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia operativa, optimizar la experiencia del cliente y hacer crecer la empresa de e-commerce. A continuación, presentamos algunos ejemplos concretos que muestran cómo las empresas pueden utilizar la IA para alcanzar estos objetivos.

Generación automática de descripciones de productos y otros contenidos

La IA generativa puede ayudar a redactar descripciones de productos a partir de los atributos aprobados en el catálogo. De esta manera, las empresas pueden aumentar de forma drástica la velocidad de trabajo, incluso al registrar un gran volumen de productos en sus sistemas.

Hay que tener en cuenta que las empresas deben validar las especificaciones reales con datos verificados de los productos antes de publicarlas. Esto incluye el volumen, el peso, el tamaño y los ingredientes de un producto.

Automatización del soporte al cliente

Un soporte al cliente rápido y de alta calidad está directamente relacionado con la satisfacción del cliente. Al crear e implementar chatbots con IA, las empresas pueden automatizar las respuestas a preguntas frecuentes de los clientes y ofrecer un soporte continuo.

Al establecer un sistema en el que el personal se encargue solo de los problemas complejos, las empresas pueden mejorar la calidad del soporte al cliente y, a la vez, reducir la carga de trabajo del personal.

Traducción para el soporte multilingüe y el e-commerce transfronterizo

Crear un sitio de e-commerce multilingüe es importante para atraer a nuevos clientes y ampliar los canales de venta. Esto es especialmente importante en el e-commerce transfronterizo, en el que los sitios de e-commerce se dirigen tanto a clientes internacionales como a clientes de Japón. De este modo, se garantiza una experiencia de compra agradable para los clientes que no hablan japonés.

Al utilizar herramientas de traducción con IA, las empresas pueden crear sitios web multilingües y ofrecer servicios en varios idiomas. Además, un chatbot con IA multilingüe permite gestionar sin problemas las peticiones de información de los clientes internacionales, lo que puede respaldar la expansión global del negocio.

Sin embargo, es importante recordar que, a menudo, la IA por sí sola no basta para transmitir con precisión los matices y el contexto cultural y religioso. Sigue siendo importante que los humanos revisen y ajusten el contenido.

Previsión de la demanda y gestión del inventario

Las herramientas de previsión basadas en IA pueden analizar el historial de ventas, las tendencias estacionales y otros indicadores relevantes para ayudar a las empresas a estimar la demanda. Además, como los datos se pueden usar para calcular la cantidad óptima de productos que deben pedirse, las empresas pueden utilizar de forma más eficiente el espacio del almacén y mejorar el flujo de caja.　

No obstante, los equipos deben evaluar la precisión de las previsiones en comparación con los resultados reales antes de usar las predicciones para tomar decisiones sobre el inventario.

Cómo usar la IA para aumentar las ventas y mejorar la experiencia del cliente

Personalizar las recomendaciones de productos

Siempre que esté permitido y sea adecuado, las empresas pueden usar datos relevantes de interacción con el cliente para que las recomendaciones de productos de la IA resulten más útiles. Las empresas deben definir qué datos se usan, minimizar su recopilación y proporcionar las divulgaciones y controles de privacidad necesarios. A continuación, el sistema de IA puede hacer sugerencias personalizadas sobre productos.

Las recomendaciones relevantes pueden ayudar a los clientes a descubrir productos que se ajusten mejor a sus preferencias o necesidades declaradas, lo que puede mejorar la experiencia de compra y aumentar el tamaño de la cesta.

Mejorar la precisión de búsqueda en el sitio

El procesamiento del lenguaje natural es una tecnología que permite a la IA entender, analizar y generar lenguaje cotidiano. Los sistemas de IA pueden interpretar la intención que hay detrás de expresiones ambiguas, como la búsqueda del producto «chaqueta de abrigo negra y ligera». El procesamiento del lenguaje natural también puede descifrar consultas de búsqueda con errores ortográficos o variantes. A continuación, la IA puede mostrar con precisión los productos más adecuados.

Esto facilita que aparezcan los productos correctos en los resultados de búsqueda. Además, puede ayudar a aliviar la frustración de no poder encontrar los productos deseados ni siquiera tras realizar búsquedas exhaustivas, lo que puede contribuir a evitar el abandono del carrito.

Detectar el fraude

Garantizar la seguridad de los pagos sin efectivo es una prioridad importante para cualquier operador de un negocio de e-commerce. Por lo tanto, es importante reforzar la seguridad de los sitios de e-commerce y establecer sistemas capaces de abordar todos los tipos de fraude en los pagos.

Para ayudar a prevenir actividades fraudulentas (como el robo de identidad), la IA de detección de fraude utiliza el machine learning para analizar datos de transacciones pasadas y patrones de comportamiento del cliente desde múltiples perspectivas. A continuación, califica automáticamente los riesgos.

El uso de la IA para detectar en tiempo real esquemas de fraude cada vez más sofisticados permite proporcionar a los clientes un entorno de transacciones seguro. Esto puede ayudar a mejorar la credibilidad de un sitio de e-commerce.

Stripe Radar utiliza el machine learning y señales de red para evaluar el riesgo de los pagos en tiempo real y ayudar a las empresas a prevenir transacciones fraudulentas. Las empresas pueden combinar Radar con sus propios controles y procesos de revisión para gestionar el riesgo de fraude.

Mostrar automáticamente el mejor método de pago para cada cliente

Una forma de proporcionar a los clientes los métodos de pago más adecuados es usar las herramientas que ofrecen los procesadores de pagos.

Por ejemplo, Stripe Checkout puede mostrar de forma dinámica los métodos de pago que cumplen los requisitos en función de factores como la ubicación del cliente, la divisa, los detalles de la transacción y la idoneidad del dispositivo. Esto ayuda a las empresas a presentar opciones de pago relevantes sin necesidad de crear y mantener esa lógica de forma interna.

Cómo incorporar la IA en un sitio de e-commerce

Para implementar con éxito la IA en una empresa de e-commerce, es necesario tener un plan de implementación estructurado, que describimos a continuación.

Establece indicadores clave de rendimiento (KPI) y aclara el propósito de la IA

Las empresas pueden empezar por identificar los problemas que deben abordarse y, a continuación, establecer los KPI.

Al definir claramente los objetivos y garantizar una medición cuantitativa de la eficacia, las empresas pueden evaluar más fácilmente los resultados tras la implementación. Estos son algunos ejemplos de KPI que las empresas pueden establecer:

• Reducir el tiempo de respuesta a una petición de información en un 50 % y aumentar la tasa de respuesta automatizada en un 30 %
  
• Aumentar las ventas a través de recomendaciones de productos en un 50 %
  
• Reducir el tiempo necesario para crear páginas de productos en un 70 %
  

Selecciona herramientas de IA que se ajusten a los objetivos

Para utilizar la IA de forma eficaz, las empresas deben seleccionar herramientas que se adecúen a la consecución de los objetivos. Concretamente, es importante hacer la selección teniendo en cuenta lo siguiente:

• Compatibilidad con los datos existentes de la empresa y las aplicaciones previstas (es decir, facilidad de integración)
  
• Costes de implementación y funcionamiento
  
• Capacidad de expansión y facilidad de uso
  
• Calidad del soporte en japonés
  
• Seguridad, como detección de fraude y protección de la privacidad
  

Empieza a pequeña escala para validar la eficacia

En lugar de aplicar la IA a todas las operaciones de la empresa a la vez, es importante desarrollar un prototipo centrado en categorías de productos concretas o tareas específicas, y medir su eficacia.

En este paso, el prototipo recién desarrollado se implementa en el sitio de e-commerce y se le proporciona el historial de compras del cliente y los datos de ventas para realizar una prueba piloto. Esto sirve para verificar si la IA ha cumplido los KPI establecidos al principio (por ejemplo, la calidad del contenido generado, la experiencia del usuario y la seguridad del sitio).

Antes de que una prueba piloto utilice los datos del cliente, es importante confirmar que los datos son necesarios para el caso de uso y que existen controles de acceso, retención y privacidad.

Realiza mejoras mediante los resultados de la verificación y amplía el alcance de uso de la IA

A partir de los conocimientos adquiridos en la prueba piloto a pequeña escala, la empresa puede realizar mejoras. A continuación, puede implementar la IA en el servidor de producción, donde se utilizará en el entorno activo.

Tras la implementación, sigue siendo importante realizar evaluaciones periódicas del rendimiento de la IA y añadir nuevas funciones para ampliar el alcance de uso de la IA. El objetivo es actualizar el sistema continuamente para garantizar que se mantenga siempre en condiciones óptimas.

Consideraciones clave para usar la IA en sitios de e-commerce

En esta sección, exploramos algunos de los puntos clave a tener en cuenta antes de usar la IA en un sitio de e-commerce.

Crear un sistema de revisión humana de los resultados de la IA

Al usar la IA en el desarrollo de software, un problema que requiere especial atención son las «alucinaciones», que implican que la IA genere contenido incorrecto o respuestas que no se corresponden con la realidad.

Cuando se producen alucinaciones, el contenido generado contiene errores en los hechos o usa expresiones inapropiadas. Esto podría socavar la credibilidad del sitio de e-commerce y dar lugar a experiencias negativas para los clientes.

Al usar la IA, es importante tener precaución con sus resultados. Las empresas deben realizar revisiones humanas y pruebas antes de la implementación, así como establecer sistemas en los que los humanos tomen las decisiones finales y asuman la responsabilidad en última instancia.

Gestionar los datos de los clientes y reforzar la seguridad

Los sitios de e-commerce manejan datos personales, como el historial de compras y los detalles de pago. Por lo tanto, se requiere extrema precaución al usar las capacidades del machine learning de la IA para garantizar que los datos no se filtren a terceros.

En concreto, para garantizar el uso seguro de las herramientas de IA, las empresas deben tomar las siguientes medidas:

• Revisar las políticas de seguridad de la herramienta de IA
  
• Usar ajustes de filtrado para garantizar que no se incluyan datos personales
  

Revisar y ajustar la rentabilidad

Además de los costes de implementación iniciales, las herramientas de IA también incurren en costes continuos de gestión y operativos para garantizar que se puedan usar de forma correcta y segura.

Por lo tanto, es importante evaluar periódicamente si la inversión está generando retorno, así como ajustar continuamente las funciones y revisar las que sean innecesarias.

Cómo puede ayudar Stripe Checkout

Stripe Checkout es un formulario de pagos prediseñado y totalmente personalizable que hace que aceptar pagos desde tu sitio web o aplicación sea mucho más fácil.

Checkout puede ayudarte a hacer lo siguiente:

• Aumentar la conversión: el diseño optimizado para móviles de proceso de compra y el flujo del proceso de compra en un solo clic facilitan a los clientes la introducción y la reutilización de su información de pago.

• Reducir el tiempo de desarrollo: integra Checkout directamente en tu sitio web o dirige a los clientes a una página alojada por Stripe, con solo unas pocas líneas de código.

• Mejorar la seguridad: Checkout gestiona los datos confidenciales de las tarjetas, lo que simplifica el cumplimiento de la normativa PCI.

• Expandirte a nivel mundial: localiza los precios a más de 100 divisas con Adaptive Pricing, que admite más de 30 idiomas y muestra dinámicamente los métodos de pago más propensos a mejorar la conversión.

• Utilizar funciones avanzadas: integra Checkout con otros productos de Stripe, como Billing para suscripciones, Radar para prevención de fraude y muchos más.

• Mantener el control: personaliza por completo la experiencia de proceso de compra, incluyendo el guardado de métodos de pago y la configuración de acciones posteriores a la compra.

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Preguntas frecuentes sobre el uso de la IA en sitios de e-commerce