Astrid Ruiz
En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser un recurso invaluable para impulsar el éxito de los eCommerce. Con su capacidad para analizar grandes cantidades de datos, predecir patrones de comportamiento de los clientes y personalizar las experiencias de compra, la IA ofrece una ventaja competitiva significativa.
Pero ¿cómo es que se integra de forma efectiva al eCommerce? Oscar Huitrón, Founder & CTO en Vinneren, nos revelará su trayectoria profesional y cómo profundizar en los datos para integrar la inteligencia artificial de forma exitosa al eCommerce.
Entrevista con Oscar Huitrón, Founder & Chief Technology Officer en Vinneren
2:57 Oscar cuéntanos, ¿qué es Vinneren y qué hace? ¿Cuál es su oferta de valor y sus diferenciadores?
Vinneren es una empresa de consultoría en comercio electrónico 100% mexicana. Contamos con la gran ventaja de que nosotros, parte del equipo fundador, venimos de la industria de comercio electrónico. Estuvimos trabajando anteriormente en Walmart, en Grupo Salinas, donde nos tocó operar negocios y pudimos meter golazos, pero también tuvimos algunas fallas y aprendimos de ellas.
Hubo un punto clave y medular para decidir iniciar Vinneren: y es que comenzaron a salir en la industria plataformas SaaS (como VTEX o Commercetools) que cambiaron el esquema en time-to-market en complejidad y en facilidad de implementación. Normalmente, te tomaba de dos a tres años implementar un sitio enterprise y con las nuevas tecnologías tardabas tres meses. Con ese tipo de herramientas y con las manos técnicas adecuadas, ya no era necesario un músculo monstruoso de tecnología para lanzar un eCommerce y por eso decidimos fundar Vinneren, para apoyar, democratizar y llevar todas estas soluciones a aquellas marcas que quieren comenzar o no saben hacia dónde moverse.
Hace siete años que decidimos emprender y nos dedicamos, específicamente, a la consultoría de comercio electrónico. Desde la estrategia de comercio electrónico, la creación de la tecnología, tu front, tu back, tu interacción con paqueteras, inventarios, pasarelas de pago y demás. Al día de hoy, tenemos clientes tier 1, asesoramos a prácticamente todos los sitios: groceries y super, gran parte de pharma, muchos B2Cs y B2Bs.
Nuestra promesa de valor es entregar experiencias sorprendentes. Al día de hoy, tenemos un porcentaje de aceptaciones de experiencia altísimo y lo que no existe, lo construimos. Además, suena trillado, pero somos apasionados, nos interesan los números y los resultados.
9:08 Para entrar más en materia, ¿hay aplicaciones de la inteligencia artificial en el eCommerce? ¿Cuáles son?
Marcas, aplicaciones y herramientas hay muchas, pero de toda la oferta debemos destacar específicamente tres puntos a analizar, basándonos en la pregunta: ¿qué sector o sección de nuestro eCommerce queremos apoyar e impulsar con la IA?
Dentro de esta pregunta el primer sector es eficiencia operativa, porque tengo demasiadas personas y quiero hacer una mejor gestión del personal. También puede ser que quiero mejorar la seguridad de mis activos, quiero basarme en información y centrarme en data de clientes y productos.
Segundo, personalización y recomendación de productos, eficiencia en marketing digital y call centers inteligentes. Por último, optimización de la cadena de suministro y canales de distribución: ¿Cómo entregó más rápido? ¿Cómo entregó más eficiente? ¿Cómo noto este faltante de inventario?, e incluso, ¿cómo me anticipo antes de que llegue la venta?.
Basándonos en estos tres pilares, podemos escoger la herramienta más adecuada para nuestra necesidad, porque no existe una que resuelva todos los problemas o por lo menos, que lo haga de manera eficiente.
11:48 Hace un momento hablaste de los call center inteligentes. ¿Cómo funcionan?
Para hablar sobre los call centers inteligentes, debo ir un poquito atrás. Todos hemos interactuado con algún chatbot alguna vez. En algún servicio de streaming o si tienes algún proveedor de internet, hay páginas que te animan a contactarlos por chat y crees que vas a hablar con un humano, pero te dice: «Bienvenido, en breve te atenderemos» y te lanzan cinco opciones, digita una y digita otra y otra.
No hay una verdadera interacción con un humano realmente y hay estudios que afirman que el 70% de nuestros clientes odian interactuar con un chatbot. Un claro ejemplo lo vimos en la pandemia con la telemedicina y su fracaso total, porque las personas buscan interacción.
Entonces ¿qué pasa con estos chatbots y cómo ayudamos a optimizarlos? Una es hacer un chatbot inteligente, con el que el cliente no note que está hablando con una máquina y esto podemos lograrlo gracias a algoritmos de IA de automatización, donde se usa un speech analytics, que puede detectar tus emociones, saber si estás molesto o si estás pidiendo un descuento adicional. Te canaliza y te atiende en tiempo real. Los chatbots son la punta del iceberg del tema y la parte emocional es conforme al timbre de voz de la persona.
Actualmente, el margen de error de la IA para atención al cliente ya no es tan alto y cuando hay una respuesta que no puede ser atendida, sí te va a canalizar con un humano. Pero el truco está en la cantidad de datos que puede aprender ese algoritmo de procesamiento. Entre más lo uses, va a ser más efectivo.
15:55 También hablaste sobre el fulfillment. ¿Cómo se integra la logística con la IA?
Lo primero que tratamos de hacer con una IA es bajar toda la data (navegación, historial de compra, cancelaciones) para analizar patrones de compra y así saber exactamente lo que Martín compra. Sin embargo, este dato no nos permite conocer los hábitos de consumo de un usuario completamente nuevo.
Lo que tienen que hacer estos algoritmos de IA es analizar factores externos, como tendencias, situación económica, incluso temas sociales y políticos. Además, deben poder identificar algún trend con influencers que empiezan a mover el comportamiento y la tendencia específica de algún sector poblacional. Básicamente, es analizar el comportamiento no solo de los clientes que ya nos compraron, sino de estos factores externos, para poder anticiparnos a la demanda.
Una demanda básica es saber qué están comprando en mis tiendas, específicamente por zonas; o qué se está moviendo en mis almacenes. Cuando a esta demanda le agregas el análisis predictivo de redes sociales y de comportamiento, puedes ir un paso adelante y conocer qué se va a vender, en qué momento y cual es la estrategia que debe usarse, incluso en resultados para no quedarme con inventario muerto. Incluso, yendo más allá, podemos conocer con cuánta anticipación debo pedir mis productos.
En el caso de que haya un eCommerce que no tenga esta primera data, lo que debemos hacer es poner los algoritmos de IA en modo escucha (generalmente, por dos meses, pero el tiempo depende del nivel de tráfico que tiene). Esto va a analizar el comportamiento de un usuario y determinar: ¿Qué entró? ¿Qué vio? ¿Sí salió? ¿Cuánto tiempo estuvo? ¿Qué productos vio? ¿Si detonó o no en una compra? Va a ver específicamente qué compras se dieron, en qué momento, qué artículo, qué método de pago se usó y los horarios.
En Vinneren no nos limitamos a un tipo de eCommerce o que factura tanta cantidad par comenzar a asesorarlos. Nuestra misión es que el ecosistema en México tenga un boom brutal y cualquier empresa que tenga una necesidad de comercio electrónico, se puede acercar con nosotros. Ya sea que deriven un proyecto, que tengan un proyecto nuevo, quieran hacer una renovación o un rebump, que quieran moverse en un esquema omnicanal o que quieran abrir un canal digital nuevo, porque su canal tradicionalmente es el offline, podemos apoyarte con algún tema tecnológico o una asesoría.
24:13¿Dónde crees que la inteligencia artificial nos puede ayudar de una forma más potente? ¿Y dónde crees que sí debemos de tener un apoyo humano?
Si me preguntas dónde arrancar, te diría en la personalización de tu sitio y esa personalización te va a llevar a varios puntos. Desde recomendaciones de acuerdo al perfil del usuario y sus intereses, a artículos similares para promover una exploración e incremento de la venta, hacer upsell y un cross-sell real.
Por ejemplo, es bien sabido por toda la industria el algoritmo de Amazon. Más o menos el 33% del ingreso de Amazon es por el algoritmo de recomendación de productos. Tú entras a Amazon por una cosa y si no la encontraste, terminas comprando otra y esto lo hacen muy bien con software, clasificación personalizada y segmentación específica, que trabaja muy bien la IA y casi no necesitas de la intervención de un humano.
Una recomendación en la personalización de productos, por ejemplo, si voy a lanzar un slider o un carrusel de cuatro productos, lanzados con la IA y dos con tu equipo comercial, así vas viendo si el algoritmo empieza a mejorar o si tu estrategia de trade planning es mejor que el algoritmo y lo empiezas a complementar.
Dentro de la personalización hay un punto que siempre me encanta destacar y es: ¿Cómo generar contenido para mis productos? Ya sea que el proveedor te lo pase o que lo tengas que generar en automático, ya hay guías que te generan el contenido. ChatGPT te lo genera e incluso va más allá del contenido específico, porque puedes generar imágenes.
Otra cosa, prevención de fraudes. Son un hitazo los algoritmos de IA en prevención de fraudes. Y esto nos va a pegar mucho en el esquema de contracargos, para poder hacer nuestras afiliaciones más efectivas.
Donde aún tiene huecos la IA es en la atención del cliente y en saber exactamente la necesidad. Ahí todavía vas a necesitar el apoyo de un humano, pero si tienes un funnel de llamadas de atención a tu call center monstruoso, lo puedes ir filtrando con la IA para que solamente tengas eficiencias operativas y gestión de personal puntual.
30:27 Hay un cierto miedo a la IA de que va a eliminar puestos de trabajos, que nos va a invadir. ¿Qué le dirías a las personas que tienen esto en mente y sienten miedo de utilizarla?
No creo que todas las teorías fatalistas conspiracionales sean ciertas, sino que la IA va a evolucionar la manera de esta profesión y le diría a la audiencia que la abracen sin miedo y con responsabilidad.
Voy a ponerte un ejemplo que todo el mundo ha visto en la construcción de código o de sus experiencias. Contratas o ya tienes diseñadores, pero ya hay una IA que está generando imagen. Probablemente, el esquema del diseño cambie, pero estas personas van a tener que evolucionar a volverse analistas de comportamiento de usuario, no tanto diseñadores. Se van a volver researchers, que van muy de la mano en el esquema de UX y del UI.
Actualmente, hay mucho código que genera la IA y abres ChatGPT y le dices: “ayúdame a conectar un API para que me valide el RPC”. Lo hace, pero no es 100% fiable y necesitas a un técnico que haga el hardening de seguridad, las validaciones, el despliegue. Son herramientas de apoyo y de ayuda, así que denle sin miedo.
¿Dónde sí tenemos que tener mucho cuidado de cómo lo implementamos? La seguridad. Tenemos que basarnos en tres puntos. Primero, el cifrado de datos. ¿Dónde están estos datos que la IA está tomando? ¿Están cifrados en mis sistemas o no? ¿Quién tiene acceso, control de acceso a esta parte? Un ejemplo de buenas prácticas de cifrado de datos. Nadie te garantiza el mensaje punto a punto que estás tuiteando, que estás comprando, nadie lo puede escuchar. Lo que sí vamos a garantizar, es que cuando lo escuchen, no entiendan nada.
Segundo, controles de acceso. ¿Quién se mete al coso? ¿Quién puede ver una tarjeta de crédito? Y por último, cumplimiento normativo. Entre más transparente seas con tu cliente sobre cuál es tu cumplimiento normativo de seguridad, cuáles certificados de seguridad tienes, las auditorías que haces constantemente y lo publiques en tu sitio, generas más confianza en él.
37:49 ¿Qué le recomendarías a los directivos de eCommerce para que puedan arreglar su sitio y escalar de una manera más dinámica y rápida?
Creo que hay una respuesta clara para cualquier tipo de eCommerce, independientemente del tamaño, y es el análisis de tus datos. Todos los eCommerce tienen unos KPIs que siempre hay que ir ajustando, pero ¿cómo puedes hacer esos micro experimentos para irlos ajustando y revolucionar con los análisis de datos? Tienes que tener este historial de data, frecuencia de compra, pedidos, el comportamiento, la navegación y lo vas a ir contrastando hacia qué KPIs puedes irle pegando.
Por ejemplo, si quieres aumentar el conversion rate, ¿qué puedo hacer? Puede ser que no esté siendo competitivo en el precio, que no esté trayendo el tráfico adecuado. Entonces, puedes empezar a hacer micro experimentos que, como su nombre lo dice, tienen que ser pequeños e irle pegando poquito a poquito y medir si el experimento fue exitoso o no.
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