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El comercio conversacional es una interacción en tiempo real entre el comprador y la inteligencia artificial (es decir, Alexa, Google Home, Siri).

El comercio digital existente se basa en la solicitud de búsqueda del comprador y la navegación del comprador para «encontrar» el producto que desean. Estas búsquedas varían enormemente en su efectividad, debido a las altas variaciones actuales en la descripción del producto y la integridad y calidad del atributo.

La precisión de la búsqueda varía ampliamente debido a los problemas de cada minorista en varias áreas. Éstos incluyen; consistencia de categorización del producto, integridad y precisión de la descripción del producto; y tipos de atributos del producto, integridad, precisión y limpieza.

Los minoristas confían en sus proveedores, en el trabajo interno y externo y en el raspado web para sus descripciones y atributos de productos. Cada uno de estos esfuerzos produce datos de productos incompletos y de baja calidad.

La mayoría de los minoristas no saben cuán completos, precisos y limpios son los datos de sus productos. El análisis independiente en varios minoristas sugiere que la calidad e integridad del producto minorista está en el rango del 60%. Este nivel de rendimiento no será compatible con el comercio conversacional (chatbots o voz).

Pasar de la calidad / integridad actual del producto a la calidad / integridad requerida del producto (del 60% al 99%) utilizando los métodos actuales es demasiado costoso y lento, sin embargo, los minoristas deben lograr esto para poder participar en el Comercio conversacional.

Entonces, ¿qué pueden hacer los minoristas? Hay una solución.

Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para automatizar las definiciones de categorías de productos y asignar productos a su categoría adecuada mediante el procesamiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Los algoritmos de aprendizaje automático también se pueden usar para automatizar la limpieza y mejorar las descripciones de los productos y para automatizar la identificación de los mejores atributos del producto (utilizando los datos de búsqueda del cliente) y completar automáticamente estos atributos.

Se ha demostrado que estos algoritmos de aprendizaje automático automatizan con éxito más del 90% de la limpieza, la calidad y la creación de descripciones y atributos del producto, dejando que el minorista solo tenga que ocuparse del 10% restante.

Las empresas de extracción de entidades y aprendizaje automático de alta precisión como CrowdANALYTIX (www.crowdanalytix.com) han ayudado con éxito a algunos de los minoristas más grandes a acercarse a estos objetivos.

El uso de algoritmos de aprendizaje automático para mejorar las descripciones y los atributos del producto es la mejor manera para que los minoristas avancen para crear los datos de producto correctos para permitir el comercio conversacional.

Además, este enfoque produce aumentos en la efectividad de la búsqueda de compradores, lo que lleva a tasas de conversión más altas.

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