La magia de los Modelos de lenguaje a gran escala en el ecommerce

En el comercio electrónico, cada ventaja cuenta y la pregunta del momento es: “¿Cómo pueden los LLMs ayudarnos a competir mejor?”. La respuesta a esta pregunta te encantará, ya que los Modelos de lenguaje a gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) están revolucionando el sector, ofreciendo nuevas formas de mejorar las métricas clave de desempeño, como las tasas de conversión, la satisfacción del cliente y el crecimiento de ingresos. ¿Listo para descubrir cómo?

¿Qué son los LLMs?

Los LLMs son un tipo de programas de inteligencia artificial entrenados en vastas cantidades de datos textuales, diseñados para entender y generar lenguaje humano. Estos modelos, como ChatGPT, pueden procesar texto de manera increíblemente natural, respondiendo preguntas, generando contenido y ofreciendo una amplia gama de aplicaciones en procesamiento de lenguaje natural (NLP), traducción y creación de contenido, entre otros.

Pero, ¿cómo se traduce esta tecnología en beneficios concretos para el comercio electrónico? La respuesta radica en cómo estos modelos pueden mejorar la recolección de datos, desarrollar servicios inteligentes y optimizar la precisión de productos basados en datos.

Potenciando la recolección de datos

En el comercio electrónico, los datos son el alma del negocio. Los LLMs pueden transformar la forma en que las empresas recopilan y manejan la información:

• Extracción Automática de Datos: Los LLMs pueden extraer automáticamente información relevante de grandes volúmenes de datos no estructurados, como reseñas de clientes, descripciones de productos y publicaciones en redes sociales. Esto permite a las empresas obtener insights valiosos sin necesidad de procesos manuales exhaustivos.
  
  
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Gracias a su capacidad para entender y procesar el lenguaje humano, los LLMs permiten a las empresas interpretar y analizar datos textuales de manera más efectiva. Esto es crucial para comprender los sentimientos de los clientes, detectar tendencias emergentes e identificar puntos críticos comunes.
  
  
• Enriquecimiento de Datos: Al integrar datos de múltiples fuentes, los LLMs pueden enriquecer conjuntos de datos existentes, proporcionando un contexto adicional que mejora la visión general del rendimiento del producto. Por ejemplo, pueden combinar datos de ventas con retroalimentación de clientes para ofrecer una perspectiva más completa.
  
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Desarrollo de servicios inteligentes

Los LLMs no solo mejoran la recolección de datos, sino que también permiten el desarrollo de servicios más inteligentes que optimizan la experiencia del usuario:

• Recomendaciones Personalizadas: Analizando el comportamiento y las preferencias del usuario, los LLMs pueden generar recomendaciones de productos altamente personalizadas. Esto no solo mejora la experiencia de compra, sino que también incrementa las probabilidades de conversión y la fidelización del cliente.
  
  
• Optimización de Búsquedas: Los LLMs mejoran la funcionalidad de búsqueda al entender consultas en lenguaje natural y proporcionar resultados más precisos. Pueden interpretar la intención del usuario y ofrecer productos relevantes, incluso si los términos de búsqueda son vagos o imprecisos.

Mejorando la precisión de productos basados en datos

Los LLMs juegan un papel crucial en la mejora de la precisión y la fiabilidad de los productos basados en datos:

• Análisis Predictivo: Los LLMs pueden analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias, permitiendo a las empresas hacer predicciones basadas en datos sobre futuras ventas, necesidades de inventario y comportamiento del cliente. Esto ayuda en la planificación estratégica y en la optimización de operaciones.
  
  
• Control de Calidad y Cumplimiento: Los LLMs pueden asegurar que las listas de productos cumplan con las normativas regulatorias y las directrices internas de calidad. Pueden detectar discrepancias, información incorrecta y posibles violaciones de políticas, manteniendo la integridad de los datos del producto.
  
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Exactitud en el matching de productos

Una de las aplicaciones más destacadas de los LLMs es su capacidad para identificar productos que coinciden exactamente o son similares, lo cual es esencial para las empresas que desean compararse con la competencia:

• Matching Exacto vs. Similar: Un “matching exacto” se refiere a encontrar el mismo producto único en diferentes sitios web, asegurando que todos los atributos, como la marca, modelo, año y color, sean idénticos. Por otro lado, un “matching similar” se refiere a productos que, aunque no sean idénticos en todos los atributos, se consideran equivalentes por los usuarios para fines prácticos.

Enriquecimiento de datos y etiquetado

Antes de los LLMs, el etiquetado de datos —es decir, el proceso de anotar datos con etiquetas significativas para que sean comprensibles para los modelos de aprendizaje automático— era difícil o casi imposible. Los LLMs ahora pueden generar datos semi-etiquetados, lo que significa que pueden asignar automáticamente algunas etiquetas a los datos, reduciendo la cantidad de esfuerzo manual necesario y mejorando la calidad de los datos de manera escalable.

El Futuro  de los LLMs en el ecommerce

La integración de los LLMs en las estrategias de comercio electrónico ofrece un enfoque transformador para la recolección de datos, el matching y el análisis. 

A medida que continuamos explorando e implementando estas tecnologías, el potencial para la innovación y la mejora de la experiencia del cliente es vasto. Ahora es posible conocer las acciones de nuestros competidores y que  predecir los mejores momentos para ofrecer promociones y realizar otros ajustes estratégicos. Herramientas como Shelftia usan tecnología basada en Big Data y algoritmos de Inteligencia Artificial, para monitorear en tiempo real los precios, promociones y stock-out de tus productos y los de tu competencia en punto físico o anaquel digital.

Al aprovechar las capacidades avanzadas de los LLMs, las empresas pueden lograr un matching de productos más preciso, obtener una visión más profunda de las estrategias de precios y mejorar su toma de decisiones basada en datos.