En la era digital actual, la competencia generada a partir de Internet es cada vez más feroz; lo que conduce a que, la personalización sea un aspecto clave para destacar en la multitud de sitios web disponibles. La inteligencia artificial (IA) es una herramienta muy valiosa para proporcionar experiencias de navegación personalizadas y relevantes a los usuarios; lo que, a su vez, mejora la retención y la satisfacción del cliente. Y conocer cómo la IA ayuda a personalizar la experiencia de navegación en un sitio web es muy importante.
Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos, la IA puede recopilar información sobre las personas interesadas; como, por ejemplo, preferencias, comportamientos y hábitos de navegación. Y luego, adapta la vivencia del visitante en el sitio web a sus necesidades y gustos específicos. Esto genera una experiencia de usuario más fluida y satisfactoria; lo que contribuye con la lealtad del cliente y aumenta la conversión y las ventas.
¿De qué manera la IA es útil a la hora de individualizar la experiencia del usuario?
Entre los beneficios que se puede obtener de esta herramienta se encuentran:
- Recomendaciones personalizadas. La IA puede analizar los datos de navegación y el historial de compras de los usuarios. El objetivo es proporcionar a continuación, consejos tipificados o adaptados a las necesidades del visitante sobre los productos y servicios idóneos capaces de satisfacer, además, sus gustos y preferencias personales.
- Chatbots inteligentes. El software, basado en IA, es capaz de proporcionar respuestas rápidas y personalizadas a ciertas preguntas predefinidas de los usuarios; manteniendo una interacción escrita o de voz en tiempo real. Esto impulsa positivamente la experiencia del interlocutor y reduce la carga de trabajo de los analistas y agentes dedicados al servicio al cliente. Por otro lado, podría aumentar la capacidad para atender a más personas.
- Diseño de sitios web adaptativos. La IA tiene la habilidad para interpretar los datos de navegación de los usuarios y, en consecuencia, adaptar el diseño y la estructura del sitio web a sus preferencias y necesidades específicas. Un visitante regular que recibe este tipo de atención, será una persona satisfecha y mejor dispuesta a permanecer fielmente como cliente de ese negocio (incremento de la retención).
- Personalización de contenidos. La IA puede ser programada para estudiar los intereses y preferencias de los usuarios con el fin de adaptar los contenidos del sitio web a sus necesidades particulares. Más adelante veremos algunos detalles de esta aplicación.
- Análisis de sentimientos. La IA puede procesar los comentarios y las reseñas de los usuarios para identificar sus sentimientos y opiniones sobre el sitio web. Con esta información, los desarrolladores pueden mejorar la experiencia de navegación del usuario y abordar las preocupaciones y problemas planteados de una manera más efectiva.
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- Optimización de motores de búsqueda. La IA es capaz de analizar los patrones de búsqueda y las palabras claves utilizadas por los usuarios para proponer cambios que mejoren la optimización de los motores de búsqueda (SEO) del sitio web. En consecuencia, se logra que aumente la visibilidad y el número de visitantes (tráfico) del sitio web.
- Personalización de precios. La inteligencia artificial tiene la capacidad de interpretar los datos de compra de los usuarios para adaptar los precios y las ofertas de los productos y servicios en venta a sus necesidades y preferencias específicas. Por tanto, una opción así incrementará la lealtad del cliente y también la conversión de ventas.
- Identificación de fraudes. El análisis de los patrones de comportamiento de los usuarios, por parte de la inteligencia artificial, permite identificar y prevenir actividades fraudulentas en el sitio web; sobre todo en el caso de las tiendas online. Esto redunda en la seguridad del establecimiento y la confianza del cliente.
- Analítica predictiva. La IA puede utilizar algoritmos de análisis predictivo, basada en la Big Data recolectada, para identificar tendencias y patrones de comportamiento de los visitantes a un sitio web. Con la información obtenida, los diseñadores y desarrolladores son capaces de anticipar las necesidades y preferencias de las personas y mejorar la experiencia del usuario.
- Segmentación de audiencia. La IA también puede encargarse de estudiar los datos demográficos y de comportamiento de los usuarios para segmentar la audiencia del sitio web. De este modo, se hace posible personalizar la experiencia de navegación para cada grupo, por lo que aumenta la relevancia de la web y la satisfacción de los compradores.
¿Y qué sucede con la personalización de contenidos?
La personalización de contenidos es una técnica de marketing que utiliza la inteligencia artificial para adaptar el contenido de un sitio web a las necesidades y preferencias de los usuarios individuales. Funciona al recopilar datos de navegación y comportamiento de los usuarios, como las páginas visitadas y las acciones realizadas dentro del sitio web.
La IA emplea esta información para crear perfiles de usuario individuales, usados para ofrecer contenidos más relevantes y personalizados. Por ejemplo, si un usuario ha estado navegando por páginas relacionadas con la moda femenina, la IA puede adaptar el contenido del sitio web para mostrar más artículos de novedades para la mujer y menos de aquellos que estén relacionados con otros temas.
La personalización de contenidos también puede utilizar técnicas de recomendación de productos, como las que se emplean en sitios web de comercio electrónico (tiendas virtuales). La IA se usa en ese caso para interpretar los datos de compras anteriores y las preferencias de los usuarios; de modo de poder ofrecer consejos personalizados y adaptados a sus gustos y necesidades, acerca de la mercancía en venta.
En resumen, la personalización de contenidos recurre a la inteligencia artificial para crear una experiencia de navegación más relevante y personalizada para los usuarios. El beneficio a obtener incluye la mejora de la satisfacción del usuario, el incremento de la retención y, en última instancia, el aumento de las conversiones y las ganancias obtenidas por las ventas.
¿Cómo se puede implementar la IA en un sitio web?
Para lograrlo se requiere una combinación de habilidades técnicas y de negocio. He aquí algunos pasos que pueden ayudar a una implementación efectiva de la inteligencia artificial:
- Identificar los casos de uso. Lo primero es establecer las situaciones donde la IA puede mejorar la experiencia del usuario y aumentar la eficiencia de las operaciones del sitio web. Algunos casos de uso comunes incluyen personalización de contenidos, recomendaciones de productos, chatbots y análisis predictivo, entre otros.
- Recopilar y preparar los datos. La IA requiere gran cantidad de información para entrenar los modelos. Por lo tanto, es importante recopilar y preparar los datos de manera adecuada para su uso. Esto puede incluir la eliminación de valores duplicados o irrelevantes, la normalización de los que sean utilizables y la identificación de aquellos que resulten atípicos, entre otros.
- Construir el modelo de IA. La construcción del modelo de IA es un proceso crítico que requiere habilidades especializadas. Los científicos de datos pueden utilizar lenguajes de programación como Python o R para establecerlo. También podrían emplearse plataformas de automatización de aprendizaje automático, como AutoML de Google.
- Integrar el modelo en el sitio web. Una vez que el modelo de IA ha sido construido, debe ser integrado en el sitio web. Esto puede requerir conocimientos de programación para crear las conexiones adecuadas entre ambos.
Concluyendo, la implementación efectiva de la IA en un sitio web requiere una combinación de competencias técnicas y empresariales. ¡Advertencia! Es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial puede influir en la toma de decisiones y en la experiencia del usuario, lo que plantea cuestiones éticas y de responsabilidad en cuanto a cómo se utiliza dicha tecnología. Comprender cómo la IA ayuda a personalizar la experiencia de navegación será una máxima en el análisis de datos.
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