Ya no es un secreto que el software Watson de IBM con Inteligencia artificial está generando al ecommerce un montón de órdenes de compra adicionales así como una mayor capacidad para comprometer a los clientes.
North Face adoptó la tecnología cognitiva de Watson para ayudar a sus consumidores a determinar que chaqueta les conviene más, basado en variables tales como ubicación y preferencias según el género. Por ejemplo, escalando en Islandia en Octubre o viajando a Toronto en enero darían diferentes resultados. Los resultados publicados en 2015, basado en data recolectada de 55.000 usuarios, resultaron en una tasa de click-through de 60% y una tasa de conversión de 75%. Es importante resaltar que North Face no especificó si estas tasas eran superiores a las obtenidas por la empresa sin el software, y si estos resultados son sostenibles o se deben simplemente a la novedad de la interfaz.
Arriba se presenta un ejemplo de la interfaz conversacional de North Face, que hace una serie de preguntas al usuario en relación a su compra. Es conveniente resaltar que sistemas similares a éste se pueden construir con reglas condicionales if-then, sin aprendizaje por inteligencia artificial.
La ventaja de utilizar machine learning (Inteligencia artificial) en el interfaz, es que North Face puede atender a decenas de miles de consumidores a través de este mecanismo conversacional. Dado cierto volumen de interacciones, el sistema puede obtener insights y patrones de qué recomendaciones funcionaron (tasas altas de conversión y alto valor de la compra) y aquellas que no – permitiendo a la compañía incrementar su tasa de conversión más y más en el tiempo.
