La pregunta que más nos hacen nuestros clientes es ¿Cómo pueden ayudarnos los LLM a competir mejor? En este post y en otros futuros, cubriremos todos los aspectos de la ciencia de datos y la inteligencia artificial en el comercio electrónico actual, y cómo se aplican diferentes conceptos para mejorar una serie de indicadores clave de rendimiento (KPI) tanto en marcas como en minoristas. Al aprovechar los LLM, las empresas pueden lograr mayores tasas de conversión, mejorar la satisfacción del cliente y aumentar el crecimiento de los ingresos.
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son un tipo de programas de inteligencia artificial. Son sistemas entrenados en grandes cantidades de datos de texto y diseñados para comprender y generar lenguaje humano. Son herramientas increíblemente potentes para diversas aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la traducción o la creación de contenidos, entre otras.
Por ejemplo, ChatGPT. ChatGPT utiliza un Large Language Model (LLM) para entender preguntas y generar respuestas. Cuando usted formula una pregunta, ChatGPT procesa el texto de entrada, examina el contexto y utiliza su conocimiento de los patrones lingüísticos para predecir y generar una respuesta. El modelo se basa en la gran cantidad de datos con los que ha sido entrenado, junto con su capacidad para recordar el contexto de la conversación, para ofrecer respuestas pertinentes y coherentes.
En el contexto del comercio electrónico, los LLM pueden utilizarse para mejorar las capacidades de recopilación de datos, desarrollar servicios de datos inteligentes y mejorar la precisión y fiabilidad de diversos productos basados en datos. A continuación se ofrecen algunos ejemplos:
Una de las aplicaciones más comunes y utilizadas es la de aprovechar los LLM como sistemas de recomendación. Al igual que otros modelos de similitud, los LLM pueden ayudar a identificar productos con coincidencias exactas y similares para mejorar la capacidad de una empresa de compararse con otras.
Una coincidencia exacta de un producto se refiere a encontrar el mismo producto único en diferentes sitios web, asegurándose de que todos los atributos -como marca, modelo, año, color y otras especificaciones- son idénticos. Por ejemplo, si busca un "Apple iPhone 14 Pro 2023, 128 GB, gris espacial", una coincidencia exacta sería el mismo modelo con las mismas especificaciones disponible en diferentes plataformas de comercio electrónico como Amazon, Best Buy o Apple Store.
En cambio, una coincidencia similar, o like-match, se refiere a productos que, aunque no son idénticos en todos sus atributos, son considerados equivalentes por los usuarios a efectos prácticos. Estos productos pueden diferir en ciertos aspectos, como la marca o el color, pero cumplen la misma función o satisfacen la misma necesidad. Por ejemplo, si alguien busca un smartphone con características similares al "Apple iPhone 14 Pro 2023", un equivalente podría ser el "Samsung Galaxy S23, 128GB, Phantom Black". Aunque las marcas y los modelos difieran, ambos productos ofrecen características comparables, lo que los convierte en alternativas viables a ojos del consumidor.
Esta distinción es crucial en el comercio electrónico. Las coincidencias exactas son necesarias en muchos casos en los que un minorista, por ejemplo, quiere saber qué precios aplican sus competidores a exactamente los mismos productos. Por otro lado, las correspondencias similares son cada vez más necesarias cuando las marcas o los minoristas quieren entender mejor cómo compiten cuando se trata de productos exclusivos o de marcas blancas de la competencia. En ambos casos, no suele haber un atributo o conjunto de atributos obvios con los que comparar, por lo que recurrimos a los LLM para que nos ayuden a decidir qué es lo más conveniente desde un punto de vista comparativo. Los LLM lo consiguen explorando y comprendiendo los datos de productos no estructurados en su totalidad, como descripciones, atributos, opiniones de clientes e incluso redes sociales, para generar recomendaciones de productos similares.
Antes de los LLM, el etiquetado de datos -el proceso de anotar datos con etiquetas significativas para hacerlos comprensibles para los modelos de aprendizaje automático- era muy difícil o casi imposible. Ahora, los LLM pueden generar datos semietiquetados, lo que significa que pueden asignar automáticamente algunas etiquetas a los datos, reduciendo la cantidad de esfuerzo manual necesario y enriqueciendo los datos de forma escalable.
En lo que respecta a la identificación de coincidencias exactas, los datos etiquetados son fundamentales para el cotejo y posterior análisis en diferentes plataformas de comercio electrónico. Etiquetas como marca, modelo, año y color ayudan a garantizar que las comparaciones sean exactas. En el caso de las coincidencias similares, los datos etiquetados ayudan a comparar productos que pueden diferir en algunos atributos pero que cumplen la misma función o satisfacen necesidades similares de los clientes. Por ejemplo, un "Samsung Galaxy S23, 128GB, Phantom Black" puede estar etiquetado con atributos como "smartphone", "128GB de almacenamiento" y "color negro". Estas etiquetas permiten al sistema identificarlo como similar al iPhone 14 Pro, a pesar de las diferencias de marca.
Los minoristas y las marcas ya tienen acceso a una gran cantidad de información sobre precios, que utilizan para todo, desde la gestión de precios y la optimización de precios hasta el análisis de estanterías digitales y la aplicación de políticas de precios (como MAP). En Wiser estamos incorporando este tipo de inteligencia en nuestro análisis LLM para obtener una visión más profunda en áreas como las tendencias históricas de precios, la popularidad del producto, el impacto de los cambios estacionales en las estrategias de precios y, en su caso, el comportamiento del cliente. Al comprender cómo se ejecutan y ajustan las estrategias de precios en tiempo real, nuestros clientes pueden beneficiarse de este conocimiento para afinar sus propias estrategias de precios. En la práctica, esto significa que en el futuro nuestros clientes no se limitarán a seguir las acciones de la competencia, sino que también podrán predecir los mejores momentos para ofrecer promociones y realizar otros ajustes estratégicos.
La integración de Large Language Models (LLM) en las estrategias de comercio electrónico ofrece un enfoque transformador de la recopilación, el cotejo y el análisis de datos. Al aprovechar las capacidades avanzadas de los LLM, las empresas pueden lograr una correspondencia de productos más precisa, obtener una visión más profunda de las estrategias de fijación de precios y mejorar sus procesos generales de toma de decisiones basados en datos. A medida que seguimos explorando y aplicando estas tecnologías, el potencial de innovación y mejora de la experiencia del cliente es enorme.
La integración de los grandes modelos lingüísticos (LLM) en las estrategias de comercio electrónico ofrece un enfoque transformador de la recopilación, el cotejo y el análisis de datos. Al aprovechar las capacidades avanzadas de los LLM, las empresas pueden lograr una correspondencia de productos más precisa, obtener una visión más profunda de las estrategias de fijación de precios y mejorar sus procesos generales de toma de decisiones basados en datos. A medida que seguimos explorando y aplicando estas tecnologías, el potencial de innovación y mejora de la experiencia del cliente es enorme.
Permanezca atento a la entrada del próximo mes, en la que profundizaremos en el emparejamiento similar y su impacto en el posicionamiento competitivo. Gracias por leernos.
Sobre el autor:
Paul Turner lidera el nuevo equipo de productos de Plataforma en Wiser, donde se centra en mejorar nuestras capacidades de recopilación de datos y servicios de datos inteligentes, incluidos los algoritmos avanzados de coincidencia, para ofrecer datos superiores y fiables en todos los productos Wiser. Con una impresionante experiencia en grandes conjuntos de datos, ciencia de datos y la implementación de plataformas a gran escala, Paul aporta una gran experiencia a su papel. Destaca en la estrategia de productos y el desarrollo de servicios innovadores, utilizando modelos de comprensión del lenguaje natural (NLU) y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para impulsar el desarrollo de nuevos productos.