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 los 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.
¿Qué son los grandes modelos lingüísticos (LLM)?
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son un tipo de programas de inteligencia artificial. Son sistemas entrenados a partir de 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 y la creación de contenidos, entre otras.
Por ejemplo, ChatGPT. ChatGPT utiliza un Gran Modelo Lingüístico (LLM) para entender las preguntas y generar respuestas. Cuando haces 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. He aquí algunos ejemplos:
Mejora de la capacidad de recogida de datos
- Extracción automatizada de datos: Los LLM pueden extraer automáticamente información relevante de grandes cantidades de datos no estructurados, como opiniones de clientes, descripciones de productos y publicaciones en redes sociales. Esto ayuda a las empresas a recopilar información sin necesidad de introducir muchos datos manualmente.
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Los PLN destacan en la comprensión y el procesamiento del lenguaje humano, lo que les permite interpretar y analizar datos textuales con mayor eficacia. Esta capacidad permite a las empresas comprender los sentimientos de los clientes, detectar tendencias emergentes e identificar puntos débiles comunes.
- Enriquecimiento de datos: Al integrar datos de múltiples fuentes, los LLM pueden enriquecer los conjuntos de datos existentes con contexto e información adicionales. Por ejemplo, pueden fusionar los datos de ventas con las opiniones de los clientes para ofrecer una visión más completa del rendimiento de los productos.
Desarrollo de servicios de datos inteligentes
- Recomendaciones personalizadas: Los LLM pueden analizar el comportamiento y las preferencias del usuario para generar recomendaciones de productos altamente personalizadas. Esto no solo mejora la experiencia de compra, sino que también aumenta la probabilidad de conversiones y compras repetidas.
- Optimización de la búsqueda: Los LLM mejoran la funcionalidad de búsqueda al comprender las consultas en lenguaje natural y ofrecer resultados de búsqueda más precisos. Pueden interpretar la intención del usuario y ofrecer productos relevantes, incluso si los términos de búsqueda son vagos o imprecisos.
Mejorar la precisión y fiabilidad de los productos basados en datos
- Análisis predictivo: Los LLM pueden analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias, lo que permite a las empresas realizar predicciones basadas en datos sobre ventas futuras, necesidades de inventario y comportamiento de los clientes. Esto ayuda en la planificación estratégica y la optimización de las operaciones.
- Cumplimiento y control de calidad: Los LLM pueden garantizar que los listados de productos cumplen las normas reglamentarias y las directrices internas de calidad. Pueden señalar discrepancias, información incorrecta y posibles infracciones de las políticas de MAP , manteniendo la integridad de los datos de los productos.
LLM para mejorar la correspondencia entre productos exactos y similares
Una de las aplicaciones más comunes y utilizadas es aprovechar los LLM como sistemas de recomendación. Al igual que otros modelos de similitud, los LLM pueden ayudar a identificar los productos que coinciden exactamente y los que son similares para mejorar la capacidad de una empresa de compararse con otras.
Acerca de Coincidencias exactas y similares
Una coincidencia exacta de un producto se refiere a encontrar el mismo producto único en diferentes sitios web, garantizando que todos los atributos -como marca, modelo, año, color y otras especificaciones- sean idénticos. Por ejemplo, si buscas 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.
Por el contrario, 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 difieren, 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 correspondencias 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 coincidencias similares se han hecho 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 determinar qué es lo más conveniente desde un punto de vista comparativo. Los LLM lo consiguen explorando y comprendiendo los datos no estructurados del producto en su totalidad, como descripciones, atributos, opiniones de clientes e incluso redes sociales, para generar recomendaciones de productos similares.
LLM para apoyar el enriquecimiento de datos
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.
Más información y calidad de los datos para todos
Los minoristas y las marcas ya tienen acceso a una gran cantidad de información sobre precios, que utilizan para todo, desde la gestión y la optimización de precios hasta el análisis de los lineales digitales y la aplicación de políticas de precios (como MAP). En Wiser estamos incorporando este tipo de inteligencia a nuestro análisis dirigido por LLM para profundizar en áreas como las tendencias históricas de precios, la popularidad de los productos, el impacto de los cambios estacionales en las estrategias de precios y, en su caso, el comportamiento de los clientes. 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 grandes modelos lingüísticos (LLM) en las estrategias de comercio electrónico ofrece un enfoque transformador de la recopilación, la correspondencia 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.
Conclusión y perspectivas de futuro
La integración de grandes modelos lingüísticos (LLM) en las estrategias de comercio electrónico ofrece un enfoque transformador de la recopilación, la correspondencia 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 mes que viene, en la que profundizaremos en el emparejamiento similar y su impacto en el posicionamiento competitivo. Gracias por leernos.
Acerca de 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 algoritmos avanzados de coincidencia, para ofrecer datos superiores y confiables 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.
