Descubre cómo los asistentes de compra inteligentes mejoran la experiencia y las ventas en tu tienda online

Hemos estado trabajando con zapaterías de comercio electrónico desde hace un tiempo, y parece surgir el mismo problema, los consumidores abandonan sus carritos porque no pueden encontrar lo que buscan o no están seguros de si les queda bien.

Los filtros tradicionales ya no bastan ante las nuevas expectativas del consumidor digital.

Esto es lo que muestran los estudios sobre Asistentes de compras con IA que realmente trabajar para minoristas de calzado y las medidas específicas que puede tomar a partir de hoy.

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El verdadero problema que resuelven los asistentes de compras con IA

Seamos honestos acerca de las cosas con las que realmente luchan los consumidores al comprar zapatos en línea:

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-No conocen el tamaño que tienen en tu negocio

-No pueden describir exactamente lo que quieren («zapatos cómodos para la oficina»)

-Están abrumados por demasiadas opciones

-Necesitan respuestas rápidas sobre los materiales, el cuidado o las políticas de devolución

Un buen agente de compras con inteligencia artificial gestiona estas conversaciones de forma natural, tal como lo haría un vendedor experto en la tienda.

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Qué es lo que realmente marca la diferencia

Después de probar varias soluciones, esto es lo que separa asistentes de IA eficaces de chatbots de sitios web glorificados:

-Inteligencia de tamaño y ajuste que funciona

-Se ve que los mejores sistemas que hemos encontrado combinan funciones como su datos de tallas de la marca con los comentarios de los consumidores. Por ejemplo, si el 80% de los compradores dicen que tus zapatillas para correr «son pequeñas», con el tiempo la IA aprende a recomendarte tallas más grandes.

-Búsqueda conversacional que entiende el contexto

Tu asistente debería gestionar consultas como «botas impermeables para obras de menos de 150 dólares» y arrojar resultados relevantes, no solo coincidencias de palabras clave.

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Integración con los datos de sus minoristas actuales

El agente debe conectarse a tus inventarios, datos de envío y preguntas frecuentes del cliente, no limitarse a la ficha del producto.

¡Esto es lo que puedes hacer!

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En primer lugar, comience por limpiar los datos de sus productos

Antes de añadir cualquier herramienta de IA, audite la información de sus productos. He visto a demasiadas marcas lanzarse a la IA con datos confusos y preguntarse por qué no tiene sentido.

Crea una hoja de cálculo con estas columnas para cada producto:

• Nombre y SKU del producto
• Categoría y subcategoría
• Tallas disponibles y stock actual

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Características principales (impermeable, puntera de acero, etc.)

• Materiales utilizados
• Instrucciones de cuidado
• Comentarios de ajuste comunes de las reseñas

Consejo profesional: Exporta las preguntas y correos electrónicos de tus clientes de los últimos seis meses.

Busque preguntas recurrentes sobre productos específicos: esto se convierte en datos de entrenamiento para su IA.

Luego, continúe con la elección de la plataforma en la que desea construir

Por lo general, se recomienda utilizar estas opciones en función del presupuesto y la capacidad técnica:

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Para las tiendas Shopify (la más fácil):

IA de Tidio (a partir de 39 USD al mes, válido para consultas básicas)

Gorgias AI (se integra con el servicio al cliente, alrededor de 60 dólares/mes)

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Para soluciones personalizadas:

API asistente de OpenAI (requiere desarrollador, pero es altamente personalizable)

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Dialogflow (la plataforma de Google, buen punto medio)

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Para operaciones más grandes:

Salesforce Einstein (nivel empresarial, integración total)

Rendimiento dinámico (incluye recomendaciones de IA)

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A continuación, configura tus primeros casos de uso

No intentes resolverlo todo de una vez.

Estas son algunas ideas que pueden ser un excelente punto de partida para usted

• Tallas recomendadas: «¿Qué talla debo ponerme con estas botas?»
• Descubrimiento del producto: «Necesito zapatos cómodos para estar de pie todo el día»
• Información básica del producto: «¿Son estos zapatos veganos?»

Escribe entre 10 y 15 ejemplos de conversaciones para cada escenario.

Esto le proporciona un marco de pruebas.

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Después de lo cual, es muy importante probar y luego reconstruir.

Realiza primero las pruebas internas con tu equipo. Pídeles a todos que intenten «romper» el sistema con preguntas inusuales.

Realice un seguimiento de estas métricas desde el principio:

• Porcentaje de preguntas que la IA responde correctamente
• Tasa de conversión para los usuarios que interactúan con la IA
• Duración media de la sesión tras la interacción con la IA
• Preguntas sin respuesta más comunes (estas le muestran qué puede mejorar)

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Tres marcas haciendo esto bien

• Allbirds usa su IA para abordar las cuestiones de sostenibilidad y recomendar productos de cuidado.
• Una decisión inteligente, ya que estas son preocupaciones comunes para sus clientes respetuosos con el medio ambiente.
• Rothy's capacitó a su asistente sobre sus tallas únicas (solo fabrican tallas enteras) y sobre las preguntas más frecuentes sobre sus materiales lavables.
• Thursday Boot Company centra su inteligencia artificial en ayudar a los clientes a elegir entre estilos de arranque similares, un punto de decisión importante para sus clientes.

Tenga en cuenta que ninguna de estas marcas intenta serlo todo para todos. Eligieron los problemas específicos a los que se enfrentan sus clientes y los resolvieron bien.

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Las cosas prácticas de las que nadie habla

• Presupueste de manera realista: planifique entre 500 y 2000 dólares al mes para obtener una solución decente, más los costos de instalación.
• Existen herramientas más baratas, pero lo que sucede es que a menudo crean más problemas de los que resuelven.
• La formación del personal es importante: el equipo de servicio al cliente debe entender cómo funciona la IA para poder ayudar cuando falla.
• Cumplimiento de la privacidad: asegúrese de que la plataforma elegida cumpla con el GDPR, la CCPA y otras regulaciones relevantes. Esto no es opcional.
• Optimización móvil: más del 60% de las compras de calzado se realizan en dispositivos móviles. Pon a prueba a fondo tu asistente de IA en teléfonos, no solo en ordenadores de sobremesa.

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Errores comunes que frenan a las empresas de comercio electrónico

• Intentando deshacerme por completo del servicio de atención al cliente humano. La IA debe abordar las cuestiones básicas, de modo que tu equipo tenga el tiempo y la energía necesarios para centrarse más en los problemas complejos.
• No se actualiza la información de formación. Las líneas de productos cambian, las preferencias estacionales cambian y las preguntas de los clientes evolucionan. Planifique las revisiones mensuales.
• Ignorar las interacciones fallidas. Cuando la IA no puede ayudar a alguien, te proporciona información valiosa sobre qué mejorar.
• Capacidades demasiado prometedoras. Ten claro lo que tu IA puede y no puede hacer. Tener clientes decepcionados es peor que no tener ninguna IA.

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Hacer rodar la pelota

Elija un punto débil específico del cliente que su IA resolverá. Tal vez se deba a una confusión de tamaño o a que los clientes no puedan encontrar opciones resistentes al agua con la suficiente rapidez.

Establezca una solución simple enfocada en ese problema. Pruébelo con 10 clientes reales. Arregla lo que está roto. Luego expándete gradualmente.

Las marcas, al ver resultados reales de los agentes de compras con inteligencia artificial, no implementaron todo de una vez. Comenzaron con algo pequeño, midieron cuidadosamente y se basaron en lo que funcionó.

A tus clientes no les interesa tu IA, sino poder encontrar y comprar el producto ideal de forma fácil y rápida. Ten esto en cuenta y crearás algo útil en lugar de limitarte a seguir las tendencias.

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