Category: Monitorización de precios

Actualmente, miles de millones de productos se venden online y existen numerosas plataformas e-commerce que los venden. Identificar y combinar determinados productos para diversos fines, como para la comparación de precios, se convierte en un desafío para el sector del comercio electrónico, ya que no existen identificadores únicos y globales para cada producto. En este punto es donde entra en juego la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

Existen diversos portales webs enfocados a la comparación de precios para obtener las mejores ofertas en un determinado producto como la contratación de seguros de coche. Estos comparadores de precios están enfocados al cliente pero… ¿y si somos una tienda online y queremos comparar los precios de los productos de la competencia con los nuestros? ¿Cómo podemos abordarlo?

Antes de profundizar, un breve aspecto a tener en cuenta: el naming y descripción de los productos no poseen un formato estándar. Cada tienda online incluye estos datos (marca, titulo y descripción del producto) en su web de diferente forma para un mismo producto. Asimismo, las imágenes que se muestran del producto tampoco son estandarizadas y pueden aparecer con diferente perspectiva, color, claridad, etc. Evidentemente, sí existen identificadores generalizados para algunos productos como son las pulgadas de un televisor, pero es posible que según el portal de venta online no lo mencionen, lo incluyan en el titulo del producto o lo incluyan en la descripción.

Por tanto, una persona de forma manual puede visitar diferentes tiendas online y verificar que éstas coinciden con los mismos productos. No obstante,  el problema surge cuando no es viable realizar esta labor de forma manual porque el coste sería muy elevado. Es aquí donde entra en juego la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para automatizar el proceso de Product Matching.

¡La Inteligencia Artificial y Machine Learning al rescate!

Inicialmente, en las soluciones de machine learning para la coincidencia de productos, el proveedor de soluciones tiene que construir primero una base de datos de miles de millones de productos. Esto se hace mediante la recopilación de información a través de rastreos web y feeds (crawlers).

Una vez se tiene la base de datos, se realiza el proceso de Product Matching. Un producto puede identificarse utilizando su título, su descripción, imágenes y lista de atributos o especificaciones. En muchos casos, el título del producto en sí mismo proporcionará mucha información y el sistema tiene que aprender a ordenar el nombre del producto (por ejemplo, el modelo de marca) de los atributos (pulgadas, resolución, etc. Toda esta información debe extraerse, clasificarse y colocarse en las categorías apropiadas: modelo de televisor, versión, resolución, etc.

Para cada comparación, el sistema pasa por muchos pasos y verificaciones. Se busca un número de identificación único, una prueba de similitudes de palabras clave, normalización de marca y coincidencia (por ejemplo, LG es lo mismo que Life´s Good), normalización de atributo y coincidencia (32″es lo mismo que 32 pulgadas, 32 pulg. , 32 pulgadas), coincidencia de imágenes, etc.

LG televisor

Figura 1. Ejemplo de Televisor LG en dos portales webs diferentes y cuyo título y descripción no aparecen estandarizados.

Todo esto es un proceso complicado, y existen diferentes soluciones Product Matching que se pueden emplear con diferentes técnicas pero la ventaja es que las redes neuronales y los sistemas de Product Matching aprenden con el tiempo, incluso de sus errores, y así mejoran con cada uso.

Por otro lado, el procesamiento de las imágenes de productos puede proporcionarnos información relevante que no aparece reflejado en el titulo y/o descripción del producto. En la figura 2, podemos ver cómo detectar un mismo producto (ej. Nata Pascual) en dos supermercados diferentes (supermercado A, supermercado B). En el supermercado B tenemos dos productos de Nata Pascual y queremos ver cuál de los dos hace «match» con el supermercado A. Si atendemos únicamente a las taxonomías de la descripción, ambos productos del supermercado B coinciden, en parte, con la descripción del proudcto del supermercado A. Sin embargo, ayudándonos de la imagen en lugar de la descripción se detecta cual de los dos productos del supermercado B coincide con el del supermercado A. Detectar este tipo de “anomalías” es bastante complicado, sin embargo, la herramienta netPrecie de ITELLIGENT a través de técnicas de Deep Learning detecta este tipo de diferencias en imágenes para aportar una mayor optimización al sistema de Product Matching.

PRODUCT MATCHING Ejemplo imagenes

Figura 2. Ejemplo de Product Matching a través del procesamiento imágenes con técnica de Deep Learning (netPrice)

El sistema automatizado de Product Matching desarrollado por ITELLIGENT se llama netPrice. Esta herramienta de monitorización de precios permite enlazar tu catálogo de productos con los de tu competencia a través de técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para asegurar la correcta analítica de precios. ¿Quieres saber más sobre nuestra herramienta? ¿Deseas tener una demo de netPrice?

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Gestionar un E-commerce requiere tiempo y esfuerzo, por lo que para poder medir de manera efectiva y rápida los resultados es necesario tener en cuenta una serie de indicadores de medición. Por esto motivo, os exponemos aquellas métricas más comunes para poder recopilar la información relevante que puede ayudarte a mejorar y rentabilizar tu e-commerce site.

1. Tráfico web. Se trata de las visitas que realizan los usuarios al sitio web, y sirve para determinar si las acciones y promociones puestas en marcha por la empresa están funcionando y ayudando a aumentar la probabilidad de captación de clientes. Esto hace que controlarlo sea el primer paso para lograr conseguir los objetivos de ventas marcados. Dentro de ella, se pueden analizar diversos parámetros, un trabajo que hoy en día lo llevan a cabo plataformas como Google Analytics :

  • Páginas más vistas. ¿Qué páginas del sitio están recibiendo la mayor parte de las visitas y cuáles menos? Con esta información, podrás comprender mejor las preferencias de los clientes y su manera de interactuar con la web.
  • Páginas de salida. Saber cuándo se marchan los usuarios es importante, de esta manera podremos optimizar estas páginas para conseguir que continúen con la compra.
  • Tiempo en la página. Como su nombre indica, nos muestra el tiempo que el cliente página en la página. De esta manera, podemos determinar si el usuario encontró lo que buscaba o le gustó el sitio.
  • Flujos de navegación. Es conveniente analizarlos para conocer la intención de los usuarios al entrar en la web, y saber con cuenta facilidad se puede encontrar el sitio en Internet. Además, ayuda a comprobar la utilidad que posee para los clientes el contenido publicado.
  • Fuentes de tráfico. Son imprescindibles para evaluar si se están trabajando bien todos los canales o, por el contrario, es necesario mejorar e incluso cambiar la estrategia de captación empleada.
  • Visitas móvil vs desktop. Nos permite ver desde que dispositivo es más visitado nuestro sitio, pudiendo adaptar la arquitectura de la web a las características del que más nos convenga.
  • Usuarios nuevos vs recurrentes. Dentro de los usuarios encontramos los nuevos, que visitan por primera vez el sitio, y los recurrentes, que son los que ya han estado alguna vez en él y vuelven porque su experiencia fue satisfactoria. Estos últimos, son en los que nos tenemos que centrar nuestros esfuerzos puesto que es más probable que realizan próximamente una compra o sean alcanzados por una promoción.

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Otras alternativas para analizar estas métricas son: Woopra y Clicky, capaces de medir de manera más precisa el tiempo en el sitio, y Crazy Egg, que está especialmente diseñada para analizar el comportamiento de los usuarios en la web. Por otro lado, otra opción es realizarlo tú mismo desde el back-end de la plataforma del E-commerce.

2. Acciones en el Carrito. Todas aquellas relacionadas con el carrito de compra del sitio web cuando el usuario accede a él. Entre ellas encontramos:

  • Tasa de abandono del carrito de compra. Se trata de una cifra clave, muestra la cantidad de clientes con intención de compra que no concluyeron la transacción, es decir, los clientes potenciales. Puede ayudar a mejorar la conversión del E-commerce y plantear distintas estrategias, evitando los abandonos y aumentando las ventas.
  • Valor medio del carrito (AOV). Muestra la cantidad media de las ventas realizadas en la web, lo que nos permite hacer una previsión de los beneficios, mostrándonos así si debemos aumentar la captación de clientes para lograr los objetivos.
  • Nº de veces que un producto se ha agregado al carrito. Te permite analizar la tasa de conversión de los productos, y ver por qué en unos esta es mayor que en otros.

3. Ticket promedio. Indica el número de ventas realizadas en el sitio durante un espacio de tiempo determinado. Conocer esta información, puede ayudarte a incrementar las ventas puesto que mide lo bien o lo mal que están posicionados los productos o servicios.

4. Retención. Nos permite saber cuántos usuarios vuelven a entrar y realizar transacciones en nuestra web, es decir, los clientes fidelizados.

5. Valor medio del pedido. Con este dato, se es capaz de identificar qué estrategias son las que mejor funcionan para incrementar el pedido medio de los usuarios.

6. Retorno de la inversión (ROI). Permite conocer cuál es el valor económico exacto de un cliente para la empresa.

7. Tasa de conversión (CR). El porcentaje de esta métrica es de los más influyentes, puesto que una pequeña mejora en este aspecto puede tener sobre los beneficios un impacto gigantesco.

8. Suscripciones, likes, follows, RRSS y formularios de contacto. Son herramientas que nos permiten medir la satisfacción de los usuarios de nuestro sitio respecto al trato y los contenidos del mismo. Además, nos muestran la efectividad de las acciones realizadas

9. Coste de adquisición del cliente (CAC). Determina la cantidad de nuevos clientes adquiridos en función de la inversión realizada en el sitio web. Con este dato podemos medir la rentabilidad de las acciones de marketing.

10. Valor del ciclo de vida del cliente (CLTV). Es de las más importantes en el ámbito del E-commerce. Presenta el ingreso total del usuario en el comercio electrónico desde que se registró en él. Este valor, nos permite comprobar los beneficios obtenidos gracias a las transacciones realizadas por el usuario con lo que nos costó conseguir adquirirlo.

  • Netprice es la plataforma más avanzada del mercado que cubre todas tus necesidades y si necesitas algo más… ITELLIGENT lo desarrolla. 
  • ITELLIGENT, con diez años en el mercado, ha sido pionera en España en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data.

Big Data e Inteligencia Artificial  al servicio de la Optimización y la Gestión de Precios. Así es Netprice de  ITELLIGENT,  una plataforma pionera en España para la monitorización, modelización y gestión de precios tanto propios como de la competencia. Se trata de una plataforma de Big Data para la gestión de millones de precios, desde catálogos de productos hasta buscadores complejos. Esta plataforma ha sido desarrollada en España por expertos en modelización de precios con analíticas avanzadas para que rentabilice tu esfuerzo.

NETPRICE se compone de los siguientes módulos:

  1. Oportunidades vs Amenazas. Optimiza tu estrategia de precios gracias a la detección de oportunidades y alertas de amenazas en base a los de tu competencia.
  2. Ajuste automático de precios. Ajuste automático de precios en sistemas ERP o ecommerce con posibilidad de supervisión previo o definición de reglas.
  3. Alertas inteligentes. Nuestras Alertas Inteligentes permiten que solo recibas aquello que es relevante para ti. Evitando la saturación  de mensajes intrascendentes.
  4. Optimización en buscadores. Basado en la ofuscación de precios y el posicionamiento en buscadores, detección de patrones de fijación de precios de la competencia para establecer estrategias.
  5. SIG o Sistema de información geográfica. Visualización sobre mapas y posibilidad de representar distintas capas: recursos de interés, geodemografia, sociodemografia,…
  6. Informes. Servicio de informes automáticos o realizado por expertos que analizarán aquello que necesites.
  7. Revenue Management. Gestión de la estrategia de precios en base a la demanda de su catálogo de productos/servicios para rentabilizar sus ventas.
  8. Mapping. Sistema automatizado de Product Matching, permite enlazar tu catálogo de productos con los de tu competencia para realizar una correcta analítica de precios.
  9. Exportar datos. Servicio que permite exportar datos masivos en diversos formatos: CSV, Excel, …

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¿Qué te ofrece NETPRICE?

CENTRADO EN LO REALMENTE RELEVANTE. ¿Pierdes oportunidades porque te falta tiempo para analizar tus precios? NETPRICE permite detectar las oportunidades y las amenazas que te merecen la pena gestionar, centrando tu esfuerzo en lo realmente relevante.

ANALÍTICA AVANZADA PARA QUE RENTABILICES TU ESFUERZO. ¿Se te escapan oportunidades en la gestión de tus precios? Gracias  a la analítica avanzada de NETPRICE (Revenue Management, análisis predictivos…) podrás rentabilizar al máximo tu política de pricing.

DESARROLLOS A MEDIDA. ¿Necesitas algún desarrollo adicional sobre nuestra plataforma? Desarrollamos para ti aquello que necesites a precios muy razonables.

ALTA VELOCIDAD DE CARGA. ¿Cansado de esperar que tu herramienta muestre los datos? Con NETPRICE obtendrás acceso a tus datos en un abrir y cerrar de ojos.

INTEGRACIÓN CON TU SISTEMA. ¿Te ves saltando de una herramienta a otra para finalizar tu trabajo? ¡No desesperes más! Utiliza NETPRICE, lo integra todo en una única plataforma permitiendo integrarla con tu ERP o plataforma de e-commerce.

EXCELENCIA EN LA ATENCIÓN AL CLIENTE. ¿Cansado de esperar a que te atiendan o de hablar con un chatbot? Con ITELLIGENT no tendrás que esperar, tendrás acceso directo a nuestro equipo y además estamos en España.

EXPERIENCIA EN EL SECTOR. No estas ante una start up, somos una empresa pionera en España con más de diez años de experiencia en el mercado con un equipo de profesionales a tu servicio.

  • Richard H. Thaler galardonado con el Premio Nobel de Economía 2017
  • Economía del comportamiento: los consumidores somos irracionales
Niklas Elmehed © Nobel Media AB 2017

llustration: Niklas Elmehed © Nobel Media AB 2017

El pasado mes de octubre, Richard H. Thaler, a sus 72 años de edad, fue galardonado con el Premio Nobel de Economía, por su contribución a la economía del comportamiento. En sus hallazgos en esta área del conocimiento, Thaler asegura que las decisiones del consumo no suelen seguir los criterios racionales, sino que existe una serie de sesgos psicológicos que suelen desviar las decisiones de los consumidores.

Thaler explica que no somos tan racionales como nos gustaría pensar, ya que a menudo hacemos caso a nuestras preferencias poco racionales. No se tratan de errores aleatorios, sino que se puede establecer una serie de patrones que seguimos a la hora de manejar nuestro dinero. El economista galardonado elabora numerosas teorías para demostrar estos supuestos. En este post, os exponemos algunas de sus aportaciones de la psicología económica.

CONTABILIDAD MENTAL

Una de las teorías más conocidas de Thaler es la teoría de la contabilidad mental. Ésta explica como las personas tienden a administrar sus finanzas en unas cuentas mentales separadas (gastos corrientes, educación de hijos, entretenimiento, etc.), sin tener en cuenta el conjunto de dinero disponible.

  • Un buen ejemplo de esto es pedir un préstamo, a pesar de los elevados gastos, en lugar de recurrir a los ahorros.

RACIONALIDAD LIMITADA

Otra característica que señala Thaler, es la racionalidad limitada. El manifiesto más típico de este rasgo es que el consumidor realiza compras en rebajas fijándose en la cantidad rebajada en lugar del precio del producto. Lo mismo ocurre con la diferencia en el precio que estemos dispuestos a pagar según cómo se nos presenta el producto o en qué sitio vamos a comprarlo. Por ejemplo:

  • En una tienda de ropa, hay dos pantalones vaqueros: uno, cuesta 19,90€ y el otro, 39,90€ pero rebajado al 50% (19,95€). El consumidor es más probable que compre el pantalón rebajado pese a que le cueste lo mismo que el que no lo está.

COMPORTAMIENTOS IRRACIONALES

Thaler expone también la existencia de comportamientos irracionales en los mercados financieros, donde los inversores reaccionan de forma excesiva a las noticias y al comportamiento de otros inversores, a esto se le llama efecto rebaño. Otra muestra de este comportamiento irracional es la confianza injustificada en sus decisiones, mientras que, sin darse cuenta, recurren a la contabilidad mental frecuentemente.

«UN EMPUJONCITO»

Una de las teorías más populares de Thaler es Nudge Theory (teoría de empuje) en la que explica que una sugestión indirecta influye en el comportamiento del consumidor de una forma igual o incluso más eficaz que una orden directa. A raíz de esta teoría propone diseñar sistemas para que la toma de decisiones sea más eficiente para los consumidores, algo que se conoce como «paternalismo libertario«.  Se trata de dar la libertad de elegir a la gente, pero ofreciendo las opciones de tal forma que siempre elijan la mejor (diseño de la «opción por defecto»). Este concepto se aplica más en la oferta de planes de pensiones, seguros médicos, etc.