AI Search en ecommerce: ¿cuántas ventas estamos perdiendo porque el cliente no buscó con las palabras adecuadas?

Durante años, buscar en una tienda online significó, en cierto modo, aprender a hablar el lenguaje del motor de búsqueda.

Actualmente, la cuestión deja de ser únicamente “¿qué palabras escribió el usuario?” y pasa a ser “¿Qué necesita realmente este cliente?”.

De la búsqueda por keywords a la comprensión de la intención

La búsqueda tradicional en ecommerce se basa sobre todo en la correspondencia entre los términos introducidos por el usuario y la información existente en el catálogo: nombres de producto, categorías, atributos, descripciones, filtros o sinónimos.

Es un modelo que funciona cuando el cliente sabe exactamente lo que busca y, sobre todo, cuando utiliza las palabras que la tienda espera que utilice.

El producto adecuado puede existir, pero simplemente no aparece.

Cada búsqueda sin resultados relevantes introduce fricción en un momento especialmente importante del proceso de compra, cuando el cliente ya ha demostrado intención.

Esta lógica consumer-first, que comienza por la necesidad de la persona y considera el producto a partir de ahí, permite crear experiencias digitales más útiles y más próximas a la decisión de compra.

Con AI Search, esta relación empieza a cambiar.

En lugar de depender exclusivamente de la correspondencia entre keywords, la búsqueda puede interpretar lenguaje natural, contexto y relaciones entre distintos conceptos.

El cliente deja de necesitar comprender cómo está organizado el catálogo para encontrar aquello que necesita.

El cliente puede buscar como piensa

La búsqueda procura identificar los productos del catálogo que mejor responden a la necesidad descrita por el cliente.

La correspondencia exacta con las palabras buscadas deja, así, de ser el único criterio para llegar a los resultados más relevantes.

La búsqueda se aproxima más a la interacción que tendríamos con un vendedor en una tienda física.

Es esa capacidad de interpretación la que la Inteligencia Artificial empieza ahora a aportar a la búsqueda en las tiendas online.

¿Cuántas ventas se producen después de una buena búsqueda y cuántas se pierden antes?

Cuando pensamos en optimización de la conversión en ecommerce, es habitual analizar páginas de producto, checkout, métodos de pago, gastos de envío, campañas, rendimiento o experiencia mobile.

Pero existe una pregunta anterior que no siempre recibe la misma atención: ¿cuántos clientes nunca llegaron al producto adecuado?

Una búsqueda con cero resultados o con productos poco relevantes no significa necesariamente que la tienda no tenga aquello que el cliente busca.

Puede existir simplemente una diferencia entre el lenguaje utilizado por el consumidor y el lenguaje utilizado por el catálogo.

Y esto resulta especialmente relevante porque quien utiliza la búsqueda interna de un ecommerce se encuentra, muchas veces, en una fase activa de consideración.

Los contenidos de comparación, beneficios e información de producto ayudan a aclarar la decisión y a conducir al usuario hasta la visualización del producto, el add-to-cart y la compra.

Mejorar la búsqueda permite reducir la distancia entre la intención del cliente y el producto, yendo más allá de la mejora de una funcionalidad del website.

Antes de preguntar “¿qué AI vamos a utilizar?”, es necesario analizar el catálogo

Descripciones pobres, atributos inconsistentes, taxonomías confusas y relaciones de producto mal estructuradas siguen produciendo experiencias pobres, incluso cuando existe Inteligencia Artificial.

En un ecommerce preparado para AI, la información de producto también asume un papel en la experiencia, además de su función operativa.

Una implementación de AI Search debe, por tanto, comenzar por preguntas como:

• ¿Los atributos más importantes están cumplimentados de forma consistente?
• ¿Las características que influyen en la decisión de compra están estructuradas o escondidas en las descripciones?
• ¿Los productos similares utilizan la misma terminología?
• ¿Es posible relacionar productos con necesidades, situaciones de uso o perfiles de cliente?
• ¿Los datos están centralizados o distribuidos entre distintos sistemas sin una estructura coherente?
• ¿La información disponible es suficiente para que una AI distinga dos productos similares?

En operaciones de ecommerce más complejas, esta cuestión resulta todavía más relevante. Catálogo, ERP, precios, stock, clientes y reglas comerciales pueden estar distribuidos entre varios sistemas que necesitan comunicarse entre sí.

¿Cómo preparar un ecommerce para AI Search?

Antes de elegir una tecnología, el primer paso debe ser comprender el estado actual de la búsqueda y de los datos.

• ¿Qué búsquedas realizan los clientes?
• ¿Cuáles devuelven cero resultados?
• ¿Qué términos se reformulan?
• ¿Qué búsquedas llevan a visualizaciones de producto?
• ¿Cuáles terminan en conversión?

¿Existen categorías en las que los clientes demuestran dificultad para encontrar los productos adecuados?

Los datos de Analytics, las búsquedas internas, el CRM, las ventas por categoría y la investigación cualitativa ayudan a comprender necesidades reales y a evitar que la experiencia se construya únicamente sobre la base de suposiciones.

A partir de ahí, es necesario evaluar el catálogo, la arquitectura de la información y las integraciones que sustentan la plataforma.

Solo entonces tiene sentido decidir dónde y cómo introducir Inteligencia Artificial.

Añadir una caja de búsqueda “con AI” es solo una parte de la cuestión.

Se trata de construir una experiencia en la que los datos y la tecnología, apoyados por inteligencia, trabajen de forma conjunta para ayudar al cliente a encontrar más rápidamente aquello que realmente busca.

¿Dónde entra Toogas?

En Toogas, entendemos la aplicación de Inteligencia Artificial en ecommerce como parte de un ecosistema más amplio.

Elegir un modelo es solo uno de los factores que contribuyen a una experiencia de AI Search eficaz.

Depende de la calidad del catálogo, de la arquitectura de la plataforma, de las integraciones existentes, de la forma en que buscan los clientes y de los objetivos concretos del negocio.

Por eso, el punto de partida debe ser comprender dónde están las oportunidades.

Toogas puede ayudar a las empresas en el análisis de la experiencia de búsqueda existente, en la identificación de los puntos de fricción, en la evaluación de la calidad y estructura de los datos de producto y en la definición de los casos de uso de AI con mayor potencial para el negocio.

A partir de esa base, es posible diseñar e implementar soluciones de Inteligencia Artificial integradas en el ecommerce, incluyendo experiencias de búsqueda más inteligentes, mecanismos de recomendación, personalización y otras formas de hacer que el descubrimiento de producto sea más relevante.

La aplicación de AI debe partir de los problemas concretos que la tecnología puede resolver, de la mejora de la experiencia del usuario y del impacto que puede generar en el negocio.

¿Está su ecommerce preparado para ser buscado por personas y comprendido por AI?

En Toogas, ayudamos a las empresas a evaluar dónde la Inteligencia Artificial puede crear valor real en ecommerce y a transformar esas oportunidades en soluciones integradas con la plataforma, el catálogo y los sistemas existentes.

Hable con nosotros para saber cómo preparar su ecommerce para una nueva generación de búsqueda, descubrimiento de producto y experiencias respaldadas por AI.