Cómo es realmente la personalización con IA en el ecommerce de Shopify
Qué vas a aprender
- La personalización con IA es más que recomendaciones de producto
- Personalizar el descubrimiento de productos
- Personalizar la experiencia de producto
- Personalizar según el comportamiento
- Personalizar el seguimiento
- La personalización debe resolver un problema, no exhibir IA
- Dónde encaja Tryvio
- La conclusión
Durante años, la personalización en el ecommerce ha significado básicamente una cosa: «También te puede gustar».
Un comprador ve un producto y la tienda le recomienda unos cuantos más. ¿Útil? A veces. ¿Personalizado? Técnicamente.
Pero la personalización puede llegar ahora mucho más lejos que los widgets de recomendaciones. Una tienda Shopify puede adaptarse a lo que los compradores buscan, a los productos que vuelven a visitar, a lo que guardan, a lo que compraron antes y al punto del recorrido de compra en el que se encuentran.
El objetivo no es que cada parte de la web sea diferente para cada visitante.
Es usar la información que ya existe para que la siguiente interacción sea más relevante.
La personalización con IA es más que recomendaciones de producto
La personalización tradicional suele apoyarse en reglas sencillas: alguien ha visto zapatillas de running, así que la tienda muestra más zapatillas de running. Alguien ha comprado una chaqueta, así que recibe recomendaciones de productos que combinan con ella.
Esas reglas siguen funcionando.
La IA resulta más útil cuando el número de productos, comportamientos y combinaciones posibles se vuelve difícil de gestionar a mano. La pregunta pasa entonces de «¿qué más deberíamos recomendar?» a «¿qué haría esta experiencia más útil ahora mismo?»
La propia Shopify describe la personalización con IA en áreas como el descubrimiento de productos, las recomendaciones a medida, la segmentación de clientes y las experiencias de compra personalizadas en su guía sobre personalización con IA en el ecommerce.
La oportunidad es mucho más amplia que cambiar un carrusel de recomendaciones.
Personalizar el descubrimiento de productos
La personalización puede empezar antes de que el comprador llegue a una ficha de producto.
Dos personas que buscan un vestido pueden tener necesidades completamente distintas. Una puede querer un vestido de noche negro por menos de €150. Otra puede buscar algo ligero para una boda de verano.
Los filtros tradicionales pueden resolver una parte. La búsqueda conversacional y los sistemas de compra con IA pueden interpretar una combinación más amplia de intención: estilo, presupuesto, color, ocasión, material y disponibilidad.
Por eso mismo, la información precisa del producto importa cada vez más a medida que la IA forma parte del descubrimiento de productos. Si un sistema no entiende con claridad los atributos de un producto, no puede mostrarlo ni recomendarlo de forma fiable.
Profundizamos en este problema en nuestra guía sobre cómo preparar las tiendas de moda para los agentes de compra con IA.
Personalizar la experiencia de producto
La mayoría de las fichas de producto de Shopify siguen mostrando a todos los visitantes básicamente lo mismo: el mismo modelo, las mismas imágenes, la misma descripción y las mismas reseñas.
Algunas partes de esa experiencia pueden volverse más relevantes para cada comprador. Una tienda puede recordar una talla seleccionada anteriormente, priorizar las reseñas más útiles, adaptar las recomendaciones a los productos que ya ha considerado o dar a los compradores una forma más personal de valorar el aspecto del producto mediante el probador virtual.
El objetivo no es reconstruir toda la ficha de producto para cada visitante.
Es hacer más útiles las partes que importan para la decisión.
Personalizar según el comportamiento
La personalización no siempre requiere saber exactamente quién es el cliente.
Lo que hace ya puede revelar mucho sobre lo que está considerando.
Quien ve una chaqueta una sola vez se comporta de forma distinta a quien vuelve varias veces, selecciona la talla M, guarda el producto o se lo prueba virtualmente.
Ninguna de esas acciones garantiza una compra, pero aportan mucha más información que una simple visualización de producto.
Como comentamos en Cómo es el comportamiento de compra de alta intención en el ecommerce de moda, las visitas repetidas a un producto, la selección de talla, guardar en la lista de deseos y el probador virtual pueden señalar distintas fases de consideración.
La personalización no siempre tiene que empezar por:
«¿Quién es este cliente?»
A veces la mejor pregunta es:
«¿Qué está intentando decidir?»
Personalizar el seguimiento
Gran parte de la personalización en el ecommerce desaparece en cuanto el comprador abandona la web.
Entonces empiezan las automatizaciones de siempre:
Has visto este producto.
Te has dejado algo en el carrito.
Aquí tienes un 10% de descuento.
Esos mensajes no son necesariamente malos. Simplemente están limitados por la información que utilizan.
Si un comprador se probó virtualmente un producto antes de irse, por ejemplo, la marca sabe más que el simple hecho de que abrió la ficha de producto.
Con la integración Tryvio × Klaviyo, las marcas pueden hacer un seguimiento basado en la actividad de prueba e incluir en el email la imagen generada del comprador.
En lugar de:
Aquí tienes el producto que viste.
el mensaje puede empezar así:
Aquí tienes otra mirada al producto que ya te probaste.
El producto no ha cambiado.
El seguimiento, simplemente, es más relevante para lo que el comprador hizo realmente.
La personalización debe resolver un problema, no exhibir IA
Que una tienda pueda personalizar algo no significa que deba hacerlo.
Si un comprador duda con la talla, un descuento personalizado no resuelve el problema de la talla. Si no entiende el material, cambiar el carrusel de recomendaciones no ayuda. Si la ficha de producto ya está sobrecargada, otro widget de IA puede añadir simplemente más ruido.
Una forma útil de pensar en la personalización es ajustar la respuesta al problema:
| Duda o comportamiento del comprador | Respuesta útil |
|---|---|
| Busca algo concreto | Mejor búsqueda y descubrimiento |
| Duda con la talla | Mejor guía de tallas |
| Duda de cómo le queda el producto | Mejores imágenes o probador virtual |
| Interesado pero no listo para comprar | Recordatorio relevante |
| Interés repetido en un producto | Seguimiento más relevante |
| Compra anterior | Recomendaciones complementarias |
No todas las soluciones necesitan IA.
Recordar una talla seleccionada, ocultar un popup a un suscriptor existente o recomendar un accesorio a juego se puede resolver perfectamente con reglas sencillas y automatización.
La IA aporta más valor cuando la tienda necesita interpretar grandes volúmenes de datos de producto o de comportamiento, generar contenido personalizado o responder a combinaciones difíciles de gestionar a mano.
Usa la solución más sencilla que resuelva el problema real.
Dónde encaja Tryvio
Tryvio se centra en un problema de personalización concreto: la evaluación visual del producto.
Las tiendas de moda ya ofrecen fotografías, descripciones, medidas y reseñas. Pero esos recursos no pueden responder del todo a una pregunta propia de cada comprador:
«¿Cómo me quedaría esto a mí?»
Con Tryvio, los compradores pueden subir una foto y visualizar en sí mismos los productos de moda compatibles directamente desde la ficha de producto de Shopify.
Esa interacción personalizada puede seguir siendo útil más allá de la prueba inicial, a través del marketing de ciclo de vida y la atribución de ingresos.
En nuestro caso de éxito de Icedout con el probador virtual con IA, 623 pruebas virtuales durante agosto se vincularon a €15.3K en ingresos cualificados atribuidos a Tryvio.
La conclusión no es que todas las partes de una tienda Shopify necesiten personalización.
Es que personalizar la parte adecuada de la decisión puede ser mucho más útil que añadir personalización solo porque la tecnología existe.
La conclusión
La personalización con IA en Shopify es mucho más amplia que un carrusel de recomendaciones. Puede dar forma a cómo los compradores descubren los productos, cómo los evalúan y a lo que ocurre después de que se marchan.
Pero el objetivo debe seguir siendo sencillo:
Usa el contexto para que el siguiente paso sea más útil.
A veces eso requiere IA. A veces basta con una automatización básica.
La tecnología importa menos que el hecho de que la experiencia de compra se vuelva más relevante y más fácil de usar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la personalización con IA en el ecommerce?
La personalización con IA utiliza datos de comportamiento, de clientes y de producto para adaptar partes de la experiencia de compra según lo que pueda ser más relevante para un comprador o una situación concretos.
¿En qué se diferencia la personalización con IA de las recomendaciones de producto?
Las recomendaciones de producto son una forma de personalización. Una estrategia de personalización más amplia también puede afectar a la búsqueda, a las experiencias de la ficha de producto, a la segmentación de clientes, al seguimiento, al merchandising y a otras partes del recorrido de compra.
¿Toda tienda Shopify necesita personalización con IA?
No. Muchas experiencias personalizadas se pueden crear con reglas sencillas y automatización. La IA resulta más útil cuando la tienda necesita interpretar grandes volúmenes de datos de comportamiento, de clientes o de producto.
¿Cómo pueden las marcas de moda personalizar las fichas de producto?
Las marcas de moda pueden personalizar elementos como las variantes seleccionadas anteriormente, la información de tallas relevante, las recomendaciones, el contexto de las reseñas y la visualización del producto. El probador virtual también permite a los compradores ver un producto en relación con ellos mismos.
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