Eli Finkelshteyn de Constructor: Las 5 principales tendencias futuras del comercio electrónico

Siempre me han interesado la ciencia de datos y la ingeniería, y de niño aprendí por mi cuenta a construir y reparar computadoras y, eventualmente, a programar. Trabajé en Walgreens durante la preparatoria y, en mis descansos, avanzaba poco a poco en un gran libro sobre ingeniería informática. Claro, todo ese conocimiento ya está obsoleto. Aun así, en su momento despertó mi interés en el campo, me ayudó a comenzar y, finalmente, me llevó a amar la ciencia de datos y resolver problemas que requieren un enfoque profundo en estadística.  

También me interesaban mucho los idiomas, una pasión que todavía conservo. De niño, hablaba ruso en casa y aprendía inglés en la escuela, mientras estudiaba algo de hebreo y arameo por mi cuenta. Luego, en la preparatoria y la universidad, me interesé especialmente en los idiomas antiguos. Es fascinante leer textos que la gente escribió hace miles de años. Esas personas eran muy diferentes a ti y a mí, pero la idea de poder entenderlos todavía —y de seguir encontrando chistes que contaban hace milenios divertidos— me parecía genial. Más adelante, aprendí algo de español, croata y vietnamita, interesándome por el sonido y la estructura de distintos idiomas.

Ambos intereses —la ciencia de datos y los idiomas— se conectan con lo que hago hoy. Para diseñar excelentes experiencias de descubrimiento de productos, debes entender a personas muy diferentes a ti: su forma de hablar, lo que les gusta, lo que necesitan y su intención. Y necesitas comprenderlas a gran escala, de una forma panorámica que exige un uso intenso de estadística porque hablamos de miles de millones de consultas a la semana. Creo que cuanto mejor podamos hacerlo, mejor experiencia crearemos para nuestros clientes y los suyos. 

¿Qué te llevó a elegir este camino profesional en específico?

No siempre supe que iba a ayudar a las marcas a conectar a los compradores con los productos que aman. Pero el sector es perfecto para mí; realmente disfruto trabajar en este ámbito.

En cuanto a cómo llegué hasta aquí: acabé cursando una maestría en lingüística computacional e hice mi tesis sobre análisis de sentimiento en hablantes de lenguas antiguas. Después de eso, buscaba algo que combinara todos mis intereses. Es decir, me encantaba la parte de aprendizaje automático de la ciencia de datos, y mucho de mi interés por los idiomas tenía que ver con la psicología de cómo las palabras pueden afectar a las personas. Así que abordar temas relacionados con la búsqueda de productos y la intención del usuario tenía mucho sentido.

Aun así, me tomó algunos intentos y errores encontrar el camino adecuado. Pasé un tiempo como ingeniero de datos en Tumblr, cuando aún era una startup, trabajando en un sistema de detección de spam y phishing. Pronto me di cuenta de que no era para mí. Y luego sucedió algo afortunado: una empresa de fotografía de stock se puso en contacto conmigo. Buscaban ayuda en la parte de búsqueda, algo en lo que no había pensado mucho hasta entonces, suponiendo que Google ya había resuelto los problemas de búsqueda en todas las industrias.

Pero me di cuenta rápidamente de que, para ayudar a los compradores a encontrar lo que necesitaban, las empresas de comercio electrónico enfrentaban un problema distinto que Google no estaba resolviendo, y todas ellas estaban creando sus propias soluciones sobre motores de búsqueda desarrollados solo para hacer coincidencias por palabras clave (los mismos motores que aún utilizan la mayoría de las empresas hoy en día). 

Así que acepté un trabajo como ingeniero de búsquedas en Shutterstock en sus primeros días, trabajando en su motor de búsqueda y algoritmos de búsqueda. Vi cómo incluso los cambios más pequeños que implementábamos impactaban en los resultados comerciales. Por ejemplo, cuando ayudé a desarrollar una forma de comparar cómo sonaban las palabras —para tener en cuenta y corregir errores ortográficos en las búsquedas y las sugerencias automáticas— eso aumentó la tasa de conversión en un 9.8% cuando Shutterstock lo sometió a pruebas A/B. 

Saber que podía tener ese tipo de impacto en la empresa haciendo un trabajo que me resultaba fascinante me llevó a desarrollar una pasión de por vida por el descubrimiento de productos y la búsqueda. A partir de ese momento, supe que el descubrimiento de productos en comercio electrónico y la búsqueda era un campo al que podía dedicarme profesionalmente. Más tarde, fundé una empresa, Constructor, para ayudar a los minoristas a abordar con éxito estos problemas.

¿Puedes compartir la historia más emocionante que te ha ocurrido desde que comenzaste en tu empresa?

El momento más emocionante para mí en Constructor fue cuando lanzamos en vivo con nuestro primer cliente empresarial: Jet.com, un mercado en línea que Walmart adquirió y más tarde cerró. 

Fue un hito enorme para nuestro negocio. Solo teníamos cuatro empleados en ese momento; yo hacía la mayor parte de mi trabajo desde cafeterías y un espacio de coworking gratuito de AWS cerca de mi casa. Y tampoco teníamos todavía nuestra plataforma completa para la búsqueda de productos: solo la funcionalidad de autosugerencia de Constructor.

Así que, que una gran empresa apostara por nosotros fue tanto emocionante como gratificante. Jet.com competía directamente con Amazon y tenía enormes cantidades de tráfico—miles de consultas por segundo—que nosotros gestionábamos. Cuando aceptaron hacer una prueba A/B con nosotros, y pudimos demostrar que nuestra autosugerencia impactaba positivamente en su negocio, se sintió como ganar el Super Bowl, y era una sensación que quise replicar tantas veces como pudiera. 

Incluso en medio de la emoción, sabíamos que teníamos que terminar de construir toda nuestra plataforma para la búsqueda y descubrimiento de productos. Lo conseguimos un par de años más tarde—y cuando clientes tempranos como Sephora y Bonobos se unieron, fue otro momento trascendental. Ellos también vieron, a través de pruebas A/B, que el aumento de ingresos gracias a nuestra plataforma superaba con creces lo que nos pagaban, apostaron por nuestra visión, y siguen siendo clientes hoy en día. Sabíamos que estábamos listos para el “prime time”, y el negocio despegó.

Hoy en día, empresas de comercio electrónico de todo el mundo usan Constructor para ofrecer a los compradores experiencias altamente personalizadas a través de diferentes canales. Así, cuando alguien busca “camisas” en un sitio minorista, por ejemplo, no ve cualquier camisa (ni páginas y páginas de camisas que no le interesan), sino aquellas que se ajustan a sus preferencias: marca favorita, colores, rango de precios, etc. O, si alguien busca leche en un sitio de supermercado y esa persona suele comprar productos orgánicos, mostraremos la leche orgánica primero.

No personalizamos solo por la personalización en sí, así que no siempre es evidente dónde ocurre, pero las pruebas A/B hablan por sí solas. Los minoristas también pueden optimizar los resultados y recomendaciones en nuestra plataforma según sus KPIs, incluidas conversiones, beneficios brutos y más. 

Para ofrecer este descubrimiento de productos e hiperpersonalización de alto impacto, nuestra IA basada en clickstream toma en cuenta el historial y comportamientos de cada comprador a través de los canales digitales del minorista (por ejemplo, ¿en qué hizo clic la persona? ¿a qué le dedicó más tiempo? ¿qué añadió al carrito? ¿qué compró? etc.).

También aplicamos información de los “Quizzes” que los minoristas ofrecen a sus compradores y extraemos datos de otras fuentes del minorista, como información sobre programas de fidelidad, para obtener una visión completa y práctica de cada comprador y sus intenciones. Nuestra plataforma refina continuamente los resultados y las experiencias cientos de millones de veces al día en función de las búsquedas y de cómo los compradores interactúan con los resultados y recomendaciones que ven.

¿Cuáles son algunos de los proyectos más interesantes o emocionantes en los que estás trabajando ahora? ¿Cómo crees que podrían ayudar a las personas? 

En Constructor hay una serie de proyectos que me entusiasman mucho en este momento, algunos orientados al comprador y otros al área de merchandising.

A menudo, los compradores tienen necesidades de descubrimiento de productos que no están cubiertas por la tecnología tradicional de búsqueda y navegación. Para encontrar los artículos que buscan, los compradores necesitan poder interactuar más a fondo—hacer algo más que introducir frases cortas y palabras clave en un motor—pero están limitados por la tecnología existente.

Así que uno de nuestros productos más nuevos, Quizzes, responde a esta necesidad. Permite que los minoristas hagan una serie de preguntas breves a sus compradores online, de forma similar a como lo haría un asesor en la tienda física. El minorista puede proporcionar inmediatamente recomendaciones y guías personalizadas basadas en las respuestas individuales. Por ejemplo, si un comprador busca un juguete para su sobrino pero no sabe qué comprar, tras responder unas cuantas preguntas sobre la edad, hobbies, intereses y franquicias favoritas del niño, el comprador recibirá recomendaciones únicas y personalizadas para que compre con confianza.

En cuanto a otros proyectos e ideas: aplicar ChatGPT y sus tecnologías subyacentes (grandes modelos de lenguaje—LLMs—y transformers) al descubrimiento de productos en comercio electrónico es algo que a nosotros y a nuestros socios minoristas nos entusiasma enormemente. En el panorama empresarial actual, nada resulta más transformador ni genera tanto debate como ChatGPT. Pero en lugar de sumarnos a la moda de ChatGPT solo porque es “interesante”, creemos que es importante usar los nuevos avances en IA de un modo realmente útil tanto para minoristas como compradores. 

En este sentido, me entusiasma especialmente el potencial de ChatGPT para generar cambios valiosos en la búsqueda en línea. La manera concisa en la que la gente interactúa hoy con los buscadores de comercio electrónico funciona en algunos casos, pero no siempre es la mejor manera de buscar. Hay ocasiones en las que los compradores tienen una pregunta o necesidad compleja, como: “¿Qué postre puedo preparar para alguien a quien le gustan las fresas y los arándanos y que sea sin gluten?” O “Voy a la boda de un amigo en su jardín en el sur de California en mayo. ¿Qué debería usar?”

ChatGPT puede comprender y responder preguntas como estas. Sin embargo, existen limitaciones: no conoce todos los artículos del catálogo de productos de un minorista, ni tampoco sabe cuáles son las preferencias e historial de cada comprador con la marca. Por eso, vemos una gran oportunidad para aumentar e integrar ChatGPT con la plataforma de descubrimiento de productos y tecnología de personalización de Constructor, de modo que las respuestas que reciban los compradores no solo tengan sentido, sino que también sean altamente personalizadas y reflejen los indicadores clave de desempeño (KPI) de los minoristas. Tenemos un producto beta disponible en este ámbito que ya varios de nuestros clientes del sector minorista están integrando y probando. Puedes ver un video con ejemplos de su uso a continuación.

Constructor ChatGPT shopping assistant experiment

Y como mencioné, en el lado de la comercialización en ecommerce, también estamos haciendo cosas muy interesantes y útiles, brindando a los encargados de merchandising herramientas que les liberen para realizar trabajos más estratégicos. Muchos de los profesionales que usan nuestra plataforma antes dedicaban mucho tiempo a tareas repetitivas y manuales: investigar y especificar sinónimos para términos de búsqueda, corregir resultados inadecuados, crear correcciones para errores tipográficos, implementar redirecciones de páginas manualmente, y así sucesivamente. 

La IA de Constructor automatiza muchas de estas tareas para que los encargados de merchandising puedan enfocar sus esfuerzos en otros aspectos. Hemos escuchado de clientes como Birkenstock que, con Constructor, han logrado reducir el trabajo manual en un 20%. Ahora, los encargados de merchandising tienen mayor flexibilidad para experimentar con nuevas campañas e ideas.

También pueden usar nuestra plataforma para obtener retroalimentación: “¿Cómo afectará esto a las tasas de conversión?” “¿Cuáles son las compensaciones de implementar este tipo de campañas?” Estas capacidades realmente no existían antes para los encargados de merchandising. Sin embargo, en mi opinión, son fundamentales para el futuro del comercio electrónico y para asegurar que las empresas creen experiencias increíbles para sus compradores que también funcionen para sus resultados financieros.

¿Cuáles son tres características sobre ti que crees que ayudaron a impulsar tu éxito?

Sinceramente, creo que aún tengo mucho que aprender, y gran parte de lo que me llevó a donde estoy es la suerte. Me gustaría poder atribuírmelo, pero pienso que el componente de la suerte es cierto para la mayoría de los líderes empresariales. Trabajamos increíblemente duro, por supuesto, pero hay ese elemento esencial e intangible de estar en el lugar correcto en el momento correcto y conocer a las personas adecuadas, lo que realmente ayuda a que tu negocio despegue.

En mi caso, tuve la increíble suerte de conocer a Dan McCormick cuando trabajaba en Shutterstock. En ese entonces, él era el CTO y el jefe del jefe de mi jefe. Dan asumió un gran riesgo al lanzar una startup conmigo; él y yo cofundamos Constructor.

También tuve la fortuna de conocer a personas sumamente amables y visionarias que estuvieron dispuestas a confiar en mí en los primeros días de Constructor. Por aquel entonces, clientes como Sephora y Bonobos se arriesgaron a trabajar con nosotros cuando apenas éramos una startup en fase inicial, y estamos muy agradecidos de que lo hicieran. Ciertamente, no tenían obligación, y seguramente los líderes de esas empresas se arriesgaron al apostarle a nosotros. Esas personas saben quiénes son y siempre tendrán un lugar especial en mi corazón. No tendríamos empresa sin ellos.

La humildad es otra característica que considero importante. Siempre habrá cosas que no sabes, y es fundamental sentirse cómodo con eso. Está bien decir: “No sé la respuesta, pero voy a encontrar a alguien que pueda ayudar. Voy a leer mucho e investigarlo.” Así es como se aprende y se mejora.

Y finalmente, la curiosidad innata suele ser una ventaja. Me resultan interesantes muchas áreas distintas, y creo que eso me ha ayudado en mi trabajo. Cuando tuvimos que resolver cuestiones para el negocio que yo desconocía, fue una excusa para aprender algo nuevo, lo cual encontraba muy emocionante.

¿Cuál fue la visión original de tu negocio de ecommerce? ¿Qué necesidad o necesidades intentabas resolver para tus clientes?

Como mencioné antes, mi primera experiencia con el descubrimiento de productos fue cuando era ingeniero de búsqueda en Shutterstock. Disfruté mucho ese trabajo, pero al mismo tiempo me preguntaba: ¿Realmente importaba? ¿Estaba trabajando en un “proyecto científico” o en algo que hiciera la diferencia? 

Vi, a través de pruebas A/B, que nuestros esfuerzos realmente tenían impacto, mejorando tanto la experiencia del cliente como los resultados financieros. Así que quería lograr ese tipo de cambio a gran escala para muchas más empresas de comercio electrónico, ayudándolas a convertir mejor los resultados de búsqueda en ingresos.

Y quería hacerlo con tecnología de búsqueda diseñada específicamente para ecommerce. La tecnología de búsqueda y descubrimiento de productos de código abierto que usábamos en Shutterstock (y que usaban muchas otras empresas de ecommerce en ese momento) era limitada; no estaba pensada especialmente para ecommerce ni orientada a la optimización de la conversión. 

Así que, cuando Dan y yo fundamos Constructor, queríamos construir una plataforma de búsqueda y descubrimiento de productos para ecommerce. Queríamos hacerlo bien; en esencia, queríamos crear el sistema de nuestros sueños, que sabíamos nunca hubiéramos podido desarrollar en una empresa individual de ecommerce debido a lo arriesgado, intensivo en tiempo y capital que habría sido. Razonamos que, si lo lográbamos y podíamos impulsar los resultados que teníamos en mente, ninguna empresa de ecommerce necesitaría volver a construir algo así.

Además, construir una plataforma interna de descubrimiento de productos exitosa no es fácil ni factible para la mayoría de las empresas. Sus propios equipos suelen tener recursos limitados, lo que termina influyendo mucho en las decisiones. En Shutterstock, cuando emprendíamos proyectos de búsqueda y descubrimiento, estábamos tremendamente orgullosos de nuestros resultados, pero cuando nos comparábamos con Amazon, que dispone de muchos más recursos, era como si nosotros hubiéramos inventado la aritmética mientras ellos ya estaban haciendo cálculo diferencial.

Así que, con Constructor, también queríamos democratizar la búsqueda y el descubrimiento de productos y "nivelar el campo de juego", porque una mayor competencia y mejores experiencias para los clientes benefician tanto a minoristas como a compradores.

¿Cómo ve la evolución de la industria del comercio electrónico en los próximos años?

La forma en la que las personas buscan productos en línea—dependiendo de palabras clave, sin poder usar frases completas para explicar lo que necesitan, esperando lo mejor—y cómo los descubren no ha cambiado mucho en más de 30 años. Pero a medida que los consumidores siguen esperando mejores experiencias digitales—y mientras la automatización, los transformadores (la tecnología sobre la que está construido ChatGPT y que hemos empezado a usar en Constructor en los últimos años), y otras tecnologías de IA ganan fuerza—vamos a ver cambios rápidos y transformadores en el comercio electrónico (sin doble sentido). 

Los minoristas tendrán formas más flexibles y mejores de mostrar su inventario en línea, y los compradores contarán con nuevas formas de encontrar los productos adecuados e interactuar con la función de búsqueda. Además, las operaciones de comercio electrónico de los minoristas estarán más profundamente interconectadas y serán más interdependientes de las tiendas físicas, por lo que la separación tradicional entre lo físico y lo digital será mucho más difusa. 

No todos los cambios serán positivos. Como hemos visto recientemente con tecnologías novedosas como ChatGPT, suele haber una carrera por hacer cualquier cosa para aprovechar la tendencia. Pero crear algo basado en IA solo por usar IA es un error. Las empresas de comercio electrónico deben preguntarse: ¿Qué problema o necesidad estamos intentando resolver? ¿Cómo podemos utilizar ChatGPT, otra IA o tecnología que no sea IA para ofrecer una solución mejor? Cuando puedes combinar lo nuevo y lo innovador con lo realmente útil—creando algo que los compradores usarán repetidamente y que aporte valor al negocio—te posicionas para el éxito.

¿Cómo equilibra la necesidad de innovación y experimentación con el mantenimiento de una infraestructura de comercio electrónico estable y fiable?

Esa es una pregunta muy acertada y requiere un enfoque bien pensado y equilibrado. Hay que saber dónde está bien experimentar y dónde es mejor no asumir riesgos.

Por ejemplo, cuando se trata de nuestros servicios principales en Constructor, nunca lanzaríamos algo que no haya sido completamente probado. Toda actualización o mejora pasa por una batería de pruebas unitarias y de estabilidad: ejecutamos varios días de tráfico previo contra el nuevo código para asegurarnos de que se mantiene estable. También exigimos que varias personas revisen minuciosamente el nuevo código antes de pasarlo a producción. En resumen, somos muy cautelosos, y por eso nunca tenemos interrupciones y el sistema principal nunca se ha caído en la historia de la empresa.

En cuanto a la innovación, a menudo colaboramos con clientes que quieren estar a la vanguardia e incorporar las tecnologías más novedosas y avanzadas. Así que nos esforzamos en desarrollar ideas y soluciones innovadoras y útiles, y dejamos claro qué es experimental aún.

Otros clientes nuestros adoptan un enfoque más prudente. En vez de ser los primeros en probar algo, esperan a que más empresas de comercio electrónico que trabajan con nosotros estén en funcionamiento y hayan visto un crecimiento medible, y entonces nos piden probarlo. Ambos enfoques tienen mérito y evidencian los distintos modos en que las empresas de ecommerce gestionan sus negocios.

¿Cuáles son las cinco tendencias emergentes que cree tendrán el mayor impacto en el futuro de las compras online?

5 Ecommerce Trends Shaping the Future of Online Shopping from Constructor CEO, Eli Finkelshteyn

1. Formas completamente nuevas de descubrimiento de productos. Sinceramente, esto es lo que más me ilusiona. Y no es solo una fantasía. La forma en que las personas descubren productos cuando compran en línea va a ampliarse y cambiar. Los consumidores no estarán limitados a buscar, navegar y ver recomendaciones. Habrá formas totalmente nuevas de descubrimiento de productos en ecommerce que aún no existen.

Ya empezamos a ver cómo podría ser ese futuro con tecnologías como ChatGPT. Cuando las personas buscan productos hoy en día, deben hacerlo de una manera que los motores de búsqueda puedan comprender: usando términos concisos, hablando casi como cavernícolas. A veces, eso es suficiente para que los compradores encuentren lo que necesitan.

Pero para las ocasiones en las que necesitas hacer una búsqueda más larga, detallada o abierta—como “¿Qué ingredientes necesito para una tarta de limón y merengue?” o “Vivo en Florida, estoy empezando a correr y quiero ropa deportiva práctica pero elegante”—ChatGPT puede ayudar. Al entrenar transformadores (la “T” en ChatGPT) con datos de ecommerce—y integrando tecnología de personalización—existe una oportunidad para crear experiencias de descubrimiento de productos transformadoras y útiles.

Pero esto es solo el comienzo de lo que es posible. Las empresas de ecommerce reconocen que las funcionalidades de búsqueda y navegación son útiles pero imperfectas: Por eso, el futuro será búsqueda y navegación, junto a otros modos de descubrimiento de productos, para responder de manera más completa a las necesidades tan amplias de los compradores.

2. Mostrar resultados de búsqueda de formas novedosas y frescas. Cuando se trata de mostrar resultados de búsqueda, aún estamos atrapados en los años noventa. No ha habido mucha inversión en la experimentación con la interfaz de usuario (UI), y hace tiempo que necesitamos un cambio.

A lo que me refiero es: cuando buscas un producto en un motor de búsqueda, normalmente los resultados se muestran en una cuadrícula de unas pocas columnas y varias filas. ¿Es esto porque es la forma óptima de mostrar productos? No, pero sí es una forma sencilla de mostrar información extraída de una base de datos. Romper con este status quo sucederá, y beneficiará a aquellas empresas que lo hagan bien porque podrán ofrecer una mejor experiencia a sus compradores y definir mejor la identidad de su marca.

Esto es algo que ya dominan en las tiendas físicas. Cuando exploras en la tienda física de un minorista, se nota el esfuerzo que han puesto en la curaduría y la exposición de sus productos: desde qué se coloca en el maniquí, dónde se sitúa el maniquí, cómo se posicionan los expositores, qué llevan puesto los dependientes, y así sucesivamente. Estos detalles diferencian a los minoristas entre sí y te dan una idea de su marca. Así que, en la búsqueda de productos online, también es posible ser creativo de esta manera. 

Piénsalo: compara la diferencia entre una tienda Apple, un Walmart y una boutique de ropa de alta gama. Es una experiencia completamente distinta entrar en cada uno de esos lugares. Ahora visita sus sitios web y busca algo. Todas las UIs y exhibiciones son básicamente iguales. Hay muchísima oportunidad de diferenciarse en la interfaz de usuario, y creo que la mayoría de la gente no la está considerando.

3. Empoderamiento de los responsables de merchandising online. Como mencioné, las tiendas físicas hoy son realmente buenas en la curaduría; tanto, que los compradores a menudo no notan el esfuerzo que se requiere para que los expositores luzcan tan bien. Estas tiendas y sus empleados necesitan las herramientas adecuadas para ordenar y mostrar los productos de manera atractiva y llamativa. En el entorno online, los minoristas también necesitan las herramientas adecuadas para mostrar su inventario y su curaduría de productos: hacer que la forma en que presentan los productos sea un reflejo de su marca. Esto se vuelve un poco más complicado online, donde además es necesario poder personalizar para cada visitante.

Por lo tanto, la cantidad de herramientas disponibles para los responsables de merchandising online, y la sofisticación de esas herramientas, aumentará. Y aunque muchas de ellas serán basadas en inteligencia artificial, no reemplazarán a los responsables humanos, quienes definen en gran medida la identidad de la marca, que es tanto arte como ciencia. Estos profesionales deben tomar decisiones estratégicas sobre la mejor manera de comunicar la identidad de la marca. Si se dejara todo en manos de la inteligencia artificial, surgirían demasiadas tiendas online idénticas, así que los elementos de toma de decisiones humanas siempre serán importantes. Los humanos son quienes mejor saben cómo crear experiencias agradables para otros humanos.

Es más, las herramientas de IA que realmente empoderan a los responsables de merchandising no pueden ser soluciones de “caja negra”. Es importante que los algoritmos subyacentes sean transparentes para estos profesionales, para que puedan entender lo que está haciendo el sistema y puedan anular las recomendaciones de la IA cuando lo consideren apropiado.

4. Personalización más útil: “Un hogar digital.” En sus primeros días, la personalización solía ser superficial, molesta o invasiva—como un anuncio que te sigue por toda la web, mostrándote un producto que miraste una vez en un sitio de comercio electrónico. Ahora estamos empezando a ver el inicio de personalizaciones mejores y más útiles en los sitios minoristas, en parte por un uso más responsable y acertado de los datos de clientes y una menor utilización de datos de terceros para impulsar la personalización.

Pensemos en Spotify y Netflix como ejemplos de lo que es posible: usan lo que los clientes les comunican directamente (conocido como “datos de cero parte” porque son datos que el cliente quiere compartir activamente con el sitio) para crear experiencias personalizadas. Y los usuarios quieren compartir esos datos con ellos; yo, por ejemplo, indico “me gusta” en las canciones que disfruto en Spotify porque quiero que me sugieran canciones similares que me gusten. Para los consumidores, el valor de compartir sus datos y participar de este modo es claro, y ven los beneficios de forma inmediata. 

La personalización en el sector minorista seguirá también este camino, confiando más en la información explícita que los compradores quieran facilitar y mostrando el valor de ese intercambio. Esto es lo que Constructor hace con nuestro producto Quizzes—dando recomendaciones personalizadas al instante según cómo respondan los usuarios a breves encuestas. Utilizar datos de cero parte de este modo—junto con datos de comportamiento o clickstream propios—permitirá conseguir experiencias sumamente relevantes y personalizadas que respeten la privacidad de los compradores.

Spotify y Netflix también destacan por crear un “hogar digital” para los usuarios: una cuenta o destino familiar, fácil de navegar, y completamente adaptado y personalizado para cada uno. Para que los minoristas puedan competir con los grandes como Amazon, también necesitarán crear este tipo de hogar digital personalizado, que permita a los compradores online sentirse como si entraran en su tienda favorita o en su bar favorito, donde el dueño los conoce y está pendiente de sus necesidades. 

Para que los compradores se sientan más como en casa, la personalización debe continuar su transformación: pasando de ser superficial e invasiva a estar empoderada y ser empática. Recién estamos viendo el comienzo de esta evolución, y las empresas que lo descubran más rápido y mejor serán las que tengan los usuarios más leales.

5. La continua fusión de experiencias digitales y físicas. Tradicionalmente, estos ámbitos han estado totalmente separados: equipos separados, datos en silos y experiencias distintas. Pero para los consumidores, ¿no es todo la misma marca? Las experiencias separadas pueden causar confusión y frustración, mientras que la comodidad de las experiencias omnicanal es positiva tanto para compradores como para minoristas, además de ser otra oportunidad para continuar esa experiencia de compra conectada y personalizada de un punto de contacto al siguiente. 

Así que, espere ver una continuación de la difuminación de la línea entre las tiendas digitales y físicas—con más opciones de “compra en línea, recoge en tienda”, el uso de aplicaciones móviles y tecnología de balizas para ayudarle a localizar productos en la tienda, y personalización en tiempo real impulsada por datos de múltiples canales. Para los minoristas, las campañas del lado digital ayudarán a las campañas en las tiendas físicas y viceversa.

Cuando se trata de brindar de forma constante recorridos de cliente holísticos y conectados, ¿ya hemos llegado, como industria? Ni cerca. Pero es el camino del futuro: uno que es tecnológicamente posible y creará una experiencia del cliente mucho mejor. Los minoristas que lleguen primero cosecharán los beneficios.

¿Hay alguna tendencia pasada que ahora sea una práctica común en el comercio electrónico en la que le hubiera gustado dedicar un 50% más de tiempo? ¿Cuál y por qué?

Hace un año, más o menos, si intentaba promover o implementar nuevos tipos o formas de descubrimiento de productos, realmente era muy difícil—una verdadera batalla cuesta arriba. Tomaba mucho tiempo y esfuerzo convencer a la gente de probar nuevas ideas. Esto era algo en lo que sí dedicamos tiempo, pero menos del que me hubiera gustado, simplemente porque el mercado no estaba preparado para ello.

Pero esa cultura y reticencia parecieron cambiar de la noche a la mañana cuando ChatGPT apareció. Abrió los ojos de todos ante el hecho de que habrá nuevas formas de descubrimiento de productos—y aumentó significativamente el deseo de las empresas de probarlas y ser pioneras en ello. Así que, lo que antes era un reto se ha vuelto un problema mucho más fácil de abordar, ya que ahora las marcas se nos acercan de forma proactiva para preguntar si tenemos algo nuevo relacionado con ChatGPT.

Y sí, tenemos muchas ideas—superponiendo personalización e información de catálogos de productos sobre inteligencia artificial generativa, como mencioné. También estamos trabajando en el uso de LLMs y transformadores para ofrecer una mejor recuperación de productos y filtrar resultados de búsqueda irrelevantes. Este trabajo puede tener un impacto aún mayor en los negocios de los clientes que los aspectos de “comercio conversacional” de ChatGPT; veremos a medida que sigamos experimentando y probando.

Así que, por un lado, tenemos una gran oportunidad por la que estoy agradecido. Pero la oportunidad también conlleva la obligación de desarrollar productos de forma responsable y aportar valor. Ahora estamos en el medio de un ciclo de expectativas porque la emoción de los clientes crea nuevas oportunidades. Desafortunadamente, muchas empresas entran en la mezcla con "aceite de serpiente". Y ese aceite de serpiente es lo que convierte el ciclo de expectativas en una etapa de decepción.

Por eso somos muy claros cuando trabajamos en algo experimental. No sabemos si será lo mejor de todo, pero nos emociona averiguarlo. Y cuando los clientes quieren sumarse como beta testers de alguna de estas innovaciones, nos encanta. Saben que estamos comprometidos a equilibrar la emoción con humildad y a actuar correctamente tanto por ellos como por sus compradores.

Mirando hacia el futuro, ¿cuáles son las mayores oportunidades y desafíos que enfrenta la industria del comercio electrónico y cómo planea abordarlos en los próximos años?

Existen muchas oportunidades para mejorar y expandir la forma en que los compradores interactúan con los sitios de comercio electrónico. Como he mencionado, con tanta funcionalidad aún atrapada en conceptos inventados en los años noventa, es hora de un cambio. Y a medida que la tecnología sigue avanzando rápidamente, estamos al borde de ese cambio. Es un momento emocionante y una oportunidad para mejorar la experiencia del cliente y optimizar los resultados para las empresas de ecommerce: una situación en la que todos ganan.

El desafío hoy en día, en todos los aspectos del comercio electrónico, es combinar lo que es posible con lo que es ético y aporta verdadera utilidad. Creo firmemente en el uso ético y responsable de la IA y en utilizar los datos de los clientes de formas que respeten la privacidad y aporten valor. 

Además, es fácil dejarse deslumbrar por la próxima “gran novedad” en el mundo de la tecnología hoy. Pero cuando las empresas se apresuran a incorporar una nueva tecnología solo porque es atractiva—o simplemente para poder decir que la están usando—a menudo crean algo que los consumidores probarán una o dos veces y luego abandonarán. Lo hemos visto, y seguiremos viendo, muchos trucos que desaparecen rápidamente.

En particular, todavía estamos en los primeros días de lo que es posible con IA generativa. En Constructor, realmente nos entusiasman nuestros experimentos en este campo. A medida que emprendemos nuevos proyectos y actividades, seguimos comprometidos con la utilidad: es el corazón de lo que hace Constructor.

Entre nuestros principios rectores está la promesa de preguntarnos: ¿Lo que creamos es beneficioso para el comprador y el minorista? Así que, mientras avanzamos, nos comprometemos a usar la tecnología para crear la mejor experiencia posible para compradores y minoristas por igual.

Si pudiera iniciar un movimiento que tuviera el mayor impacto positivo para la mayor cantidad de personas, ¿cuál sería?

Esta es una pregunta difícil. Paso mucho tiempo en el mundo empresarial. Hay personas mucho más inteligentes que yo pensando en problemas más importantes como el hambre en el mundo, así que espero que esté bien centrarme en el mundo empresarial para mi respuesta, simplemente porque creo que allí puedo ayudar más. Más organizaciones deberían comprometerse a crear alianzas genuinas con las personas con las que hacen negocios. Debería existir la expectativa de que la confianza debe ganarse, y es responsabilidad del proveedor ganarse esa confianza.

Cuando observas cómo están organizados los proveedores tradicionales, hay un vendedor que te vende un producto—luego, una vez que lo compras, te derivan a otra persona. No hablas con la misma persona que te vendió el producto inicialmente. Y, en cualquier caso, esa persona no participó en la creación del producto, así que hay un límite en cuanto a cuánto puede ayudarte. Pero habría personas más felices y con más confianza en el mundo empresarial si existiera una cultura más extendida de responsabilidad, mejores y más transparentes transiciones y un compromiso real con la creación de verdaderas alianzas.

Hoy en día se invierte mucho tiempo y dinero en evaluar proveedores, y con razón—tantos han roto la confianza de sus clientes que esos mismos clientes saben que deben evaluarlos a fondo. Yo creo que el mundo sería mucho mejor si más empresas dijeran: “Quiero ganarme tu confianza antes de que me pagues”, y luego realmente priorizaran construir esa chispa de confianza—no solo para mantener a un cliente, sino para ir más allá y crear una verdadera alianza.

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