Haciendo 'match' con los intereses del nuevo consumidor online

En el mes de mayo del presente año, Reuters publicó la noticia sobre la inversión de más de US$ 60 millones por parte de LVMH (conglomerado que reúne fashion brands como Louis Vuitton, Dior y Sephora) destinados a Lyst, una startup basada en Londres definida como un online fashion search business. Básicamente, Lyst es una plataforma que agrega diferentes e-commerce de moda en un solo lugar con un “carrito de compras universal”. Luego de la noticia, la compañía declaró que usará los fondos levantados para expandirse a nuevas regiones e idiomas (que acaba de lanzarse en francés) e invertir en tecnología, sobre todo para mejorar los algoritmos de búsqueda.

Esto último es relevante en tanto Lyst goza de un alto valor gracias a que hace uso de Machine Learning para mostrar contenido de alta calidad a sus usuarios. La secuencia de la empresa inglesa consiste en obtener, clasificar y analizar grandes cantidades de datos (Big Data) proveniente de los usuarios. A partir de dichos insumos, Machine Learning se encarga de predecir cuáles son los intereses y preferencias de los usuarios al ingresar a Lyst. He ahí la solidez de su modelo de negocio.

En diferentes sectores económicos encontramos oportunidades para el aprovechamiento de Big Data. Ciertamente, todas las empresas quieren hacer match con sus consumidores. Por ello, conocerlos bien es imprescindible. Apple necesita mostrar aplicaciones relevantes en su app store. Intuit necesita mostrar una buena página de ayuda cuando un usuario ingresa un determinado formulario de impuestos. Si el usuario no está frente a lo que quiere ver, se irá.

Más allá de la banca comercial, ¿cómo vienen aplicándose estás herramientas en el Perú? “En retail existen hoy muchas fallas al recomendar productos a sus clientes, esto porque carecen del conocimiento necesario. Si por el contrario, con la información que nos deja el cliente y lo que externamente me pueda alimentar para conocerlo mucho más, la recomendación estaría mejor perfilada”, acota Edison Medina, Director del Diplomado Internacional en Business Intelligence & Analytics en la Escuela de Postgrado de la UPC.

¿Por qué este conocimiento es tan relevante? Medina nos ayuda a descubrirlo: “Hoy encontramos estudios que resaltan que un porcentaje importante de clientes tienen más probabilidad de comprar cuando reciben la recomendación adecuada”.

EL DATO
►Startups con base en Londres como Farfetch, ASOS, Net a Porter y Business of Fashion han estado en la misma línea de desarrollo de Search Engine.

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