Gamers ahora disponen en Latam de SSD más fría
Un estudio de Juniper Research afirma que la integración comercial de tecnologías, como los robots y las interfaces de lenguaje natural, dará lugar a la compra de bienes a distancia por un total de $ 2,1 mil billones para el 2021.
Esto representa un aumento del 100% de la proyección de este año para gastar en bienes físicos y digitales. Pero, además, la investigación afirma que es gracias al uso del celular o móvil, ha ayudado al comercio minorista digital y es la causa del desarrollo de áreas como motores de búsqueda, un nuevo uso del lenguaje y cambios en los tipos de pagos.
Comprensión de la intención del comprador
El nuevo estudio, “Los moviles y pagos en línea a distancia de mercancía digital: oportunidades y pronósticos 2016-2021, encontró que los compradores ahora utilizan palabras claves que el comercio ha tenido que aprender a manejar, y sustituir anteriores menús que antes usaban.
En el momento en que los comerciantes implementen las interfaces conversacionales, como los robots, entenderán mucho mejor la intención del consumidor. Una empresa llamada North Face, ha desarrollado un asistente digital inteligente para ayudar a los consumidores a elegir el producto adecuado. Mientras tanto,Facebook, Google y Etsy están invirtiendo muy fuerte en soluciones similares
“La búsqueda de productos y el descubrimiento de una nueva étapa de diálogos entre el comprador y el vendedor es clave”, señaló el autor la investigación Steffen Sorrell. “Ahora se ofrece una interface de conversación, y luego al aceptar los datos del producto se logra un resultado que convence a ambos”.
Además, la investigación reveló que la actividad sustancial está moviéndose hacia la mejora del punto de pago. Con esto se busca simplificar las necesidades del consumidor con eficacia.
La empresa Klarna evita en la tarjeta personal el uso de claves. En su lugar, los clientes pueden entrar a solicitar los pedidos vía Internet, con solamente recordar su correo electrónico o el código postal.
Mientras tanto, la investigación examinó cómo se utiliza el aprendizaje de la máquina para minimizar la posibilidad de rechzar el pago. Adyen, por ejemplo, está utilizando la tecnología para evitar el rechazo del pago debido a errores en el formato.
