Parte 57 - El amigo..... ¿Cómo creamos asesores digitales para clientes?
Desde campos de búsqueda y filtros hasta una conversación que ayuda al cliente a encontrar lo que necesita.
Imagina que entras en una tienda física especializada.
Estás parado frente a una pared de productos.
Un empleado se acerca y pregunta:
"¿En qué puedo ayudarle?"
Podrías responder:
"Necesito una chaqueta para hacer senderismo."
Un buen empleado no señala inmediatamente la chaqueta más cara de la tienda.
Ella pregunta más.
¿Cuándo deberías usarlo?
¿Verano o invierno?
¿Cuánto duran tus paseos?
¿Es importante tener un peso bajo?
¿Resistirá las fuertes lluvias?
¿Ya tienes una capa intermedia?
¿Qué quieres usar?
A través de la conversación, sucede algo importante.
El empleado te ayuda a traducir una necesidad en criterios .
Luego, ella relaciona los criterios con el conocimiento que tiene sobre
los productos.
Es este mecanismo básico el que intentamos recrear al crear un asesor digital para clientes.
El cliente no necesita necesariamente saber el nombre del producto.
Ella no necesita comprender la estructura de categorías.
Tampoco necesita conocer los términos técnicos.
Ella puede empezar con su propio idioma:
"Necesito una chaqueta ligera que me mantenga seco en la montaña."
La tarea del asesor digital de clientes consiste en comprender la necesidad, formular preguntas relevantes, utilizar el conocimiento de los productos de la empresa y ayudar al cliente a encontrar alternativas pertinentes.
La inteligencia artificial hace que este tipo de diálogo sea mucho más interesante que antes.
Pero un modelo de lenguaje por sí solo no es un buen asesor para el cliente.
Necesita tener acceso a la información correcta del producto.
Debe conocer sus limitaciones.
Debe saber cuándo preguntar más.
Y la empresa debe decidir qué tareas necesita realizar realmente.
tener la oportunidad de actuar.
Para las pequeñas y medianas empresas, esto puede abrir una oportunidad particularmente
una oportunidad interesante.
La experiencia que antes solo estaba disponible cuando
Un empleado experimentado que se encontraba detrás del mostrador puede ser más accesible digitalmente, incluso cuando el empleado no está presente .
Magne y el amigo
Magne
Amigo...
Ahora vas a la tienda.
El amigo
Finalmente.
¿Qué debería vender?
Magne
Nada.
El amigo
Esta va a ser una tienda extraña.
Magne
Je je.
Se supone que debes ayudar al cliente.
El amigo
Me gusta más así.
Magne
El cliente entra y dice:
"Necesito un portátil nuevo."
¿Qué respondes?
El amigo
"Aquí hay 184 computadoras portátiles."
Magne
Estás despedido.
El amigo
¿Ya?
Magne
Eso es lo que podría hacer el campo de búsqueda.
Un consejero debe hacer preguntas
El amigo
Bueno.
Déjame intentarlo de nuevo.
¿Para qué utilizará el cliente el portátil?
Magne
Estudios.
El amigo
¿Qué tipos de programas?
Magne
Procesamiento de textos, navegación web y videoconferencias habituales.
El amigo
¿El cliente lo usará mucho?
Magne
Sí.
El amigo
¿Qué importancia tiene la duración de la batería?
Magne
Muy importante.
El amigo
¿El cliente jugará a juegos exigentes?
Magne
No.
El amigo
¿Cuál es el presupuesto?
Magne
Máximo 12.000 coronas.
El amigo
Ahora empezamos a tener una base para la toma de decisiones.
Magne
Y el cliente no necesitaba saber cuánta memoria RAM ni qué procesador buscar.
El amigo
Exactamente.
Ella me dijo lo que necesita .
Desde el idioma del cliente hasta los datos del producto
Magne
Pero ahora viene la parte difícil.
¿Cómo saber qué productos son adecuados?
El amigo
Necesito información sobre el producto.
Magne
¿De nuevo?
El amigo
Je je.
Hemos dedicado varios artículos a este tema por una razón.
Debo ser capaz de relacionar las necesidades del cliente con las características relevantes del producto.
Magne
Entonces:
"Llevaré el ordenador conmigo todos los días"
puede significar que el peso se vuelve importante.
El amigo
Sí.
"La necesito para toda la jornada de estudio" hace que la duración de la batería sea relevante.
La frase "Voy a usar aplicaciones de oficina normales" influye en la cantidad de rendimiento que se necesita.
Y el presupuesto limita las opciones.
Magne
Entonces sucede algo interesante.
El cliente expresa sus necesidades .
El catálogo de productos habla de atributos .
El amigo
Y el asesor digital de clientes intenta tender un puente entre ellos.
Pero el asesor debe poder explicar por qué.
Magne
Entonces encontrarás tres productos.
¿Puedes simplemente enseñárselo?
El amigo
Debería hacer más que eso.
Magne
¿Y entonces?
El amigo
Explique por qué son relevantes.
Por ejemplo:
"Este modelo es el más ligero de los tres y resulta ideal si sueles llevar tu ordenador contigo a menudo."
O:
"Este modelo tiene una autonomía de batería declarada mayor, pero pesa más."
Magne
Es mucho mejor que:
“Recomendamos el producto B.”
El amigo
Sí.
Una recomendación resulta más útil cuando el cliente comprende la lógica que la justifica y las ventajas e inconvenientes que implica .
Un buen asesor no debe presionar al cliente.
Magne
Pero la tienda online quiere vender.
¿No deberíamos programarte para que recomiendes el producto con el mayor margen de beneficio?
El amigo
Entonces tenemos un problema de confianza.
Magne
¿Entonces lo más caro no es automáticamente lo mejor?
El amigo
Por supuesto que no.
Si un modelo menos costoso satisface mejor las necesidades del cliente, el asesor debería poder indicarlo.
Magne
¿Incluso si la empresa obtiene menos ganancias con esa compra en particular?
El amigo
Si el objetivo es generar confianza a largo plazo y ofrecer una buena experiencia al cliente, el asesoramiento adecuado puede ser más valioso que el valor máximo de una sola transacción.
Magne
Por lo tanto, debemos decidir qué es lo que el asesor debe optimizar.
El amigo
Esa es una pregunta muy importante.
El asesor debe poder decir "No lo sé".
Magne
¿Qué ocurre si el cliente pregunta sobre algo de lo que no tienes información?
El amigo
Entonces no debería dar ninguna respuesta.
Magne
Pero a la IA generativa le gusta responder.
El amigo
Por lo tanto, el sistema debe construirse con límites.
Si la base de conocimientos no proporciona una respuesta determinada, el asesor debería poder decir:
"No tengo suficiente información para responder a esto con certeza."
Magne
¿Y tal vez enviar al cliente a otro lugar?
El amigo
Sí.
A un empleado.
Magne
Suena casi anticuado.
El amigo
Se llama buen servicio al cliente.
Je je.
La gente debe ser parte de la solución.
Magne
¿Entonces el objetivo no es asegurarse de que el cliente nunca hable con un ser humano?
El amigo
No.
El objetivo debe ser ayudar al cliente de la mejor manera posible.
Algunas preguntas son sencillas y repetitivas.
Otros requieren experiencia, criterio o información que el sistema no posee.
Magne
Entonces el asesor digital puede encargarse de todo...
El amigo
...y los humanos toman el control cuando realmente se necesita la experiencia humana.
Magne
También puede mejorar el servicio al cliente.
El amigo
Si se implementa correctamente.
Es posible que el empleado omita algunas de las preguntas repetitivas más fáciles y dedique más tiempo a las difíciles.
El asesor digital necesita una base de conocimientos.
Magne
Ahora voy a adivinar lo que vas a decir.
El amigo
Correr.
Magne
No podemos simplemente instalar una IA y pensar que ya tenemos un asesor de clientes.
El amigo
Absolutamente cierto.
Magne
Necesitamos:
datos del producto,
descripciones de productos,
conocimientos profesionales,
guías de compra,
Preguntas frecuentes,
información de entrega,
devolver,
garantía...
El amigo
...y reglas claras sobre lo que el sistema puede y no puede hacer.
Magne
Así que todo lo que hemos construido a lo largo de esta sección empieza a cobrar sentido aquí.
El amigo
Sí.
El asesor digital de clientes es, en esencia, una interfaz para el conocimiento que la empresa ya ha acumulado .
¿Qué pasa con las pequeñas tiendas online?
Magne
Pero ahora esto suena rápidamente caro y complicado.
¿Y qué hay de la pequeña tienda especializada?
El amigo
No tiene por qué empezar con el asesor de IA más avanzado del mundo.
Magne
¿Dónde empieza?
El amigo
Con las preguntas más frecuentes.
Magne
Como ya hemos comentado.
El amigo
Sí.
¿Qué preguntas hacen los clientes antes de comprar?
¿Qué criterios utilizan?
¿Qué productos están comparando?
¿Qué suele pedir a cambio el empleado con experiencia?
Magne
De esta forma, podemos diseñar la conversación de consultoría antes de desarrollar la tecnología.
El amigo
Deberíamos.
La tecnología debe surgir después de comprender la tarea .
Podemos empezar con una categoría
Magne
¿Entonces no necesitamos conectar al asesor a 20.000 productos el primer día?
El amigo
Yo no lo haría.
Magne
¿Qué harías?
El amigo
Elija una categoría de producto donde:
Los clientes necesitan orientación,
La empresa tiene buenos conocimientos profesionales,
Los datos del producto son razonablemente buenos,
y es posible controlar la calidad.
Magne
Cebada.
Prueba.
Cuero.
El amigo
Mejorar.
Magne
Y luego expandir.
El amigo
Sí.
A menudo, es una mejor estrategia de IA que intentar automatizar todo el negocio el lunes.
¿Cómo sabemos si el asesor es bueno?
Magne
Un chatbot puede tener un aspecto impresionante.
El amigo
No es una buena medida de calidad.
Magne
¿Qué deberíamos medir?
El amigo
Por ejemplo:
¿Recibe el cliente sugerencias relevantes?
¿Son correctos los datos?
¿Entiende el cliente por qué se recomiendan los productos?
¿La conversación da lugar a menos preguntas?
¿El cliente encuentra el producto más rápido?
¿Se están eligiendo menos productos basándose en criterios erróneos?
Cuando el sistema no lo sabe, ¿lo gestiona correctamente?
Magne
Por lo tanto, debemos medir la calidad de la ayuda , no cuán humano parece el chatbot.
El amigo
Exactamente.
El asesor también puede enseñar algo a la empresa.
Magne
Espera un minuto.
Si mil clientes hablan con el asesor...
Entonces, de repente, tenemos mucha información valiosa.
El amigo
Potencialmente, sí, siempre y cuando los datos se manejen de forma legal y responsable.
Magne
Podemos ver qué preguntas se repiten.
El amigo
¿Qué características priorizan los clientes?
¿Qué productos se comparan con frecuencia?
Donde el asesor carece de conocimientos.
Cuando los clientes se muestran indecisos.
Magne
Por lo tanto, el asesor no puede simplemente utilizar el conocimiento de la empresa.
También puede ayudar a la empresa a descubrir qué conocimientos le faltan .
El amigo
Ahí es donde se forma un círculo interesante.
De la consultoría al aprendizaje
Magne
Déjame intentarlo.
La empresa desarrolla conocimiento del producto.
El asesor digital utiliza ese conocimiento.
Los clientes hacen preguntas.
Las preguntas revelan nuevas necesidades de conocimiento.
La empresa mejora el conocimiento.
Y el asesor mejora.
El amigo
Ahí lo tienes.
Magne
Entonces, esto no es solo un chatbot.
El amigo
No.
Si se hace bien, pasa a formar parte de un sistema de aprendizaje y conocimiento centrado en el cliente .
especialización académica
Un asesor digital de clientes es más que un chatbot.
Los términos chatbot , asistente de IA , asistente de compras y asesor digital se utilizan a menudo indistintamente.
Es útil distinguirlos.
Se puede crear un chatbot sencillo para responder a un conjunto limitado de preguntas.
Un asesor de clientes basado en IA puede tener una tarea más completa:
para comprender las necesidades expresadas por el cliente,
hacer preguntas de seguimiento,
encontrar información relevante,
conectar las necesidades con las características del producto,
presentar alternativas,
explicar las diferencias,
y brindar asistencia adicional al cliente cuando el propio sistema no pueda resolver la tarea.
Por lo tanto, el factor decisivo no es si la solución tiene una ventana de chat.
Lo crucial es qué tarea resuelve realmente para el cliente .
La consultoría comienza con las necesidades, no con los productos.
Las recomendaciones de productos tradicionales a menudo se basan en los productos mismos.
Los clientes que vieron esto también vieron esto.
Los clientes que compraron esto también compraron esto.
Estos mecanismos pueden ser útiles, pero no necesariamente constituyen asesoramiento psicológico.
La consultoría requiere una mayor comprensión de lo que el cliente intenta lograr .
Por lo tanto, un asesor de clientes digital debería poder trabajar desde:
necesidades → criterios → características relevantes → productos → explicación.
No solo eso:
producto → producto similar.
El diálogo debe tener un propósito.
Un asesor digital no debería hacer preguntas solo para parecer conversacional.
Cada pregunta debería reducir la incertidumbre o mejorar la recomendación.
Si el cliente quiere zapatillas para correr, la información relevante podría ser:
sustrato,
cantidad de ejecución,
nivel de experiencia,
preferencias,
y cualquier otro criterio que sea realmente relevante para la selección del producto.
Las preguntas que se deben formular deben determinarse en función del conocimiento experto de la categoría de producto correspondiente.
De este modo, el diseño de conversaciones se convierte también en diseño de conocimiento .
El asesor necesita fuentes fiables
Un modelo de lenguaje puede generar respuestas plausibles a partir del conocimiento general.
Eso no es suficiente para un asesor de clientes comerciales.
La empresa debe definir qué fuentes de información puede utilizar el asesor.
Por ejemplo, podría ser:
la base de datos de productos,
El sistema PIM,
descripciones de productos aprobadas,
guías de compra,
Preguntas frecuentes,
información de entrega,
políticas de devolución,
condiciones de garantía,
y otros contenidos temáticos de calidad garantizada.
Esto permite elaborar el asesoramiento a partir del conocimiento documentado de la empresa , en lugar de depender de la generación gratuita de información.
Generación aumentada por recuperación
Un enfoque técnico relevante es la recuperación aumentada.
Generación , a menudo abreviada RAG.
El principio es que el sistema de IA primero recupera información relevante de una base de conocimiento definida y luego utiliza esta
la información como base para la respuesta.
Para una tienda en línea, esto podría significar que el cliente pregunte:
"¿Esta chaqueta es adecuada para usar en invierno?"
El sistema busca información relevante sobre el producto y cualquier guía antes de formular la respuesta.
RAG no elimina el riesgo de errores.
Pero este principio permite vincular más estrechamente a la generación de información con las fuentes de información propias y controladas de la empresa.
El conocimiento estructurado y el no estructurado deben trabajar juntos.
Un buen asesor digital puede necesitar varios tipos de información.
Los datos estructurados pueden revelar:
precio,
peso,
tamaño,
estado del stock,
material,
compatibilidad.
El contenido no estructurado puede explicar:
para quién es adecuado el producto,
cómo se utiliza,
qué compromisos implica,
y por qué una característica en particular es importante.
La consultoría resulta especialmente interesante cuando el sistema puede combinar ambos aspectos.
Los datos proporcionan precisión.
El contenido del tema proporciona contexto.
Las recomendaciones explicables facilitan la comprensión.
Preferiblemente, una recomendación no debería presentarse únicamente como un resultado.
“Recomendamos el modelo B.”
El cliente puede beneficiarse más de:
El modelo B se ajusta a tus criterios porque es más ligero que el A y tiene una mayor autonomía de batería. El modelo C ofrece un rendimiento superior, pero según el uso que describes, no parece que necesites la capacidad adicional.
La explicación permite al cliente evaluar la recomendación.
Esto refuerza la capacidad de decisión del cliente y, al mismo tiempo, puede hacer que el asesoramiento sea más transparente.
La incertidumbre debe formar parte del diseño.
La IA generativa puede producir errores.
Por lo tanto, un asesor digital de clientes debería diseñarse para situaciones en las que no lo sabe .
Puede implicar:
Para solicitar más información,
para resaltar la incertidumbre,
evitar recomendaciones cuando la base de conocimientos es insuficiente,
o bien, pasar la conversación a hablar con una persona.
Un sistema que siempre da una respuesta segura puede parecer impresionante.
Pero puede ser un mal consejero.
La transmisión a los humanos debe planificarse.
La intervención humana no debe considerarse una derrota para el sistema de IA.
Forma parte del diseño del servicio.
La empresa debe definir las situaciones en las que sea necesaria la asistencia humana.
Podría ser cuando:
El cliente lo solicita,
La pregunta está fuera de la base de conocimientos,
Las consecuencias de los errores son grandes,
La situación exige discreción.
o el cliente tiene un problema que el sistema no puede resolver.
Por lo tanto, un buen servicio digital no tiene por qué elegir entre humanos o IA .
Puede diseñar una buena interacción entre ellos.
La privacidad debe estar integrada desde el principio.
Una solución basada en el diálogo puede lograr que los clientes compartan más información que un campo de búsqueda tradicional.
Por lo tanto, la empresa debe reflexionar detenidamente sobre qué información es realmente necesaria.
No se debe alentar al cliente a compartir información personal que no sea necesaria para la tarea.
La empresa también debe tener control sobre cómo se procesa, almacena y, posiblemente, se utiliza posteriormente la información.
Esto no es algo que deba agregarse después de que el asesor esté configurado.
La privacidad debe estar incluida en el propio diseño.
El asesor digital puede convertirse en una nueva fuente de información valiosa.
Estas conversaciones también pueden proporcionar a la empresa información valiosa a nivel global.
Pueden mostrar:
qué preguntas hacen los clientes,
qué palabras usan,
qué criterios priorizan,
donde la información del producto es débil,
y cuando el asesor no puede ayudar.
Esto permite que el sistema forme parte de un ciclo de aprendizaje continuo:
Preguntas de los clientes → Información valiosa → Mayor conocimiento → Mejor asesoramiento.
Esta es quizás una de las características más interesantes de los asesores digitales de clientes.
No pueden limitarse a transmitir conocimientos.
Pueden ayudar a la empresa a comprender qué conocimientos necesitan mejorarse .
Las pequeñas y medianas empresas deberían empezar poco a poco.
Para una empresa pequeña, puede que no sea práctico crear un asesor digital para toda la gama de productos a la vez.
Un mejor comienzo podría ser una categoría donde:
Los clientes tienen necesidades de asesoramiento claras,
Los empleados tienen buenas habilidades profesionales,
La información del producto es de alta calidad.
y la empresa puede controlar los resultados.
Posteriormente, se puede probar la solución con preguntas reales.
¿Qué entendió el sistema?
¿Qué fue lo que malinterpretó?
¿Qué información faltaba?
¿Cuándo debe enviarse al cliente?
De esta forma, la empresa puede desarrollar gradualmente tanto la tecnología como la base de conocimientos.
Desde las necesidades del cliente hasta la recomendación
El asesor digital debe salvar la brecha entre el idioma del cliente y el catálogo de productos.
Paso | ¿Qué está sucediendo? | Ejemplo |
1. Necesidad | El cliente describe la situación con sus propias palabras. | "Necesito un portátil ligero para estudiar". |
2. Aclaración | El asesor hace preguntas pertinentes. | Requisitos de presupuesto, uso, peso y batería |
3. Criterios | La necesidad se traduce en características del producto. | Peso ligero, batería de larga duración, rendimiento moderado |
4. Recogida | Existen productos y conocimientos relevantes. | Productos que se ajusten al presupuesto y a los requisitos. |
5. Comparación | Las alternativas se evalúan según los criterios. | A es el más ligero, B tiene la mayor duración de batería. |
6. Explicación | El cliente aprende por qué los productos son adecuados. | Se explican las ventajas y las desventajas. |
7. Decisión | El cliente conserva el control sobre la selección. | El cliente elige en función de sus propias prioridades. |
8. Escalada | Los humanos toman el control cuando es necesario. | Preguntas complejas o sin respuesta |
¿Qué necesita el asesor digital de clientes?
Los buenos consejos se construyen desde la base.
bloque de construcción | Por qué es importante |
necesidades del cliente | El consejo debe basarse en la tarea que el cliente intenta resolver. |
Datos del producto | Proporciona información precisa sobre los productos. |
Conocimiento del producto | Explica qué significan estas características en la práctica. |
Taxonomía y términos técnicos | Hacer que el conocimiento sea más coherente. |
Guías de compra y preguntas frecuentes | Proporciona contexto y respuestas a preguntas comunes. |
Normas y restricciones | Define lo que el sistema puede y no puede hacer. |
modelo de IA | Hace posible el diálogo y la comprensión lingüística. |
Garantía de calidad humana | Verifica la profesionalidad y mejora el sistema. |
traspaso humano | Garantizar la ayuda humana cuando la IA no es suficiente. |
Bucle de retroalimentación | Convertir las preguntas de los clientes en una base para la mejora |
¿Qué puede hacer primero una tienda online pequeña?
El asesor digital de clientes no tiene por qué empezar como un gigantesco proyecto de IA.
Paso | Pregunta | Acción práctica |
1. Seleccione el área | ¿Dónde necesitan más ayuda los clientes? | Comience con una categoría de producto. |
2. Recopilar preguntas | ¿Qué es lo que realmente piden los clientes? | Utilice el servicio al cliente y la experiencia del empleado. |
3. Planificar el asesoramiento | ¿Qué pide un buen empleado a cambio? | Documenta la conversación |
4. Datos claros del producto | ¿Tenemos la información que necesita el asesor? | Mejorar los atributos y la calidad de los datos. |
5. Documentar el conocimiento | ¿Qué saben los empleados que los sistemas desconocen? | Crea guías, explicaciones y reglas. |
6. Definir los límites | ¿Cuándo no debería responder la IA? | Crear reglas para la incertidumbre y la escalada. |
7. Prueba | ¿El asesor proporciona respuestas correctas y útiles? | Prueba con preguntas reales de clientes. |
8. Aprender | ¿Dónde falla? | Mejorar la base de conocimientos |
9. Expand | ¿La calidad es suficientemente buena? | Añadir gradualmente más productos y necesidades. |
Términos técnicos
Conceptos clave para la creación de asesores digitales para clientes
Término técnico | Explicación |
Asistente de compras digital / Asistente de compras con IA | Una solución digital que ayuda a los clientes a formular sus necesidades, comprender las alternativas y encontrar productos relevantes. |
Comercio conversacional | Comercio donde se utilizan interfaces basadas en diálogo para, entre otras cosas, procesos de búsqueda, orientación, servicio o compra. |
Diseño de conversaciones | Planificar cómo un servicio digital entabla un diálogo significativo con el usuario. |
Lenguaje natural | El lenguaje humano, tal como se utiliza en la comunicación cotidiana, en contraposición a los comandos predefinidos o las estructuras de búsqueda. |
Intención | Lo que el usuario intenta lograr mediante una pregunta o acción. |
Generación aumentada por recuperación | Un enfoque en el que se recupera información relevante de una base de conocimientos definida antes de que un modelo generativo formule la respuesta. |
Base de conocimientos | Una recopilación estructurada o documentada de información que el sistema puede utilizar como base para dar respuestas y consejos. |
Datos estructurados | Información organizada en campos o formatos definidos para que pueda ser procesada fácilmente por una máquina. |
Datos no estructurados | Información que se encuentra principalmente en texto libre, documentos, imágenes u otros formatos sin una estructura tabular fija. |
Recomendación explicable | Una recomendación en la que se le proporciona al cliente información sobre por qué se sugiere un producto o una alternativa. |
Transferencia humana | Cuando un servicio digital transfiere al cliente a un humano porque la situación requiere asistencia humana. |
Bucle de retroalimentación | Un proceso en el que se utilizan las experiencias derivadas del uso para mejorar el conocimiento, el servicio o el sistema. |
Gobernanza de la IA | Principios, responsabilidades y mecanismos de control para el desarrollo y uso responsable de los sistemas de inteligencia artificial. |
Ahora empezamos a ver el panorama completo.
Magne
Amigo...
Ahora hemos avanzado bastante.
El amigo
Tenemos.
Magne
Comenzamos con una idea bastante simple.
El cliente entra en la tienda online y encuentra un producto.
El amigo
¿Y ahora?
Magne
Ahora veo una tienda online completamente diferente.
El cliente llega con una necesidad.
La información del producto ayuda al cliente a comprender.
El conocimiento del producto explica las diferencias.
La IA puede ayudar a los empleados.
Y el asesor digital al cliente puede poner a disposición parte de ese conocimiento a través de una conversación.
El amigo
¿Ves lo que le ha pasado al catálogo de productos?
Magne
Sí.
Todavía está ahí.
Necesitamos información sobre productos, precios, categorías, estado del inventario y atributos.
El amigo
¿Pero?
Magne
Ya no es toda la tienda online.
Hemos construido nuestro proyecto en torno a los productos:
explicaciones,
comparaciones,
guías,
términos técnicos,
preguntas de los clientes,
experiencias,
asesoramiento
y conexiones entre el conocimiento.
El amigo
¿Y qué aspecto está empezando a tener?
Magne
Un universo de conocimiento.
El amigo
Exactamente.
Magne
Ya casi llegamos al final de esta sección, amigo.
El amigo
Sí.
Y ahora vamos a reunir los hilos.
Magne
Desde la antigua tienda online que principalmente nos mostraba lo que tenía en stock ...
El amigo
...a una tienda en línea que también puede ayudar al cliente a comprender lo que necesita, por qué es adecuado y cómo puede elegir .
Magne
Entonces, la siguiente pregunta ya está dada.
El amigo
Eso es todo.
Del catálogo de productos al universo del conocimiento
Magne
Luego recopilamos allí toda la Parte 7.
El amigo
Y después de eso podemos empezar a mirar hacia arriba.
Desde la tienda online...
al negocio.
A partir del uso actual de la IA...
¿Qué sucede cuando la IA se convierte en parte natural de cómo las personas trabajan, buscan información, aprenden y actúan?
Magne
Así que esto no solo acaba de empezar.
El amigo
No, amigo.
Ahora empezamos a ver adónde nos ha llevado todo este camino.
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