Reseña Sobre Amazon Y Su Posición En El Mercado
Amazon es el líder del mercado en infraestructura de nube y comercio electrónico global. Sin embargo, cuando se enfrentan a una gama tan amplia de opciones, los clientes a menudo pueden sentirse abrumados. De hecho, se vuelven ricos en datos, con toneladas de opciones, pero con poca información, con poca idea sobre cuál sería la mejor decisión de compra para ellos.
Para combatir esto, Amazon utiliza Big Data recopilado de los clientes mientras navegan para construir y ajustar su motor de recomendaciones. Cuanto más sepa Amazon de ti, mejor podrá predecir lo que quieres comprar. Y, una vez que el minorista sabe lo que podría querer, puede agilizar el proceso de persuadirlo para que lo compre, por ejemplo, recomendando varios productos en lugar de hacer que busque en todo el catálogo. Además de lo que compra un cliente, Amazon observa los artículos consultados, la dirección de envío y si un cliente deja comentarios. El Big Data ha ayudado a impulsar a Amazon a la cima del comercio electrónico. La empresa se vincula con los fabricantes y realiza un seguimiento de su inventario para garantizar que los pedidos se cumplan rápidamente. Mediante Big Data, permite seleccionar el almacén más cercano al cliente y reducir considerablemente los gastos de envío.
La tecnología de recomendación de Amazon se basa en el filtrado colaborativo, lo que significa que decide lo que cree que quieres al crear una imagen de quién eres y luego ofrecerte productos que personas con perfiles similares han comprado.
Amazon recopila datos sobre cada uno de sus clientes mientras utilizan el sitio. Además de lo que compras, la compañía monitorea lo que miras, tu dirección de envío (Amazon puede hacer una estimación sorprendentemente buena de tu nivel de ingresos según el lugar donde vives) y si dejas reseñas o comentarios.
La propagación exponencial del coronavirus ha provocado un aumento de la demanda de alimentos y productos para el hogar entregados a los hogares a través de canales en línea.
Los algoritmos son la base de la inteligencia artificial (IA). Los modelos de aprendizaje automático entrenados en el comportamiento de personas normales han detectado que lo ‘normal’ ha cambiado y que algunos ya no funcionan con normalidad. Los principales productos que se vendían antes de la pandemia en Amazon eran carcasas para teléfonos móviles, cargadores de teléfono y Lego. Estos fueron relegados de las listas de los productos más vendidos en cuestión de días.
Los modelos de aprendizaje automático están diseñados para responder a los cambios. Pero la mayoría también son frágiles; funcionan mal cuando los datos de entrada difieren demasiado de los datos en los que fueron entrenados.
El problema radica la falta de datos utilizados para construir algoritmos, lo que significa que no reflejan la amplitud de nuestra sociedad y la naturaleza impredecible de los eventos y el comportamiento humano.
El impacto de la pandemia se ha sentido a lo largo y ancho, afectando mecanismos que en tiempos más normales permanecen ocultos. Ahora es el momento de hacer un balance de esos sistemas recientes y ver cómo podrían diseñarse mejor. Se debe capacitar a más IA no solo sobre los altibajos de los últimos años, sino también sobre eventos extraños como la Gran Depresión de la década de 1930, la caída del mercado de valores del Lunes Negro en 1987 y la crisis financiera de 2007-2008. “Una pandemia como esta es un desencadenante perfecto para construir mejores modelos de aprendizaje automático”
