Inteligencia Artificial aplicada al comercio

Este manual ofrece una visión completa de cómo aplicar la Inteligencia Artificial (IA) en ventas, personalización, atención al cliente y gestión de
inventarios en empresas. Explora cómo la IA puede optimizar operaciones, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente mediante el análisis de
grandes volúmenes de datos y la automatización.

En ventas, se destaca el uso de IA para personalizar la experiencia de compra, recomendar productos y segmentar clientes, mejorando la relevancia de las interacciones y aumentando la fidelización. La IA permite ajustar precios dinámicamente en función de la demanda y la competencia, maximizando márgenes de ganancia y optimizando inventarios mediante la predicción de demanda.

En atención al cliente, los chatbots impulsados por IA ofrecen interacciones rápidas y personalizadas, disponibles 24/7. Los chatbots pueden responder
preguntas frecuentes, personalizar el servicio según las preferencias del cliente y transferir casos complejos a agentes humanos. Esta tecnología
mejora la experiencia del cliente y permite que el personal se enfoque en situaciones más complejas.

Escritor
Colección
Big data, Data Science e Inteligencia Artificial
Materia
Inteligencia artificial
Idioma
  • Castellano
EAN
9788410360808
ISBN
978-84-10360-80-8
Depósito legal
M-25809-2024
Páginas
179
Ancho
17 cm
Alto
24 cm
Edición
1

Disponibilidad

Novedad. Próxima publicación
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Índice de contenido

ACERCA DE LA AUTORA
INTRODUCCIÓN
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.1 DEFINICIÓN Y CONCEPTOS CLAVE SOBRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.2 DESCRIPCIÓN DE LOS HITOS HISTÓRICOS Y EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.3 TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.4 APLICACIONES ACTUALES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CAPÍTULO 2. BENEFICIOS DEL USO DE LA IA
EN VENTAS
2.1 IMPULSO DE LAS VENTAS EN EL COMERCIO TRADICIONAL CON EL USO DE LA IA
2.2 ANÁLISIS DE CASOS DE ÉXITO DE EMPRESAS QUE IMPLEMENTARON LA IA EN SU ACTIVIDAD
2.3 VENTAJAS COMPETITIVAS DE LA IMPLEMENTACIÓN DE LA IA EN LA PEQUEÑA EMPRESA
CAPÍTULO 3. FUNDAMENTOS DE LA IA APLICADA A VENTAS
3.1 APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN VENTAS
3.2 PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL EN VENTAS
3.3 VISIÓN POR COMPUTADORA EN VENTAS
3.4 AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS EN VENTAS
CAPÍTULO 4. RECOPILACIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS
4.1 IMPORTANCIA DE LOS DATOS EN LA IA
4.2 FUENTES DE DATOS RELEVANTES PARA EL COMERCIO TRADICIONAL
4.3 LIMPIEZA Y PREPARACIÓN DE DATOS
4.4 CONSIDERACIONES ÉTICAS EN LA RECOPILACIÓN DE DATOS
CAPÍTULO 5. MODELADO DE DATOS Y ENTRENAMIENTO DE MODELOS
5.1 SELECCIÓN DE ALGORITMOS DE IA PARA VENTAS
5.2 ENTRENAMIENTO Y VALIDACIÓN DE MODELOS
5.3 OPTIMIZACIÓN DE HIPERPARÁMETROS
5.4 IMPLEMENTACIÓN DE MODELOS EN UN ENTORNO COMERCIAL PRUEBA DE AUTOEVALUACIÓN
CAPÍTULO 6. PERSONALIZACIÓN Y RECOMENDACIÓN DE PRODUCTOS
6.1 USO DE IA PARA PERSONALIZAR LA EXPERIENCIA DE LA CLIENTELA
6.2 USO DE SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN BASADOS EN IA
6.3 ANÁLISIS DE EJEMPLOS DE IMPLEMENTACIÓN EN COMERCIOS TRADICIONALES
CAPÍTULO 7. AUTOMATIZACIÓN DE MARKETING Y PUBLICIDAD
7.1 AUTOMATIZACIÓN DE CAMPAÑAS DE MARKETING
7.2 SEGMENTACIÓN DE CLIENTES BASADA EN IA
7.3 ANUNCIOS PERSONALIZADOS
7.4 MEDICIÓN DEL RENDIMIENTO DE CAMPAÑAS
CAPÍTULO 8. OPTIMIZACIÓN DE PRECIOS E INVENTARIO
8.1 USO DE IA EN LA GESTIÓN DE PRECIOS
8.2 PREDICCIÓN DE LA DEMANDA
8.3 OPTIMIZACIÓN DE INVENTARIO
8.4 ANÁLISIS DE CASOS PRÁCTICOS EN EL COMERCIO MINORISTA
CAPÍTULO 9. ATENCIÓN AL CLIENTE Y CHATBOTS
9.1 USO DE CHATBOTS IMPULSADOS POR IA
9.2 MEJORA DE LA ATENCIÓN AL CLIENTE CON IA
9.3 RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y ESCENARIOS DE USO PRUEBA DE AUTOEVALUACIÓN
GLOSARIO

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