4 formas en que la inteligencia artificial ayuda a las plataformas de comercio electrónico en el sector de los videojuegos
Descubre cómo la inteligencia artificial puede ayudar a las plataformas de comercio electrónico emergentes a competir con los gigantes de la distribución de videojuegos, mejorando la detección de fraudes, agilizando el soporte al cliente, identificando patrones de conversión y optimizando el pronóstico de ventas.
En los últimos 12 años, la distribución de videojuegos ha cambiado radicalmente. Las ventas de juegos digitales superaron por primera vez a las copias físicas en 2013, y esta tendencia se aceleró durante los confinamientos de 2020. En Italia, por ejemplo, la primera semana de confinamiento incrementó las descargas de juegos digitales en un 174.9%. Según Statista, se espera que el mercado de videojuegos digitales crezca a una tasa anual compuesta del 5,76% hasta 2027, alcanzando un volumen de mercado de $25.4 mil millones para ese año.
A pesar de este crecimiento, la competencia es intensa. El mercado digital está dominado por unas pocas plataformas, y con el 94% de los gastos realizados digitalmente, hay poco espacio para nuevos competidores. Plataformas como Steam y Epic Games Store aprovechan esto para imponer tarifas altas a los editores. Para estas grandes entidades, integrar la inteligencia artificial (IA) es algo natural. Sin embargo, para las plataformas más pequeñas y emergentes, la IA puede ser una herramienta decisiva para desafiar el dominio de los gigantes. Aquí presentamos cuatro maneras en que la IA puede ayudar a las nuevas empresas de comercio electrónico a competir con los principales distribuidores de videojuegos.
1. Mejora en la detección de fraudes
En las plataformas de videojuegos, el fraude es más frecuente y a mayor escala que en otros sectores del comercio electrónico. Los algoritmos de IA pueden procesar y analizar grandes cantidades de datos de transacciones para identificar rápidamente patrones o anomalías sospechosas. Al examinar extensas bases de datos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden adaptarse y reconocer operaciones fraudulentas, desde comportamientos de usuario inusuales hasta esquemas de pago irregulares y compras desde regiones geográficas atípicas.
Los sistemas tradicionales basados en reglas podrían pasar por alto algunos de estos indicadores, dificultando la capacidad de una empresa para detectar fraudes y exponiéndola a pérdidas financieras. En nuestra empresa, al implementar un software de IA desarrollado por un tercero, hemos evitado aproximadamente el 95% de las transacciones fraudulentas. Además, trabajamos en colaboración con la tecnología: una vez que una transacción se marca como sospechosa, nuestro gerente la revisa manualmente antes de liberar las claves de los juegos digitales al comprador.
2. Optimización de consultas de atención al cliente
En el comercio electrónico, los chatbots impulsados por IA son una de las aplicaciones más comunes. Existen muchas soluciones en el mercado, lo que facilita su implementación incluso sin datos históricos. Los chatbots pueden aprender de las interacciones con los usuarios, proporcionando resultados casi inmediatos y ayudando a las empresas a reducir la necesidad de personal de soporte al cliente, además de liberar tiempo para los agentes existentes.
En nuestra experiencia, la mayoría de las consultas recibidas, alrededor del 70%, son simples y repetitivas, como:
- ¿Está disponible el juego para comprar?
- ¿Cuándo recibiré la clave del juego?
- ¿Cómo activo mi clave de licencia?
- ¿Cuál es el estado de mi pedido?
En el 80% de estos casos, nuestros bots de IA han sido efectivos en ayudar a los usuarios sin necesidad de transferirlos a un operador en vivo. Esto significa que aproximadamente el 56% de nuestras solicitudes de soporte son gestionadas por bots, permitiéndonos destinar recursos valiosos a otras áreas para mejorar nuestro crecimiento.
3. Identificación de patrones de conversión en la experiencia de usuario
Un reto común en el comercio electrónico es identificar los factores que impulsan la conversión. La IA puede recopilar datos de usuarios para identificar patrones de comportamiento que conducen o disuaden conversiones. Con estos datos, las empresas pueden ajustar la experiencia de usuario en sus sitios web.
Además, la IA puede segmentar clientes para aumentar la efectividad de los esfuerzos de marketing. La IA puede crear perfiles de usuarios a través de diversas dimensiones, descubriendo conexiones y agrupando segmentos que no serían obvios mediante revisiones manuales. Por ejemplo, los clientes que compran GTA 5 también pueden estar interesados en juegos de géneros diferentes.
Hemos implementado una solución de personalización de IA de Retail Rocket que aprovecha los datos históricos de compra de clientes. Esta herramienta nos ayuda a proporcionar recomendaciones personalizadas de productos, tanto en nuestro sitio web como por correo electrónico, e identificar relaciones entre productos para sugerir compras complementarias. También podemos prever la próxima compra potencial del cliente, mejorando el tiempo de nuestros mensajes de marketing. Estos esfuerzos han incrementado nuestras ventas en aproximadamente un 15%.
4. Pronóstico de ventas
En la industria de los videojuegos, donde el tiempo es crucial, un pronóstico efectivo es vital. Hemos implementado un modelo de IA basado en pronóstico de series temporales y análisis de regresión. Detectando patrones, podemos predecir cifras de ventas futuras y adaptarnos a la estacionalidad. Además, el análisis de regresión nos ayuda a establecer relaciones entre los datos de ventas y otras variables como demografía, precios y categorías de productos.
Dado que hay amplias divergencias en estos parámetros, acertar en estos factores es crucial para un pronóstico preciso. Comenzamos con esto en la primavera de 2024, y aunque los resultados iniciales son similares a los obtenidos sin IA, esperamos que la precisión mejore significativamente con el tiempo a medida que refinamos nuestro modelo y acumulamos más datos históricos.
Reflexiones finales
En el ámbito de los videojuegos, la IA puede ser un factor democratizador que permite a las plataformas emergentes competir con los gigantes establecidos. Sin embargo, no se trata solo de integrar la IA, sino de hacerlo de manera efectiva. Para las pequeñas empresas que no pueden mantener un equipo interno de especialistas en IA, una solución viable es utilizar software de terceros existente. Algunas de estas soluciones pueden ser utilizadas por desarrolladores regulares, incluso si no están especializados en IA.
Mi recomendación es no transferir toda la carga de trabajo de inmediato a la IA. En su lugar, adopta un enfoque gradual. Por ejemplo, permite que la IA maneje el 10% de las consultas de los usuarios o fije dinámicamente el precio del 10% de tus productos. Mantén el toque humano: tener personas revisando la calidad del soporte de la IA puede ser muy beneficioso. A medida que la IA demuestre su valía, puedes ampliar su alcance dentro de tu organización.
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