La inteligencia de datos alimentará la productividad en Magento 2

Pocos son los comerciantes que no han dejado pasar de largo el tema de la inteligencia de datos que cada vez buscan nuevas y mejoradas soluciones, para intentar aumentar sus ventas, hoy en día existen herramientas e incluso plataformas muy robustas que prometen conseguir tal objetivo.

Magento no es la acepción para dicho logro, sin embargo, pueden existir muchos comerciantes que aun hoy día no saben que esta es una de las características que ya se encuentra dentro de la plataforma, que les puede permitir utilizar información de inteligencia a través de su motor de datos llamado Sensei de Adobe Commerce, Cuando hablamos de un motor de inteligencia nos referimos a una tecnología bastante robusta que se encargara de recopilar toda la data importante de los clientes que llegan a nuestro e-commerce, con la finalidad de que esta data sea procesada, analizada y una vez dentro de los motores de datos, de una forma fácil y sencilla envíe la información a nuestro e-commerce en los lugares que hallamos definido como estratégicos, permitiendo esto último lograra incentivar ventas directas e indirectas a nuestros probables clientes que aún podrían tener cierta duda en adquirir un producto de nuestro catálogo en línea.

Claro, está recordar que todos estos tipos de beneficios por lo regular se encuentran solo en versiones de pago, como en nuestro caso que trabajamos con Magento Cloud, un servicio en la nube que nos permite contener nuestro e-commerce en línea, con muchas capacidades y características, lamentablemente para versiones Open Source será difícil encontrara algún componente o característica de estas dimensiones.

Productos Recomendados

En esta ocasión les voy a hablar un poco de esta característica que hemos empezado a implementar en uno de nuestros proyectos, y me ha llamado mucho la atención que es un componente muy eficiente, muy potente y lo mejor aún, es muy sencillo de implementar, ya con un poco de experiencia combinar estas implementaciones y un equipo creativo de ventas se pueden conseguir muchos grandes beneficios económicos.

¿Qué son los productos recomendados?

Cuando llegamos a una tienda física de abarrotes, por ejemplo, nadie se acerca a preguntarnos que necesitamos o que vamos a comprar, nosotros solo llegamos y lo primero que hacemos es pedir lo que tenemos en mente comprar, si acaso miramos los estantes y si algo se nos antoja lo podemos sumar a lo original que teníamos pensado comprar, pasado un par de días yendo a comprar a la misma tienda no sucederá nunca nada extraordinario tal vez podríamos acudir a esa misma tienda por días e incluso meses y siempre será la misma dinámica.

Pero que sucedería si alguien registrara todos los movimientos que hiciéramos en la tienda, cuanto tiempo estaríamos mirando un producto, qué productos fueron los que probablemente me interesaron comprar, un registro de los últimos productos que compre, aquellos que tal vez intente comprar, y un muy largo etc., de acciones y comportamiento que parecen ser insignificantes, pero para un motor de análisis de datos esto es una mina de oro para convertir toda esa información de forma inteligente y mediante un banco enorme de algoritmos de programación lograr casi calcular en tiempo real cuál es la probabilidad de un cliente, el poder comprar un producto casi tan preciso como se desee. Pues precisamente a todo este escenario se le considera como un componente de Productos recomendados para los clientes de nuestro e-commerce, que requiere de muchos elementos para poder funcionar como se espera, así que voy a intentar mostrar todas las acciones y características que se realizaron para conseguir utilizar este elemento de recomendación de productos.

En concreto, la recomendación de productos en Magento es una herramienta de Marketing que tiene el objetivo principal de aumentar las ventas, así como de motivar a los clientes que llegan a nuestro e-commerce para hacerlos comprar, y bien esto logra ser una poderosa herramienta gracias a su tecnología de Adobe Sensei, un motor de Inteligencia Artificial que va recopilando datos de cada uno de las personas que llegan a nuestro e-commerce, posterior con toda esa información trabaja para lograr calcular como debería presentarle el catálogo de productos para lograr el objetivo de sumar a la compra.

Voy a mostrar como en una instalación limpia en mi local tengo instalado una versión de Magento Cloud 2.4, claro con sus respectivos datos de ejemplo habilitado simplemente con el Tema Luma que trae por defecto Magento 2

Frontend

Backend

Una vez realizada la instalación podremos ver una opción en el Menú Marketing llamada “Product Recommendations”, que entrando solo nos mostrara como se ve en la siguiente imagen:

Nos estaría solicitando configurar el componente de productos recomendados en el cual necesitaremos generar credenciales de conexión, esto será viable siempre y cuando contemos con una contratación de servicio tanto de Magento Commercer como Magento Cloud, de lo contrario no nos permitirá generar unas credenciales válidas, esto lo encontraremos en la sección de nuestra cuenta de Magento dentro del menú API Portal: 

Las credenciales se generan tanto para el ambiente Sanbox de pruebas como para Producción:

Una vez creada cada credencial para cada entorno se debería copiar y descargar, es importante descargar la llave pública, ya que sería la única vez para su descarga, es un dato que necesitaremos agregar a la comunicación de la configuración en la llave privada.

Es necesario realizar una configuración para el entorno de testing (Sandbox) así como para un entorno de Producción:

Hay que definir un nombre para el proyecto, así como un nombre para identificar el almacenamiento de la data, aquí es importante entender que Magento Cloud ya nos proporciona un espacio reservado mediante un servicio SaaS, esto servirá al motor de inteligencia el poder sincronizar los datos entre Magento con la base de Sensei, con la finalizada de que esta sincronización en cierta forma utilice la inteligencia del motor para lograr realizar las publicaciones correctas por cada uno de los clientes que visitan nuestro e-commerce, esto es verdaderamente muy potente para incentivar ventas con IA aplicada.

Aquí hay un tema muy importante que les quiero comentar y es la parte de las capacidades que puede llegar a ofrecer el ser parte de la plataforma de experiencia Cloud (Adobe Experience Platform), ya que hay conectores muy fáciles y sencillos de configurar dentro de la propia plataforma de Magento, sincronizada con la cuenta asociada Adobe ID, estas capacidades permiten mantener una comunicación entre toda la gama de productos que se pueden adquirir y el propio e-commerce, claro esta que este último es un servicio de pago que se ve muy prometedor.

Por ahora no me centraré en esta configuración y pasaremos por alto esta configuración, no es necesario activarlo para el fin que quiero mostrar.

Una vez finalizada la configuración, obtenemos un resultado como el siguiente:

Con esta configuración ya contamos con un repositorio de almacenamiento de la data entre Magento y un espacio en los servicios de Adobe para empezar a trabajar con la información, logrando cumplir con los objetivos de realizar recomendaciones estratégicas, así como también si acompañado a esta instalación se agregó el módulo de Recomendaciones visuales, para diferentes secciones y áreas dentro de nuestro e-commerce.

Como realizar una publicación de productos recomendados

Una vez que ya tenemos toda la configuración en nuestro e-commerce, vamos a realizar un primer ejercicio de recomendación de productos, para mostrar como de forma tan sencilla es colocar estos elementos en diferentes partes estratégicas de un e-commerce de Magento 2.

Lo primero que veremos es una pantalla como la siguiente:

El módulo de recomendación de productos esta divido en 4 secciones y se muestra en dos columnas, Primero se define el nombre u etiqueta para identificar esta publicación, segundo definir una de las páginas estratégicas en donde vamos a necesitar se visualice esta recomendación, así como el tipo de recomendación que se puede realizar, esto está definido por 4 sugerencias estratégicas colocando también un nombre para esta definición, el tercer bloque se trata de la configuración de visualización, como es el número de productos a mostrar, elegir un área donde se deberían mostrar estos productos, así como la posición y ordenamiento de como se deberían mostrar los productos, Y finalmente en el último bloque hay una sección de filtros que permitirán afinar aún más la estrategia, agregando o excluyendo diferentes características de los productos.

Bloque 1 “Definir nombre de recomendación”

Bloque 2 “Definir tipo y lugar de la recomendación”

Bloque 3 “configurar número, posición y ordenamiento de las recomendaciones”

Bloque 4 “Filtrar los resultados de las recomendaciones”

Cuando realizamos nuestro primer agregado de productos recomendados, nos muestra una tabla con los registros por cada una de las configuraciones creadas, como se muestra a continuación:

Recién empiezo a navegar en un sitio de pruebas que he configurado desde cero con los datos de ejemplo que trae Magento con el tema Luma habilitado y enseguida después de navegar por el sitio, el resultado es el siguiente:

Así, de sencillo puedo generar componentes estratégicamente para posicionarlos en los elementos nativos de Magento, pero la magia o la potencia no se encuentra aquí sino más bien en el Motor de Inteligencia que se ha configurado, por detrás que es Adobe Sensei quien con base en el comportamiento del visitante sabrá que información mostrarle dependiendo del comportamiento del usuario dentro de nuestro e-commerce, al final puedo ir verificando la configuración ya se para habilitar o deshabilitar dicho componente tomando las mejores decisiones comerciales con el objetivo de incentivar las ventas.

En el siguiente ejemplo he creado una sugerencia de productos recomendados en la sección de la ficha de producto, que indicaría los productos más comprados, los mejores posicionados y mayor número de visitas, es una combinación perfecta para seguir incentivando este tipo de productos, así como se muestra en la imagen se han colocado dentro del detalle del producto de forma estratégica y con un reducido esfuerzo, este tipo de agregados es muy potencial, ya que no requerirá de programadores experimentados, algún desarrollo complejo o algo de esfuerzo por parte de consultores externos, simplemente con un administrador de contenidos una buena capacitación y en poco tiempo podrá estar proyectando diferentes elementos dentro de un e-commerce.

Conclusiones

Se trata de conocer más a fondo una tecnología como Magento para entender cuáles son todas las bondades que nos puede ofrecer, así como tener un conocimiento no solo a nivel de desarrollo sino también a nivel de la administración, los módulos con los que se cuenta y conocer más sobre las versiones comerciales, ya que podríamos tener capacidades que se están pagando y por mero desconocimiento no aprovechamos lo que ya mismo podríamos empezar a implementar.