CHARLAS AL AIRE LIBRE SOBRE CRECIMIENTO ESTRATÉGICO
Acompáñanos en el Episodio 11 de Turbocharge Tomorrow mientras Emanuel Paz, Jefe de Datos de Distillery, comparte cómo los equipos de comercio electrónico pueden alinear los datos en tiempo real, las percepciones del comportamiento y el descubrimiento impulsado por la IA con las señales que realmente impulsan la conversión y los ingresos.
Episodio 11: Donde más importa el tiempo real en el comercio electrónico
Los datos en tiempo real se han convertido en la ambición por defecto de los equipos modernos de comercio electrónico. Rastrea cada clic. Transmite cada evento. Reacciona al instante. Pero la velocidad por sí sola no garantiza mejores resultados.
En este episodio de Turbocharge Tomorrow, Emanuel Paz, Jefe de Datos de Distillery, se une al anfitrión Ethan Cole, PhD, para explicar cómo los equipos de datos experimentados deciden dónde importa realmente el tiempo real y dónde simplemente añade costes y complejidad. Desde el descubrimiento de productos impulsado por la IA hasta el análisis del comportamiento, Emanuel comparte cómo los equipos pueden conectar las señales de datos con lo que realmente impulsa la conversión.
Episodio destacado:
En este episodio, Emanuel Paz analiza cómo está cambiando el descubrimiento de productos a medida que más consumidores comienzan su viaje dentro de herramientas de IA en lugar de la búsqueda tradicional. Explica lo que esto significa para la forma en que las empresas estructuran los datos, metadatos y contenidos de los productos, y por qué la visibilidad en las experiencias impulsadas por la Inteligencia Artificial se está convirtiendo en una nueva prioridad junto al SEO tradicional.
A continuación, la conversación se centra en lo que ocurre después del descubrimiento, donde los datos de comportamiento y el aprendizaje automático siguen desempeñando un papel fundamental. Emanuel repasa las señales que realmente se correlacionan con la conversión, desde los patrones del flujo de clics hasta los indicadores de fricción, como la indecisión y el abandono, y comparte cómo los equipos pueden conectar mejor esos conocimientos con los resultados de los ingresos.
También exploran dónde el aprendizaje automático sigue superando a los enfoques de IA más complejos, especialmente en áreas como la detección de patrones y la optimización de la conversión. Emanuel subraya la importancia de utilizar la herramienta adecuada para el problema, en lugar de recurrir por defecto a la última tendencia.
El episodio concluye con un marco práctico para evaluar las inversiones en tiempo real. Emanuel esboza cómo los equipos pueden simplificar la arquitectura de datos, centrarse en las métricas que importan y asegurarse de que sus sistemas apoyan la toma de decisiones, no sólo cuadros de mando más rápidos.