La tormenta ha pasado en el mercado de comercio electrónico después de la pandemia de COVID-19 que provocó . un aumento del 55% en el gasto en línea Más carritos de compras se quedan atrás. Ganar la confianza del cliente es más difícil. La competencia es intensa. Las marcas están recurriendo a tecnología avanzada para ganar ventaja sobre sus rivales, con el para el comercio electrónico a la cabeza. Descifrar a los clientes y anticipar su próximo movimiento es fundamental. desarrollo del aprendizaje automático En este blog, analizamos 11 casos de uso clave del en el comercio electrónico que actualmente están marcando tendencia. Si está familiarizado con la tecnología subyacente, puede omitir las siguientes dos secciones y sumergirse directamente en estos temas candentes. aprendizaje automático Descripción general del contenido Cómo funciona el aprendizaje automático - Lo esencial Tipos de aprendizaje automático en el comercio electrónico Aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático en el comercio electrónico Terminando Cómo funciona el aprendizaje automático: lo esencial El aprendizaje automático, o ML, es un que permite que las computadoras aprendan de los datos y refinen este aprendizaje con el tiempo, sin ser programados explícitamente. subcampo de la inteligencia artificial La esencia de ML radica en diseñar algoritmos (instrucciones que debe seguir una computadora) que pueden hacer predicciones o decisiones informadas. Piense en el aprendizaje automático como si le enseñara a una computadora a pescar. Inicialmente, le damos una caña de pescar (el algoritmo) y le enseñamos a pescar (entrenando el modelo con datos). Una vez que aprende, puede pescar por sí mismo (hacer predicciones o decisiones) en cualquier parte del océano (nuevos datos). Este vasto océano de datos puede tomar muchas formas, desde tipos estructurados, como registros de transacciones o estadísticas demográficas, hasta datos no estructurados, como correos electrónicos, reseñas de clientes, publicaciones en redes sociales, datos de flujo de clics, imágenes y videos. ML puede usar datos históricos y en tiempo real para predecir resultados futuros. Cuantos más datos diversos y de alta calidad proporcionemos, mejor será nuestra computadora para predecir y tomar decisiones. ML ha encontrado su camino en varias industrias. Se utiliza para recomendaciones de contenido personalizado en Netflix, tiempos de llegada precisos en Google Maps, detección de transacciones sospechosas en JPMorgan Chase, pronóstico de demanda en Walmart, comprensión del idioma por parte de Siri, mejoras de seguridad para los vehículos autónomos de Tesla y más. Tipos de aprendizaje automático en el comercio electrónico Hay cinco tipos principales de aprendizaje automático en el comercio electrónico y en varias industrias: : este tipo utiliza datos etiquetados (datos y respuestas correspondientes). Por ejemplo, predecir la rotación de clientes podría implicar entrenar un modelo sobre el historial de compras del cliente (características) y si el cliente se quedó o se fue (etiquetas). Los algoritmos comunes incluyen regresión lineal, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte. Aprendizaje supervisado : a diferencia del aprendizaje supervisado, este enfoque se basa en que la máquina descubra patrones ocultos en datos no etiquetados por sí misma. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado puede ayudar a una empresa de comercio electrónico a segmentar a los clientes en grupos según el comportamiento de compra, sin predefinir estos grupos. En esta categoría, el agrupamiento de K-medias y el análisis de componentes principales son algoritmos de uso común. Aprendizaje no supervisado : este tipo se trata más de prueba y error. La máquina interactúa con su entorno y aprende a tomar decisiones en base a recompensas y castigos. Se puede utilizar para optimizar el diseño del almacén, por ejemplo, al reducir el tiempo de recuperación de artículos a través de ubicaciones aprendidas. Un algoritmo común aquí es Q-Learning. Aprendizaje por refuerzo . es un tipo de aprendizaje no supervisado que destaca por su capacidad para crear nuevos puntos de datos similares a su conjunto de entrenamiento. Un sitio de comercio electrónico podría aprovechar esta tecnología para crear nuevos diseños de productos o imágenes de modelos virtuales realistas. Las GAN (redes antagónicas generadas) son modelos populares. IA generativa La IA generativa : esta forma de ML está inspirada en la estructura del cerebro humano y es particularmente buena para procesar grandes cantidades de datos. Los modelos de aprendizaje profundo utilizan 'redes neuronales' con varias capas (por lo tanto, 'profundas') para extraer progresivamente características de nivel superior de la entrada sin procesar. En el aprendizaje automático de comercio electrónico, este método se utiliza para el reconocimiento de imágenes (identificación de productos en imágenes) y el procesamiento del lenguaje natural (comprensión y respuesta a las consultas de los clientes en lenguaje humano). Es la tecnología detrás de los chatbots y los sistemas de recomendación de productos. Aprendizaje profundo Aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático en el comercio electrónico Antes de saltar a nuestra lista de 11 casos de uso clave para ML en el comercio electrónico, veamos cómo algunos pesos pesados de la industria han combinado efectivamente ML con sus : soluciones de comercio electrónico personalizadas revolucionó el comercio electrónico con su motor de recomendaciones basado en ML, que . Aprovechando el poder de los grandes datos, Amazon también ajusta los precios cada 10 minutos, lo que genera un . Amazon genera el 35 % de sus ventas aumento de las ganancias del 25 % aprovecha ML para el comercio electrónico para detectar y filtrar productos falsificados. Esto ha mejorado la confianza y reducido las disputas. Alibaba emplea tecnología de visión por computadora para examinar el contenido de cada Pin. Esto ayuda a filtrar el contenido abusivo y engañoso, optimizar el posicionamiento de los anuncios y organizar casi 300 mil millones de pines diariamente. Pinterest , uno de los minoristas en línea más grandes de China, utilizó el aprendizaje automático para crear una cadena de suministro ultraeficiente. Esta tecnología , al mismo tiempo que redujo la rotación de inventario a aproximadamente un mes. JD.com elevó su tasa de automatización de adquisiciones al 85% y redujo a la mitad sus pérdidas por devoluciones. Asos triplicó sus ingresos usa reconocimiento de voz y ML para para encontrar rápidamente los artículos que buscaron en sus teléfonos inteligentes. Uniqlo guiar a los clientes a las tiendas cercanas aprovecha el poder de los datos y el aprendizaje automático para anticipar qué productos de DSC es probable que compren los clientes. Dollar Shave Club Los desafíos y objetivos del comercio electrónico son los mismos, independientemente de la escala. Incluso con una desaceleración inducida por la pandemia, los expertos pronostican que el mercado de comercio electrónico superará los 8,1 billones de dólares en solo tres años. El espacio se está llenando. Para los propietarios de negocios de comercio electrónico, el seguimiento de tendencias no es una opción; Es un requisito. Entonces, aquí está nuestra guía definitiva para implementar el aprendizaje automático en el comercio electrónico hoy: 1. Soluciones de búsqueda inteligente: entregando lo que buscan Cuando los clientes activan la barra de búsqueda, es probable que estén listos para realizar una compra. Una consulta detallada como "iPhone 13 de oro rosa de edición limitada" se trata de una clara intención de compra. Pero imagínense su frustración cuando los relojes o aretes de oro rosa no relacionados saturan los resultados. Alternativamente, considere un escenario donde un cliente ha visto una lámpara única en la casa de un amigo y quiere una similar. Pero, ¿cómo buscan una “Lámpara de escritorio de jaula de hierro estilo loft industrial” sin saber su nombre exacto? La búsqueda inteligente, potenciada por el aprendizaje automático de comercio electrónico, cambia el juego. Devuelve resultados relevantes y corrige errores tipográficos de manera intuitiva, interpretando "Nkie" como "Nike", asegurando que su cliente no se pierda las zapatillas perfectas para correr. ML potencia la búsqueda de varias maneras: Sugerir categorías y descripciones de productos automáticamente, utilizando detalles de productos y reconocimiento de imágenes. Facilitar el autocompletado a medida que los usuarios comienzan a escribir en la barra de búsqueda Corrección de errores ortográficos sobre la marcha Potenciando la búsqueda visual, donde los clientes cargan fotos y el sistema encuentra los elementos más parecidos disponibles Detectar elementos individuales dentro de las imágenes y usarlos como elementos de búsqueda independientes Facilitar las búsquedas activadas por voz 2. Recomendaciones personalizadas de productos: compras personalizadas Recuerde su última juerga de compras en, digamos, eBay. Incluso antes de que sus dedos toquen la barra de búsqueda, aparecen sugerencias personalizadas. ¿Cómo parecía eBay saber lo que pensabas? El secreto es la interpretación inteligente de datos. Mediante el uso de varios algoritmos de ML, las plataformas de comercio electrónico pueden analizar el historial de navegación de un cliente, las compras anteriores, el contenido del carrito de compras e incluso el comportamiento de usuarios similares. Este análisis conduce a sugerencias predictivas de productos. Por lo tanto, cuando busca un disco de vinilo antiguo, es más probable que se le muestren elementos relacionados, como tocadiscos o kits de limpieza de vinilo, que electrodomésticos de cocina al azar. La mecánica detrás de tales es la siguiente: motores de recomendación : esta técnica analiza los hábitos de compra anteriores de un usuario, junto con las elecciones realizadas por otros compradores con gustos similares. Por ejemplo, si el comprador A compró libros de Hemingway, Fitzgerald y Salinger, y el comprador B eligió a Hemingway y Fitzgerald, es lógico que B también disfrute un poco de Salinger. Aprendiendo de la multitud: filtrado colaborativo : este método sugiere elementos que se parecen a aquellos en los que el usuario ha mostrado interés anteriormente, basándose en un análisis de las características del producto. Si un cliente ha estado considerando cámaras de muchos megapíxeles, el sistema puede sugerir otras cámaras de alta resolución. Content Knows Best – Filtrado basado en contenido : al combinar contenido y filtrado colaborativo, los sistemas híbridos pueden generar sugerencias aún más precisas. Netflix, por ejemplo, utiliza un enfoque híbrido que tiene en cuenta tanto el comportamiento del usuario como las características de la película. Lo mejor de ambos mundos: sistemas híbridos : técnicas más complejas como las redes neuronales convolucionales (CNN) o las redes neuronales recurrentes (RNN) profundizan en los datos y encuentran patrones que las técnicas tradicionales podrían pasar por alto. Son la 'intuición' que sugiere que un cliente que busca equipo para acampar también podría necesitar zapatos para caminar. La inmersión profunda: técnicas de aprendizaje profundo SalesForce destaca que el tiempo de permanencia en el sitio salta cuando los compradores hacen clic en un producto recomendado. Además, la tasa de retorno de clientes de un sitio aumenta en un 56 % si ofrece sugerencias de productos. de 2,9 minutos a un promedio de 12,9 minutos subraya esto y revela que las recomendaciones basadas en algoritmos influyen en el 75 % de las opciones de visualización en las plataformas de transmisión y generan el 35 % de las compras de Amazon. McKinsey 3. Fijación inteligente de precios: establecer el precio correcto para maximizar las ganancias La fijación de precios no es una tarea fácil. Exige estar atento a los rivales, las estaciones, los cambios del mercado, la demanda local e incluso el clima. Cuando realiza envíos internacionales, la tarea se convierte en un rompecabezas, entretejiendo factores como las normas locales, los costos de envío y las tarifas del mercado regional. Aún así, el precio es fundamental. Incluso un ligero repunte por encima de los competidores puede incitar a los clientes a abandonar sus carritos. En lugar de aferrarse a precios fijos y rebajas apresuradas cuando las ventas caen, hay una solución: ajustes de precios, guiados por el aprendizaje automático. Ayudan a pronosticar los precios principales, señalar cuándo se necesitan descuentos o instar a las ventas adicionales cuando estén maduros. Con el aprendizaje automático para el comercio electrónico, todos los factores influyentes se pueden evaluar al instante, lo que permite una fijación de precios dinámica en su sitio. 4. Segmentación de clientes: creación de experiencias únicas para clientes únicos Demos un paso atrás e imaginemos una tienda llena de clientes, cada uno único en cuanto a hábitos de compra, preferencias y presupuesto. Abordar esta diversidad puede parecer desalentador. Pero el aprendizaje automático en el comercio electrónico lo simplifica con la segmentación de clientes, agrupando a los clientes por características compartidas para un marketing personalizado. Tomemos como ejemplo a Emily, una clienta leal amante de los libros. El aprendizaje automático, aprovechando técnicas como el análisis predictivo, calcula su valor de vida útil del cliente (CLV). Predice que Emily podría responder positivamente a un programa de fidelización personalizado. La predicción da en el blanco, haciendo que las compras de Emily se dupliquen y mejorando la rentabilidad de su esfuerzo de marketing. Luego conozca a John, un comprador esporádico a punto de convertirse en un cliente inactivo, según lo identificado por los algoritmos de predicción de abandono de ML. Ofrecerle descuentos oportunos en su equipo para actividades al aire libre preferido reaviva su interés, evitando una posible pérdida de clientes. Al pintar una imagen más clara de sus clientes, el aprendizaje automático en el comercio electrónico agrega un toque personalizado a su tienda. Lo transforma de un modelo único para todos en un destino "hecho para mí", asegurando que todos, desde una leal Emily hasta un vacilante John, encuentren lo que necesitan. 5. Chatbots: servicio de atención al cliente impecable al alcance de la mano Administrar la atención al cliente no es un asunto claro. Apóyese demasiado en el personal humano y terminará con un equipo considerable y costoso que maneja consultas que podrían abordarse en una página de preguntas frecuentes. Pero un sistema completamente automatizado carece del toque humano, lo que puede hacer que los clientes se sientan frustrados. emergen como una solución ideal. Son rentables y brindan soporte las 24 horas del día sin una nómina de pago las 24 horas. Y son más que los respondedores promedio. Al aprender de los perfiles de los usuarios y el comportamiento anterior, adaptan las respuestas y aumentan las posibilidades de conversión. Los chatbots basados en ML Armados con aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural, los chatbots inteligentes actúan como sus soldados de servicio al cliente. Responden preguntas, manejan quejas, sugieren productos, procesan pagos y rastrean entregas. Son buenos en su trabajo. Además, los chatbots están mejorando. Están aprendiendo a comprender no solo lo que dice el cliente, sino también cómo lo dice. Con el análisis de sentimientos y la IA emocional, un chatbot se convierte en más que una herramienta. Se convierte en un oyente, un empatizador. Convierte el servicio al cliente en algo más. Explora a continuación. 6. Análisis de sentimiento: comprensión de las emociones para mejorar la participación del cliente Los clientes hablan. En las reseñas, en las redes sociales, derraman pensamientos, a menudo recubiertos de sentimiento. “Pasador de páginas”, dicen, o “salvavidas en invierno”. No solo palabras, sino muestras de satisfacción o falta de ella. Ahora imagine el negocio que escucha esto y responde. ¿Y qué pasa con una queja solitaria, enterrada bajo montañas de datos? Una falla del producto, ventilada con frustración. ¿Cómo puede una empresa captar esta señal en medio del ruido? Aquí es donde interviene el análisis de sentimientos impulsado por el aprendizaje automático de comercio electrónico. El análisis de sentimientos discierne el tono emocional que subyace a las palabras, interpretando "no está mal" como un pulgar hacia arriba para garantizar que la empresa comprenda los sentimientos de los clientes. Usando NLP, aprendizaje profundo y algunos algoritmos de ML, el análisis de sentimientos puede ayudar a su negocio de comercio electrónico de varias maneras. Descifra reseñas de productos y comentarios en busca de información para refinar las ofertas, supervisa el rumor de las redes sociales para medir la respuesta del público a las campañas de marketing y descubre problemas de servicio al cliente para mejorar los niveles de satisfacción. Pero eso no es todo. El análisis de sentimientos puede hacer un trabajo más notable cuando se incorpora a un chatbot. Le da a tu bot la capacidad de sentir. Y esto es lo que puede obtener de su chatbot emocionalmente inteligente: : estos bots leen el tono, el sentimiento y los sentimientos en los chats de los clientes, ajustando las respuestas para que se ajusten. El resultado es una experiencia del cliente más empática y personalizada que aumenta la lealtad y la satisfacción. Experiencia personalizada del cliente : no son del tipo esperar y ver. Estos bots interactúan con los clientes en función de su comportamiento de navegación o interacciones anteriores, lo que proporciona una forma inteligente de aumentar las ventas o realizar ventas cruzadas. Conversaciones proactivas : saben escuchar y recopilan las opiniones de los clientes de una manera atractiva para dar una visión clara de sus gustos y disgustos. Comentarios atractivos : bots emocionalmente inteligentes hacen ping a los clientes con carritos abandonados, ofreciendo una mano o una razón para completar la compra. Recuperación de carritos : estos bots son excelentes para detectar tendencias, ya que encuentran patrones en las interacciones con los clientes y brindan información útil para mejorar los productos, los servicios o la atención al cliente. Detección de tendencias : también están atentos al descontento, atrapando a los clientes insatisfechos con análisis de sentimientos e interviniendo en una oferta o mensaje oportuno para evitar su abandono. Guardianes de los clientes 7. Estrategias omnicanal: llegar a los clientes donde están En el teatro del marketing, la omnicanalidad juega un papel principal. Bien hecho, desbloquea una mayor retención, tasas de conversión y picos de ingresos. Pero el secreto no está en más mano de obra, está en el aprendizaje automático. Tomemos, por ejemplo, un cliente que cambia de dispositivo, busca camisetas en línea antes de comprar una en la tienda. ML sigue este viaje como una sombra, capturando la imagen completa en todas las plataformas. Crea un perfil de cliente único y unificado, eliminando los silos de dispositivos. Imagínate a otra que abandonó un carrito lleno de vestidos. ML no deja que esto sea una oportunidad perdida. Activa un recordatorio de correo electrónico personalizado, o una oferta personalizada, empujando al comprador hacia la finalización. Es el aprendizaje automático para el comercio electrónico lo que le mantiene al tanto del comportamiento del cliente. Toma nota de qué anuncios hacen clic, qué contenido cautiva y qué correos electrónicos se abren, factorizándolo todo en sus ecuaciones. Y no se detiene en analizar; aprende, predice y personaliza. 8. Comercio social: aprovechar el poder social para aprovechar las oportunidades de venta El comercio social es la nueva gran novedad. Es una mezcla de compras en línea con la charla social que todos amamos. Para 2026, Statista predice que las ventas del comercio social . podrían alcanzar la asombrosa cifra de 2,9 billones de dólares Las personas en las redes sociales no son fanáticas de los anuncios tradicionales. Muchos los encuentran molestos. Influencer Marketing Hub dice que la clave es integrar anuncios en las publicaciones de las redes sociales. Hágalos útiles e interesantes, no solo ventas. ¿Cómo? El aprendizaje automático para el comercio electrónico tiene la respuesta. ML procesa silenciosamente montañas de datos (me gusta, acciones compartidas, pines, retweets, comentarios) en información significativa. ¿Ese café artesanal que un cliente nunca supo que quería? ML lo trae a su feed, sin conjeturas involucradas. Dibuja enlaces entre lo que les gusta a los usuarios. Entiende que si te encantan los jabones hechos a mano, también puedes disfrutar de los aceites faciales orgánicos. Si te gusta la decoración rústica del hogar, ¿qué tal un reloj de madera tallado a mano? En las redes sociales, ML puede guiar a los clientes hacia el ajuste perfecto. ¿No es eso impresionante? 9. Inventario justo: almacenamiento inteligente para la combinación ideal de productos La gestión de inventario es un juego de ajedrez donde la previsión es clave. Requiere una comprensión estratégica de los datos y el panorama del mercado. Un almacén con exceso de existencias inmoviliza fondos que podrían impulsar su negocio. Para los bienes perecederos o que se deprecian rápidamente, cada día están estáticos, su valor disminuye. ¿El paso en falso definitivo? Un flujo de caja seco con estantes de productos vacíos. Dirigir una tienda en línea exitosa se trata de controlar sus piezas sabiamente: monitorear existencias, reordenar artículos, predecir tendencias de demanda, coordinar contratistas, establecer contactos con fabricantes, proveedores, servicios de correo y administrar ingresos. Una vez más, aquí es donde brilla el aprendizaje automático en el comercio electrónico. Observa cada pieza en su inventario, pronosticando la oferta, la demanda y la dinámica del flujo de efectivo, basándose en una amplia base de datos de datos históricos. Es compatible con sus decisiones de gestión de inventario en múltiples dimensiones: Sugerir ventas adicionales cuando artículos específicos acumulan polvo Leer las runas de la demanda de productos influenciada por la estacionalidad o las tendencias, sugiriendo pedidos más grandes Optimización de su cadena de suministro, desde la optimización de las rutas de entrega hasta la programación Implementación de precios dinámicos para ajustar los precios según la oferta, la demanda y las condiciones del mercado. Automatización de reposiciones para mantener niveles ideales de existencias Detectar a los que se mueven lentamente para evitar el exceso de existencias y liberar espacio de almacenamiento Además, como se mencionó anteriormente, las plataformas ML sofisticadas son capaces de analizar datos de las redes sociales. Tamizan las tendencias, los momentos virales y la influencia de las celebridades, alertando a las empresas sobre el próximo producto 'it'. ¿Un artículo de moda popular aparece en escena? El aprendizaje automático lo detecta, anticipa el aumento de la demanda y aconseja ajustes de inventario. No más desabastecimientos. Sin oportunidades perdidas. Las empresas aprovechan el momento y aprovechan los artículos de moda. 10. Prevención del fraude: protección de sus transacciones comerciales El fraude cobra un alto precio en el comercio electrónico. Desde el uso de tarjetas de crédito robadas hasta violaciones de la base de datos de clientes o devoluciones manipuladas, el fraude de comercio electrónico sangra dinero, erosiona la confianza y ahuyenta a los clientes. El aprendizaje automático no solo soluciona la detección de fraudes, sino que la reinventa. Utiliza 'detección de anomalías', donde los algoritmos analizan transacciones por millones, detectando las inusuales. Es una hazaña más allá de la capacidad humana en términos de velocidad y escala, pero rutinaria para ML. Desde el tipo de dispositivo y la ubicación hasta la zona horaria, ML marca inconsistencias como gastos excesivos, discrepancias de direcciones, pedidos repetidos con diferentes tarjetas, pedidos internacionales sorpresa o devoluciones y revisiones sospechosas. Con el análisis de clústeres, ML identifica segmentos de clientes, productos y períodos de riesgo, lo que permite a las empresas ser proactivas contra los intentos de fraude. Y con el análisis de redes sociales, descubre redes de fraude coordinadas mediante el mapeo y el escrutinio de vínculos entre cuentas, dispositivos y correos electrónicos. Además, los algoritmos de ML en el comercio electrónico eliminan las reseñas falsificadas. Idioma, dirección IP, frecuencia de revisión o incluso el tiempo transcurrido desde la compra: nada escapa a su atenta mirada. 11. Estrategias de devoluciones inteligentes: hacer que las devoluciones funcionen para usted Una cuarta parte de los clientes, con intención, llenan sus carritos hasta el borde, sabiendo que algunos volverán al estante. Esta danza de la indecisión, el miedo a las prendas que no quedan bien oa la mala calidad, cuesta muy caro a los comerciantes. Sin que el consumidor lo vea, cada devolución desencadena una serie de tareas en forma de dominó: limpieza, reenvasado y preparación para la reventa. ¿Si el producto vuelve arruinado? Es una gran pérdida. Los algoritmos de aprendizaje automático para el comercio electrónico pueden combatir el exceso de devoluciones a través de sugerencias precisas de productos. El control de calidad se vuelve más preciso, prediciendo e interceptando fallas potenciales a partir de datos históricos y comentarios. Las representaciones de los productos suenan verdaderas y frenan la insatisfacción que surge de las descripciones engañosas. Más aún, ML pronostica la probabilidad de retorno de factores tan variados como el historial del cliente, el tipo de producto y el precio. En el ámbito de la moda, ML se convierte en sastrería virtual y ofrece recomendaciones de tallas adaptadas a las dimensiones individuales. ML controla las devoluciones, protege los resultados del comerciante y mejora la satisfacción del cliente. Terminando Ahí lo tienes. Estas son las 11 formas en que el aprendizaje automático está haciendo olas en este momento. Adoptar el aprendizaje automático en el comercio electrónico: Mejora su comprensión de las preferencias de sus clientes Aumenta sus ventas y amplifica el valor promedio de los pedidos Elimina procesos innecesarios Ofrece conocimientos profundos que superan las capacidades humanas. ¿Almacenamiento de datos de clientes sin análisis? Es como tener una llave pero nunca abrir la puerta. Integrar el aprendizaje automático en el comercio electrónico no se trata de mantenerse al día, se trata de marcar el ritmo y liderar la carrera. No permita que sus datos se desperdicien. para ayudarlo a transformarlo en experiencias de cliente significativas y mayores ganancias. ITRex está aquí También publicado aquí.
