Hiperpersonalización, análisis predictivo o demand planning son algunas de las soluciones más demandas en el sector eCommerce actualmente. Muchas veces se buscan perfiles especializados en estas ramas para incorporarse en la plantilla.

Sergi Ortiz, CEO y Co-founder de Shimoku ha compartido con nosotros otras formas de incorporar estas soluciones en nuestro eCommerce sin necesidad de contactar con expertos en la materia dentro de nuestros equipos.

Ecommerce News (EcN): ¿Cómo surgió Shimoku y por qué ese nombre?

Sergi Ortiz (SO): Nos dimos cuenta de que muchos eCommerce tenían dificultades similares, problemas que podían escalarse, solucionarse y automatizarse con el uso del Machine Learning. Ahí nace Shimoku. Algunos problemas a los que ya damos solución actualmente son el demand planning, es decir problemas para anticipar la demanda con suficiente precisión y poder gestionar así el stock de manera adecuada, problemas con churn rate, el customer engagement y el LTV. Shimoku ayuda en todas estas gestiones predictivas con el uso de tecnología de inteligencia artificial.

En cuanto al nombre, una de las preguntas que siempre nos hacen, proviene de Shimokitazawa, un barrio bohemio de Tokyo donde viví durante un tiempo hace ya algunos años y que me marcó profundamente. Además, hay una forma de escribir Shimoku con kanjis que significan ojo de samurai y me gustó mucho el concepto. Realmente, no es mucho más que eso.

EcN: ¿Qué mejoras permite incorporar Shimoku en un eCommerce?

SO: Por un lado, permite un gran nivel de hiper-personalización y segmentación de la gestión de usuarios: por ejemplo, te permite identificar aquellos usuarios en riesgo de pérdida para aumentar LTV y aquellos usuarios que van a venir a comprar pronto para aumentar AOV, ofreciendo acciones específicas para ello. Por otro lado, también permite la gestión quirúrgica de stock, reduciendo costes en campañas con productos en riesgo de rotura y anticipando la demanda para tener el stock optimizado diariamente. 

La mejora de la experiencia de usuario es clave para nosotros. Los consumidores cada vez se guían más por estímulos y micromomentos, esto lo vemos en diferentes situaciones:

• ¿Cuántas veces has querido comprar algo y te has dado cuenta de que en ese eCommerce el producto no está disponible? Con la gran cantidad de oferta que hay actualmente, no vas a esperar a que lo repongan ¿correcto? Con esto, ya has “perdido” un cliente. Según algunos estudios el 70% de los consumidores online se irán a otra tienda.
• o, por ejemplo, ¿Cuántos emails irrelevantes con ofertas que no te interesan recibes al día? Como usuario estas muy expuesto, pero si recibes ofertas hiper-personalizadas y que te aportan valor ¿no es más fácil que compres?

EcN: ¿Cuándo tenéis pensado poner en marcha vuestra propia API?

SO: Actualmente nos integramos con las API de Prestashop, Shopify, Woocommerce en muy pocos clics (5 para ser exactos). Aun así, tenemos planeado tener nuestra propia API operativa en el Q4 de 2021 para que cualquier eCommerce pueda integrarse de forma autónoma.

EcN: La analítica predictiva ha crecido mucho en los últimos años y cada vez aparecen más herramientas ¿Cómo os diferenciáis de otras aplicaciones parecidas que existen ya en el mercado?

SO: Nos diferenciamos por dar respuesta a un listado concreto de problemas muy específicos y que sufren la mayoría de eCommerce, en pocos clics, sin riesgo de inversiones para nuestros clientes y con una solución plug&play que es operativa en cuestión de minutos.

Además, nuestra herramienta es muy accionable, personalizable, intuitiva y fácil de usar por cualquiera y permite que no sea necesario integrar un data scientist en tu equipo para interpretar los insights de tu negocio, tampoco ningún desarrollador. 

EcN: ¿Cuál es el principal problema que quieren solucionar los eCommerce que os contratan?

SO: La mayoría de los eCommerce que acuden a nosotros lo hacen buscando un incremento en los KPI’s de negocio como LTV, AOV, ROAS y, por supuesto, reducir el CAC. Otros quieren ahorrar costes de almacén o evitar mermas de productos perecederos.

Sin embargo, hay una cosa en la que coinciden todos los que acuden a nosotros, lograr una mayor precisión en sus operaciones sin necesidad de incrementar su equipo. Para las empresas a veces es complicado contar con un experto para cada área, por eso, soluciones como las que ofrecemos en Shimoku permiten desarrollar nuevas estrategias sin tener que contar con un experto.

EcN: Imaginaros un eCommerce que lleva ya varios años funcionando y quiere incorporar estrategias de hiper personalización, ¿Cómo podéis ayudarle? 

SO: Nuestros algoritmos le ayudarán, por ejemplo, a identificar y segmentar clientes en riesgo de churn y a recomendarles productos/ofertas específicas para mantenerlo fidelizado. También permite hacer predicción de la próxima compra, solución que viene acompañada de otro sistema recomendador que ayuda a saber qué recomendar para hacer upselling. Todo esto permite la gestión íntegra de la hiper-personalización de forma automatizada, con algoritmos que aprenden cada día sobre decenas de variables simultáneamente.

EcN: Shimoku controla muchos datos, ¿cómo conseguís que la información esté segura y se mantenga anónima?

SO: Usamos sistemas cloud certificados, con encriptación en toda nuestra información: en credenciales de acceso, en DataLake mediante RSA, en los equipos de oficina con 2FA. Firewall grupos de seguridad de AWS. Load Balancers, CloudFare, API para control de autenticación con CORS habilitado. Además, no guardamos datos de pago, sino que usamos Stripe y otros sistemas mundialmente conocidos.

EcN: Retos a corto y largo plazo.

SO: Pues son muchos y variados:

• A nivel comercial, crecer en el mercado anglosajón;
• a nivel de producto, incrementar el número de productos que ofrecemos y sincronizar la IA de Shimoku con Google Shopping, CRM y otras herramientas para que las operativas que se desprenden de la predicción sean automáticas;
• y, a nivel de empresa, seguir creciendo fieles a nuestros valores.