Que levante la mano quien haya recorrido durante toda la tarde una tienda en busca del regalo perfecto y al final haya claudicado pidiendo ayuda al vendedor. Se acabó: IBM ha presentado en España Watson Trend, una aplicación para móviles capaz de predecir los regalos que serán más populares en electrónica, juguetes y fitness, tres de las categorías con mayor movimiento (y de las que suelen requerir más tiempo de búsqueda).
“Seguro que todos hemos recurrido a las redes sociales, blogs o foros para buscar opiniones antes de decidirnos a comprar algo”, explica Carmen García, directora de IBM Commerce España. “Por eso en IBM empezamos a ver la posibilidad de recoger todo ese conocimiento colectivo que millones de personas vuelcan cada día para ayudar a los clientes a hacer compras más informadas”.
Watson Trend analiza conversaciones online procedentes de más de 10.000 fuentes e identifica patrones de consumo basados en las opiniones que da la gente de cada producto. “Es capaz de entender el contexto, el tono y el significado de las conversaciones. Las interpreta y las transforma en recomendaciones para ayudarnos a encontrar productos y hacer regalos más adecuados”, cuenta García. Con esa información elabora un ranking de 100 productos de moda que se va actualizando en tiempo real según los cambios que haya en las propias conversaciones analizadas.
Además, Watson Trend crea fichas de cada producto con tres tipos de información adicional: contexto, donde explica por qué ese producto es tendencia; opinión, donde muestra mensajes literales obtenidos en redes sociales o blogs; y gráficos, útiles para observar la evolución del producto y la predicción a 21 días que hace Watson sobre él.
Watson Trend es la aplicación al comercio de IBM Watson, el sistema de computación cognitiva de la compañía estadounidense que ya se utiliza en sanidad, educación, finanzas o restauración. Esta aplicación, disponible en la nube de forma gratuita, es capaz de entender el lenguaje natural, por lo que permite analizar grandes volúmenes de datos estructurados (bases de datos) y no estructurados (artículos en prensa, libros, publicaciones en redes sociales, etc.) y extraer patrones. No se programa, por lo que aprende de su propia experiencia, algo que le ha permitido mejorar desde que fuera presentado en 2011 en el concurso de la televisión estadounidense “Jeopardy”, donde consiguió vencer a los dos concursantes más veteranos del programa.