• Personalización: identifica patrones en el comportamiento y las preferencias de los consumidores, lo que le permite ofrecer recomendaciones y promociones

• Precios dinámicos: ajusta precios en tiempo real según demanda, competencia y stock.

• Publicidad (Amazon Ads): segmentación precisa y anuncios más relevantes gracias al aprendizaje automático.

• Gestión de inventario: optimiza el stock usando predicciones basadas en IA.

• Generación de contenido: crea materiales de marketing más rápido y adaptados a cada público.

  Web

• Recomendaciones personalizadas: analiza hábitos de visualización y preferencias para sugerir contenido relevante.

• Creación y decisiones de contenido: usa datos y algoritmos para predecir el éxito de series y películas.

• Optimización del streaming: mejora la distribución de contenidos para una experiencia fluida en todo el mundo.

• Procesos de posproducción: genera subtítulos y controla calidad de forma automatizada, reduciendo costes.

  Web

En Amazon DSP ahora utiliza nuevos modelos de aprendizaje automático más avanzados y controles de campaña optimizados para mejorar las decisiones de puja y ritmo, además de ayudar a los anunciantes a llegar a audiencias previamente inalcanzables.

Los nuevos modelos de aprendizaje automático analizan diversas señales para ayudar a los anunciantes a predecir y alcanzar segmentos de audiencia altamente relevantes, optimizando al mismo tiempo su rentabilidad.

• Amazon Personalize + IA generativa: añade temas atractivos a las recomendaciones de productos.

• Generador de Contenido: crea materiales de marketing personalizados de manera automática.

• Integración con flujos de trabajo: permite usar recomendaciones en chatbots, generación de resúmenes y contenido adaptado a cada usuario.

• Objetivo: mejorar la experiencia del cliente y la relevancia de las recomendaciones.

El Pais

Netflix ha confirmado que está probando un nuevo sistema de búsqueda potenciado por inteligencia artificial generativa de OpenAI en su aplicación para iOS. El objetivo es que los usuarios puedan buscar contenido de manera más natural, por ejemplo, preguntando "¿qué puedo ver que me haga sentir feliz?" en lugar de solo buscar por título o género.

• ¿Cómo funciona? Los usuarios escanean sus pies con la cámara de su teléfono, y la IA analiza los datos para determinar su talla exacta y el modelo de calzado que mejor se ajusta a la forma de su pie. Esto ayuda a reducir las devoluciones y a garantizar que los clientes encuentren el producto perfecto.

• Predecir la demanda: Analiza los datos de los minoristas para prever qué productos se venderán mejor en qué tiendas y en qué momentos.

• Optimizar el inventario: Permite a Nike ver el análisis de costo-beneficio de organizar su inventario, asegurando que los productos correctos estén disponibles en el lugar y momento adecuados, lo que mejora la experiencia del cliente y aumenta las ventas.

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