Tendencias tecnológicas relevantes en e-commerce

1. 3. IoT en logística y gestión de inventarios

1.1. Seguimiento en tiempo real de envíos y optimización de rutas de entrega

1.1.1. RFID (Radio Frecuency Identification)

1.1.2. GPS + Redes Celulares (4G/5G)

1.1.3. Sensores BLE (Bluethooth Low Energy)

1.1.4. Machine Learning en Logística Predictiva

1.1.4.1. Regresión Lineal y No Lineal

1.1.4.2. Random Forest Regression

1.1.4.3. Gradient Boosting

1.1.4.4. Redes neuronales y Deep learning

1.2. Gestión de inventarios automatizada

1.2.1. Sensores IoT en estanterías y Palets

1.2.2. Computer Vision para reconocimiento de inventarios

1.2.3. Etiquetas electrónicas de precio

1.2.4. Sistemas de reposición automática con IoT

2. 2. Realidad Aumentada y Virtual para la Experiencia del Usuario

2.1. Pruebas virtuales de producto

2.1.1. RA: Redes neuronales convolucionales (CNNs)

2.1.2. RA: Redes neuronales recurrentes (RNNs)

2.1.3. RA: Deep Learning

2.1.4. Modelos de visión computacional

2.2. Experiencias inmersivas

2.2.1. Modelado y renderizado 3D de Alta Precisión

2.2.2. Captura de movimiento y seguimiento ocular

2.2.3. Simulación de prendas en avatares 3D

3. ¿Qué es e-commerce?

3.1. Compra de bienes y servicios a través de internet.

3.2. Transacciones comerciales en plataformas digitales

4. Tipos de e-commerce

4.1. B2C: Bussines to consumer. Ej: Amazon, Mercado Libre

4.2. B2B: Business to bussiness. Ej: Alibaba, Shopify B2B.

4.3. C2C: Consumer to consumer. Ej: eBay, Facebook Marketplace.

4.4. C2B: Consumer to bussines. Ej: Influencer vendiendo publicidad a marcas.

4.5. B2G y C2G: Business to Government o Consumer to government. Ej: Portales de licitaciones o pago de impuestos en linea.

5. 1. Inteligencia Artificial y Machine Learning

5.1. Recomendaciones personalizadas Ej: Amazon y Netflix

5.1.1. Filtrado colaborativo

5.1.2. Factorización de matrices

5.1.3. Modelos basados en redes neuronales profundas (Deep Learning)

5.1.4. Modelos de apredizaje por refuerzo

5.1.5. Procesamiento de lenguaje natural

5.2. Chatbots y asistentes virtuales

5.2.1. Modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado

5.2.2. Integración con visión computacional para reconocimiento de imágenes

5.2.3. Generación de lenguaje natural

5.2.4. Integración con análisis de sentimientos

5.3. Optimización de precios y demanda

5.3.1. Regresión lineal y no lineal

5.3.2. Árboles de decisiones y random forest