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Cómo usar IA para analizar datos de tu tienda Shopify

Optimización de velocidad en tienda Shopify Photo by Solen Feyissa on Unsplash

La inteligencia artificial tiene usos bien conocidos como los chatbots, la detección de fraudes o la corrección de textos. Pero hoy quiero hablar de otro caso de uso que no se menciona tanto: el análisis de datos.

Para probarlo, hice un experimento con DeepSeek y un archivo de todas las ventas de mi tienda Shopify. El objetivo era evaluar qué tan bien puede analizar la información y si realmente puede ayudar a los comerciantes a extraer insights valiosos sin invertir horas en hojas de cálculo.

El experimento: Analizar ventas con IA

El proceso fue simple:

  1. Subí un archivo Excel con los datos de ventas de Shopify a DeepSeek.
  2. Le pedí identificar los productos más vendidos basándose en la cantidad total vendida.
  3. Comparé los resultados con un análisis manual en Excel para evaluar su precisión.

Resultados y ventajas

Hacer esta tarea manualmente en Excel me habría tomado horas. En cambio, DeepSeek la resolvió en segundos. La automatización reduce el tiempo de análisis y permite enfocarse en la toma de decisiones.

Los primeros resultados fueron precisos cuando utilicé un conjunto de datos pequeño. Sin embargo, al aumentar la cantidad de pedidos, la IA empezó a mostrar inconsistencias en la interpretación de los datos.

Limitaciones y desafíos

A pesar de su rapidez, la precisión aún no es perfecta cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. Noté que, al procesar más pedidos, la IA perdía contexto y generaba respuestas erráticas.

Algunos desafíos encontrados:

  • Errores en la agregación de datos cuando había demasiadas filas.
  • Dificultad para interpretar transacciones repetidas en un mismo pedido.
  • Falta de consistencia en la selección de productos más vendidos al aumentar el dataset.

Esto muestra que la tecnología aún está en desarrollo para manejar análisis de datos a gran escala, pero el camino es prometedor.

Lo que aprendí del razonamiento de la IA

Lo más interesante no fue solo el resultado, sino el proceso de razonamiento que mostró la IA. R1 (el modelo de DeepSeek) siguió una estructura lógica clara:

  1. Identificó las columnas clave en el archivo de ventas:
    "La columna 'Lineitem quantity' parece indicar la cantidad vendida de cada producto en una transacción, y 'Lineitem name' sería el nombre del producto."
  2. Razonó sobre cómo debía agrupar los datos:
    "Observo que algunas filas tienen información repetida para el mismo número de pedido (como #1001, #1002, etc.), lo que probablemente indica múltiples productos en un mismo pedido."
  3. Definió la lógica de agregación:
    "Debo sumar todas las 'Lineitem quantity' agrupadas por 'Lineitem name'."
  4. Identificó casos de borde que podían afectar la respuesta:
    • Valores nulos o en cero: "Verificar si hay productos con cantidades en cero o valores nulos, pero parece que todas las cantidades son positivas."
    • Filtrar solo transacciones pagadas: "Considerar solo las transacciones marcadas como 'paid'."
    • Qué hacer si hay pocos productos: "Si hay menos de 10 productos, listaré todos los disponibles."

Este enfoque estructurado y metódico me dejó una gran lección: los humanos podemos aprender a razonar como la IA para mejorar nuestra propia capacidad analítica.

Conclusión: ¿Vale la pena usar IA para análisis de datos?

A pesar de sus limitaciones, este experimento me dejó claro que la inteligencia artificial ya es una herramienta útil para procesar pequeñas cantidades de datos y acelerar tareas tediosas. No solo permite extraer insights más rápido, sino que también es una herramienta para aprender a pensar de manera más lógica y estructurada.

¿Qué sigue?

Seguiré explorando nuevas formas de aplicar GPT, Mistral y DeepSeek para mejorar mis flujos de trabajo. La IA aún tiene camino por recorrer en el análisis de grandes volúmenes de datos, pero sin duda, ya puede ayudarnos a optimizar procesos y aprender mejores formas de razonar.

¿Te gustaría probar algo similar en tu negocio? Déjame contáctame para compartir ideas sobre cómo aplicar IA en eCommerce.

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