Vivimos en una era digital donde el volumen de información y contenido disponible supera, con creces, nuestra capacidad para consumirlo. Ya sea buscando una película para ver en una tarde lluviosa o simplemente navegando por las interminables listas de productos en tiendas online. Es aquí donde entran en juego los motores de recomendación. Estas herramientas personalizan nuestra experiencia en línea, presentando opciones ajustadas a nuestros gustos e intereses.
Descubre qué son los motores de recomendación y cómo pueden beneficiar a tu negocio.
¿Qué es un motor de recomendación?
Se trata de una tecnología que utiliza Inteligencia Artificial y aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los usuarios y sugerir productos, servicios o información a los usuarios basados en sus preferencias. Un motor de recomendación eficaz analiza los datos para crear perfiles individualizados.
Si alguna vez has comprado online y te ha salido un apartado “te puede interesar…”, entonces ¡has interactuado con un motor de recomendación!
Para conseguir esos resultados, se nutre de datos obtenidos anteriormente como:
- Historial de navegador.
- Comportamiento en la compra actual.
- Productos más vistos.
- Carrito
- Lista de deseos.
Tipos de motores de recomendación
Existen diferentes enfoques para los motores de recomendación:
Sistemas de filtrado colaborativo: Analiza el comportamiento de diferentes clientes para predecir las preferencias de una persona concreta. Así, ofrecerá recomendaciones según las preferencias del usuario. Por ejemplo, si dos usuarios han comprado los mismos tres productos, y uno de ellos compra un cuarto producto, es probable que al otro usuario también le interese ese cuarto producto.
Sistemas de filtrado basados en contenido: Analiza el comportamiento del usuario y ofrece recomendaciones según sus preferencias. Se basan en la descripción del artículo y en el perfil del usuario. Si un cliente ha mostrado interés por un producto en particular, se le recomendarán productos similares basados en descripciones, categorías o características.
Sistemas de recomendaciones híbridos: Combinando ambas técnicas, ofrece sugerencias basándose en las preferencias de usuarios similares y de contenido. Este tipo de sistema de recomendación ha crecido en popularidad gracias a la gran personalización de la experiencia q
Si quieres descubrir cómo aparece el contenido en tus webs favoritas, algunas empresas disponen de un apartado en el que explican los filtros que añaden para que el usuario tenga una experiencia lo más personalizada posible. Por ejemplo, Netflix o Asos tienen a disposición de los usuarios una breve explicación de cómo funcionan sus sistemas de recomendación.
El caso de Spotify
Veamos un ejemplo de un sistema de recomendación híbrido. Este sistema es uno de los más populares gracias a la gran capacidad de análisis y personalización.
Spotify tiene un objetivo claro, ofrecer la mejor selección de contenido para cada usuario. De esta forma, analiza meticulosamente cada canción que se suma a su plataforma, revisando no solo los metadatos básicos, como título, intérprete, productor y género, sino también detalles del contenido de audio. El sistema identifica características como el estilo, la percepción (energética, tranquila), y la emoción evocada. Un análisis adicional se hace con «lenguaje natural», interpretando el contenido de las letras y referencias externas sobre la canción.
Sin embargo, no solo se basa en el contenido. La conducta del usuario es vital para el algoritmo de recomendación. Spotify rastrea acciones directas, como canciones guardadas y «me gusta», así como indirectas, como duración de escucha y canciones omitidas. Además, considera contextos como la ubicación y el dispositivo usado.
Todo esto alimenta a BaRT (Bandits for recommendations as treatments), técnica avanzada en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que integra la información de canciones y usuarios. Aprende de cada interacción y valida sus recomendaciones considerando la tasa de clics y las probabilidades de reproducción. Combina datos del usuario con patrones observados en la comunidad para hacer sugerencias, especialmente útiles para nuevos usuarios o aquellos menos activos.
Beneficios de implementar un motor de recomendación en tu negocio
- Aumento de ventas: La recomendación personalizada motiva a los clientes a considerar productos que de otra forma no habrían descubierto. Esta «venta cruzada» puede significar un aumento sustancial en el valor del carrito de compras.
- Optimización de acciones propias gracias a los datos analizados: Los motores de recomendación recopilan y analizan grandes cantidades de datos. Estos datos pueden ser utilizados para comprender mejor a los clientes, sus preferencias y comportamientos. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas sobre inventario, marketing y otras áreas críticas.
- Aumento en la fidelización: cuando los clientes sienten que un negocio entiende sus necesidades y les ofrece productos relevantes, es más probable que regresen. Un motor de recomendación personaliza la experiencia de compra, lo que puede llevar a una mayor lealtad a la marca por parte de los clientes.
- Aumento en la satisfacción del cliente: al recibir recomendaciones pertinentes, los clientes pueden sentir que su tiempo se valora y que no tienen que buscar a través de innumerables opciones. Esto llevará a una experiencia de compra más fluida y satisfactoria.
- Personalización de la experiencia de compra: a medida que el motor de recomendación aprende más sobre las preferencias y comportamientos de un cliente, puede ofrecer sugerencias cada vez más precisas.
Cómo implementar un motor de recomendación
Antes de implementar un motor de recomendación en tu negocio, es fundamental analizar si es necesario. Examina factores como las necesidades de la empresa, el número de clientes actuales o el volumen de productos en el catálogo. En caso de contar con cifras bajas, probablemente no sea necesaria la implantación de este sistema.
- Reúne datos: para que un motor de recomendación funcione correctamente, es fundamental tener datos de calidad. No hay un dato clave para todos los casos, depende de tus objetivos y el nivel de personalización deseado. Algunos de los datos que se pueden tener en cuenta son: información de compras anteriores, navegación en la web, interacciones en redes sociales, tiempo medio activo…
- Elije el tipo de motor: dependiendo del tipo de negocio y de la cantidad de datos disponibles, se puede optar por un enfoque basado en contenido, filtrado colaborativo o una combinación de ambos.
- Pruebas y ajustes: como cualquier herramienta, los motores de recomendación necesitan ajustes y optimizaciones. Es vital analizar los resultados, medir el impacto en las ventas y la satisfacción del cliente, y realizar mejoras según sea necesario.
- Mantente actualizado: las preferencias de los clientes cambian, al igual que las tendencias del mercado. Es esencial revisar y actualizar regularmente el sistema para asegurarse de que las recomendaciones sigan siendo relevantes.
¿Qué marcas ofrecen motores de recomendación?
Si estás considerando incorporar un motor de recomendaciones a tu negocio y no tienes claro qué plataformas utilizar, aquí te presentamos dos opciones con las que puedes comenzar a personalizar la experiencia de tus clientes en tu empresa.
Motor de recomendaciones basado en IA Visual y Procesamiento de Lenguaje Natural. Este sistema puede personalizar las sugerencias sin necesidad de datos de comportamiento, imitando la experiencia de tienda física en la tienda online.
Utiliza aprendizaje profundo para conectar productos por similitud visual, inferir relaciones a través del análisis textual, y mejorar las recomendaciones en función de las necesidades y preferencias específicas del comprador.
Se centra en la «personalización en cualquier lugar», ayudando a las marcas a incrementar sus ingresos individualizando cada interacción del usuario a través de la web, móvil y email.
Su motor de recomendación emplea la IA y el aprendizaje automático para analizar los patrones de comportamiento del usuario, permitiendo a las empresas ofrecer experiencias personalizadas y significativas a sus clientes en tiempo real.
¿Hablamos?
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