Con tiendas y comercios online desarrollándose cada día, el uso de los sistemas de recomendación se ha transformado en una parte significante de la industria del e-commerce. Todos estas opciones en Netflix “Otras películas que disfrutarás” y “Clientes que han comprado este producto, también han comprado…!” en Amazon, o “Personas que quizás conozcas” en Facebook son las mejores prácticas de uso de los sistemas de recomendación.
Un sistema de recomendación es una herramienta utilizada por los desarrolladores para prever las selecciones de los usuarios en una gran lista de productos sugeridos.

Generalmente, los algoritmos desarrollados para sistemas de recomendación se basan en compras o visitas a las páginas realizadas anteriormente. Lo que es más, hoy hay muchos servicios que sugieren recomendaciones en el momento, ya que utilizan inteligencia artificial para analizar las interacciones de los usuarios y encontrar productos visualmente apropiados que interesarán a un cliente en particular. Gracias a la Inteligencia Artificial (IA) los sistemas de recomendación realizan rápidas y concretas recomendaciones personalizadas para las necesidades de cada cliente y sus preferencias.

Con el uso de la inteligencia artificial, la búsqueda online también mejora, ya que realiza recomendaciones relacionadas con el las preferencias visuales del usuario más que con las descripciones de los productos.

Aparentemente, los sistemas de recomendación con inteligencia artificial podrían convertirse en alternativas para campos de búsqueda, ya que ayudan al usuario a encontrar productos o contenido que probablemente no encontrarán de otra forma.
Por esto es que los sistemas de recomendación hoy juegan un papel fundamental para sitios como Amazon, Facebook, YouTube y otros.
Investiguemos más hondo, y entendamos los métodos de trabajo de los sistemas de recomendación, veremos cómo recolectan información y crean recomendaciones.

Entendiendo lo principal de un Sistema de Recomendación

Un sistema de recomendación es un sistema de filtrado de información que carga información personalizada sobre las preferencias e intereses del usuario, o historia de comportamiento sobre un ítem. Es capaz de predecir las preferencias de un usuario específico sobre un producto, basándose en su perfil.

Con el uso de sistemas de recomendación de productos, los clientes son capaces de encontrar productos que están buscando de forma simple y rápida. Algunos sistemas de recomendación son desarrollados para encontrar los productos que el usuario ha mirado, comprado o interactuado en el pasado.

El sistema de recomendación es una herramienta de marketing espléndida particularmente para e-commerce y es también útil para incrementar las ganancias, ventas y estadísticas en general. Por eso es que las recomendaciones personalizadas de productos son altamente utilizadas en la industria retail, una vez más destacando la importancia de los sistemas de recomendaciones en la industria e-commerce.

Para que un sistema de recomendación sea útil, debe ser versátil a nuevos comportamientos del usuario. Debe ser capaz de actuar en un entorno dinámico, ofreciendo a los usuarios información actualizada sobre ofertas especiales, cambios en los productos y precios.

Ejemplos de Usos del Sistema de Recomendación

Con la cantidad de información creciendo fuertemente en Internet y el número de clientes considerablemente alto, es crucial para las empresas escanear, buscar, filtrar y proveer información de utilidad a los clientes de acuerdo con sus necesidades y gustos.

Un ejemplo de uso de sistema de recomendación es realizado por Amazon, su “ Clientes que compraron esto, también compraron…”. Generalmente, el sistema de recomendación de contenido es como un vendedor de mostrador inteligente y rápido que se basa en las necesidades, gustos y requisitos del usuario y es capaz de tomar decisiones con conocimiento sobre recomendaciones que serán beneficiosas y relevantes para el cliente, mientras tanto, aumenta la tasa de conversión.
Las estadísticas muestran que casi el 35% de la ganancia de Amazon proviene del uso de los sistemas de recomendación.

Entonces, ¿cuál es la estrategia que utilizan?

Amazon sigue haciendo coincidir productos ante los ojos de sus clientes utilizando el historial de navegación. Proporciona la opción recomendada y mejor vendida basada en el uso del cliente de las calificaciones y opiniones. A decir verdad, Amazon se inclina a venderle al visitante un paquete en lugar de un producto.

Pretendamos que has comprado un arete, entonces tendrás como sugerencia un collar y un brazalete que combine. Luego, utiliza un sistema de recomendación para enviar emails y mantener al cliente actualizado sobre novedades en esa categoría.

Amazon también utiliza recomendaciones para marketing específico vía email y páginas del sitio web. Así, Amazon comienza a recomendar un montón de productos de diferentes categorías basado en la historia de navegación y toma aquellos ítems que probablemente el cliente irá a comprar.

Los sistemas de recomendación comienzan el camino en e-commerce, sin embargo, están ganando más popularidad en otras esferas también, como en los Medios.

Recomendaciones de productos de Amazon

Un buen ejemplo de uso de sistemas de recomendación en los Medios es realizado por YouTube y Netflix. YouTube con los “Vídeos Recomendados” y “Otras Películas que Disfrutarás” en Netflix son ejemplos de uso de sistemas de recomendación con IA.
Netflix usualmente usa un sistema de recomendación híbrido. Comienza comparando la búsqueda y visitas de los usuarios con el usuarios con el mismo interés.
Los sistemas de recomendación están convirtiéndose en más y más difundidos en la esfera de la industria del transporte también.

¿Cómo Funciona Un Sistema de Recomendación?

Las compras han sido, son y serán una necesidad para la humanidad. No ha pasado mucho tiempo desde que preguntamos a nuestros amigos sobre alguna recomendación para comprar un producto. Así, es la esencia de los humanos para comprar ítems recomendadios por nuestros amigos, en quien confiamos. La era digital ha considerado este viejo hábito. Por eso, cualquier tienda online que visitas hoy en día, verás algún sistema de recomendación.

Con el uso de datos y algoritmos, los sistemas de recomendación filtran y recomiendan los productos más relevantes para un usuario específico. Como dicen, es como un vendedor de una tienda pero automatizado. Cuando consultas por algo, también sugiere otras cosas en las que puedes estar interesado.

Desarrollar los modelos de productos de recomendación es un área de investigación que crece cada hora.

Aprendizaje de máquina en Sistemas de Recomendación

Para poder ofrecer a los clientes un servicio o recomendaciones de productos, los sistemas de recomendación utilizan algoritmos. Últimamente, estos sistemas han comenzado a utilizar algoritmos con aprendizaje de máquina para predecir el proceso y encontrar ítems más adecuados. Basados en la información recibida de los sistemas de recomendación, los algoritmos cambian.
Los algoritmos de aprendizaje de máquinapara sistemas de recomendación son en general divididos en dos categorías: filtrado colaborativo y basado en contenido. De todas formas, los sistemas de recomendación modernos utilizan los dos.

El sistema de filtrado colaborativo considera la similitud de de los atributos de los productos y métodos colaborativos con la similitud de las interacciones de otros clientes.
Generalmente, el centro del aprendizaje de máquina es desarrollar una función que prediga la utilidad de los ítems entre ellos.

Con toda esta información en la Internet, y tanta gente utilizándola, se ha convertido en algo vital para las organizaciones, buscar y ofrecer data a sus clientes en correspondencia a sus necesidades y gustos.

Procesos del sistema de recomendación en cuatro fases

Un sistema de recomendación clásico procesa data a través de estas cuatro etapas: recolectar, almacenar, analizar y filtrar.

1. Recolectar data

La recolección de data es el primer paso para crear un sistema de recomendación. En realidad, la data es clasificada en explícita o implícita. Esta información proporcionada por los usuarios, como calificaciones y comentarios es explícita. Por otro lado, la data implícita consiste de historial de búsqueda, historial de pedidos y devoluciones, clics, visitas a la página, y eventos de la cesta. Este tipo de información es recolectado por cualquier usuario que visita la página. Recolectar data del comportamiento no es difícil, ya que debes almacenar las actividades en tu sitio. Como cada usuario puede gustar o no gustar varios productos, la información es distinta. Durante algún tiempo, cuando el sistema está repleto de información, se vuelve más inteligente. Y los sistemas de recomendación se vuelven más relevantes también, así los visitantes se inclinan a hacer clic y comprar.

2. Almacenar la data

Para tener mejores recomendaciones, debes crear más data para los algoritmos. Significa que puedes volver a cualquier proyecto de recomendación en un gran proyecto de data muy rápido. Puedes decidir el tipo de almacenamiento necesario para ti con la ayuda de la data recolectada para crear recomendaciones. Está en ti utilizar una base de datos NoSQL o estándar SQL o incluso alguna base de datos de almacenamiento de objetos. Todas estas variantes son prácticas y condicionales, si quieres captar el comportamiento del usuario o la contribución. Una base de datos ampliable y administrable disminuye el número de tareas requeridas a un mínimo y se centra en la recomendación en sí misma.

3. Analizar la data

Para poder encontrar ítems con data de interacción de usuarios similar, es necesario filtrarla con el uso de varios métodos de análisis. Algunas veces es necesario ofrecer recomendaciones inmediatamente cuando el usuario está visualizando el ítem, aquí un sistema de análisis más rápido es necesario. Algunas formas de analizar este tipo de data son:

· Sistema en Tiempo Real
En caso que sea necesario ofrecer rápidas o inmediatas recomendaciones, debes utilizar un sistema en tiempo real. Es capaz de procesar data tan rápido como es creada. El sistema en tiempo real generalmente incluye herramientas que pueden procesar y analizar secuencias de datos.

· Análisis Cercano a Tiempo Real
El mejor método de análisis de recomendaciones durante la navegación de la misma sesión es el sistema cercano a tiempo real. Es capaz de recolectar data rápido y actualizar los análisis cada algunos minutos o segundos.

· Análisis por Grupo
Este método es el más conveniente para enviar emails luego ya que la data se procesa periódicamente. Este tipo de sistema sugiere que es necesario crear una cantidad de data considerable para realizar un análisis adecuado como volumen de ventas diario.

4. Filtrar la data

La siguiente fase es filtrar la data para ofrecer recomendaciones relevantes a los usuarios. Para implementar este método, debes elegir un algoritmo que sea apropiado para el sistema de recomendación que utilizas. Algunos de los tipos de filtrados pueden ser:

· Basado en contenido
El foco de un filtrado basado en contenido está puesto en un comprador específico. Los algoritmos siguen acciones como visitas a las páginas, tiempo de permanencia en categorías, ítems donde se hizo clic, etc. Y el software se desarrolla basado en la descripción de los productos que le gustan al usuario. Luego, las recomendaciones son creadas basándose en comparaciones de los perfiles de los usuarios y catálogos de productos.

· Grupo
El análisis en grupo es para encontrar casos de grupos más pequeños. Intenta agrupar casos más similares entre ellos en contraste con otros tipos de casos. Al respecto, los ítems recomendados se adecuan sin importar los que otros usuarios han visto o han gustado.

· Colaborativo
Crea predicciones condicionadas por los gustos y preferencias del cliente y permite crear atributos para los productos. La esencia del filtrado colaborativo es la siguiente: dos usuarios que han gustado el mismo producto anteriormente, gustarán del mismo producto en el futuro.

Conclusión

De este modo, no cabe la duda de que el sistema de recomendación como servicio ha ganado más popularidad y juega un papel significativo en la nueva era digital. Para poder ser competitivo en el mercado y obtener clientes más eficientes utilizando sistemas de recomendación para tu progreso.
Especialmente con el uso de la inteligencia artificial, recomendaciones en el momento son más amplias, lo cual es eficiente en tiempo y pragmático. Gracias a la inteligencia artificial, los sistemas de recomendación han mejorado su productividad y se basan en las preferencias visuales del cliente más que en las descripciones de los productos.

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