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¿Por qué utilizar un sistema de recomendación de inteligencia artificial? 

Un sistema de recomendación de inteligencia artificial utiliza algoritmos inteligentes para hacer recomendaciones. Los dos principales diferenciales de este tipo de sistemas son los personalización y automatización.

sistema de recomendaciones de inteligencia artificial

Os sistemas de recomendación están cada vez más presentes en nuestras vidas. Si ya ha comprado en Amazon, Visto Netflix o usó el Facebook, seguro que ya ha sido afectado por uno. Y, en estos tres casos, el inteligencia artificial está presente. 

En el comercio electrónico, estos mecanismos también son bastante populares enMuchas tiendas virtuales utilizan sistemas de recomendación con inteligencia artificial, ya que facilitan la jornada de compramejorar la experiencia del usuario y, con eso, levantar el tasa de conversión. Pero algunas tiendas todavía no utilizan esta tecnología en sus sistemas.

Creamos este contenido para explicar por qué debería utilizar un sistema de recomendación con inteligencia artificial en su comercio electrónico, al igual que lo hacen las grandes marcas. ¡Revisa!

Diferenciales de un sistema de recomendación con inteligencia artificial

Los dos principales diferenciales en el uso de inteligencia artificial (IA) en este tipo de sistemas son los personalización y automatización. A continuación, explicamos con más detalle cómo funcionan estas características y su importancia para las tiendas online.

personalización

En general, todos los mecanismos de recomendación buscan personalizar a experiencia de compra, recomendando los productos más relevantes en vitrinas de recomendaciones inteligentes, como se muestra en el ejemplo siguiente.

sistema de recomendación morena rosa

Pero sin la tecnología de un inteligencia artificial, la efectividad no es tan grande, ya que estos sistemas responden solo a reglas fijas y lineales. 

La inteligencia artificial, por otro lado, tiene la no linealidad como una de sus principales cualidades. Utiliza cálculos no lineales para funcionar lo más cerca posible de un cerebro humano, algoritmos inteligentes

Los sistemas sin IA, por otro lado, utilizan algoritmos matemáticos simples, por lo que las posibilidades de recomendación se vuelven más predecibles y limitadas, ya que responden a una regla específica. 

Cómo funciona en la práctica

Imagine que un cliente está viendo un determinado producto, a partir de ahí, el sistema sin IA puede buscar directamente en la base de datos todos los productos que están en la misma categoría que el que está viendo; con el mismo rango de valores; y que están en stock. 

A partir de ahí, el sistema puede realizar pedidos con un descuento mayor, por ejemplo. Esta es la regla, esto es fijo. Para todos los artículos que el cliente busca, existirá la misma regla y usted averigua rápidamente qué regla devuelve esos productos. 

A inteligencia artificial hay mas posibilidades, más caminos más allá de los ya esperados, porque utiliza el mecanismo de aprendizaje, a través del aprendizaje automático ou máquina de aprendizaje. Ella usa los datos para aprender y luego generar la recomendación, por lo que los resultados pueden ser sorprendentes e impredecibles, pero mucho más efectivos.

En una tienda de vinos, ella puede llegar a la conclusión sola, por ejemplo, que quien compra un vino por 30 reales no compra 1500, sin tener que crear una regla para eso. Pero también puede llegar a la conclusión de que quien compra un cabernet sauvignon también compra shiraz, aunque sean bastante diferentes entre sí. 

Esto sucede porque, en ese entorno donde aprendió la IA, se dio cuenta de que la gente compra ambos vinos. Al menos en ese entorno, ya que las personas son diferentes y tienen diferentes culturas y hábitos. 

En un sistema sin IA, donde las reglas han sido preprogramadas por una persona, el resultado siempre será el mismo. Si bien con un sistema de recomendación con inteligencia artificial, los resultados pueden ser diferentes y, por tanto, muy más asertivo e mas personalizado que uno que una persona ha colocado de acuerdo con su experiencia única y exclusiva o la de un pequeño grupo de personas.

Personalización, experiencia de compra e inteligencia artificial

En el siguiente video, nuestro CEO, Rodrigo Schiavini, explica la relación entre la personalización, la experiencia de compra y la inteligencia artificial. ¡Mire y comprenda!

El sistema de recomendaciones de SmartHint utiliza inteligencia artificial para personalizar la experiencia de compra de cada consumidor dentro de las tiendas virtuales. ¡Conoce SmartHint!

Automação

La automatización también es una característica importante en un sistema de recomendación con inteligencia artificialporque realiza análisis en tiempo real y no pruebas A / B, como ocurre con otros sistemas. Esto facilita enormemente los procesos y optimiza el tiempo del personal. 

En el caso del comercio electrónico, esto se refleja en la vitrinas independientes, que funcionan automáticamente. Esto sucede porque la IA realiza análisis en tiempo real y, con ello, es capaz de identificar qué escaparates están convirtiendo más, cuáles son las mejores posiciones y cuáles son las más relevantes para cada usuario. 

De esta forma, las vitrinas se posicionan solas, reduciendo la necesidad de configuraciones a través del trabajo humano y manual. 

Para obtener más información sobre las vitrinas independientes, consulte esta publicación: Vitrina virtual independiente: cómo personalizar automáticamente.

Conclusión

Como vio, la inteligencia artificial marca la diferencia en un sistema de recomendación, personalizando y mejorando aún más la experiencia de compra de sus clientes, reduciendo costes y optimizando el trabajo en equipo. 

No es de extrañar que los casos de mayor éxito relacionados con sistemas de recomendación, como Amazon y Netflix, utilicen inteligencia artificial

¿Quieres elevar la experiencia de compra de tu tienda online con un sistema de recomendación basado en inteligencia artificial? Hable con nosotros 

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2021-05-14T13:47:28+00:00

Sobre el autor:

Tânia d'Arc
Licenciada en letras y postgraduada en medios digitales, es una apasionada de las palabras, la comunicación y los detalles.