Las compras son una necesidad para todos los seres humanos. Sin embargo, el mundo de las ventas minoristas está cambiando dramáticamente, y hoy luce muy diferente de lo que era hace diez años.

Naturalmente, la tecnología juega un enorme rol en este proceso. La forma en la que los consumidores toman la decisión de compra ya no se basa en preferencias personales o apariencias. Incluso cuando compran offline, los consumidores en las tiendas usan sus smartphones para comparar precios y verificar calificaciones de los productos. La mayoría de las personas también usan las redes sociales para consultar opiniones de sus amigos y familia.

Debido a los últimos cambios en el sector minorista o retail, los observadores de la industria predicen que en el futuro, el proceso de compra ya no será como lo conocemos hoy. De acuerdo con los pronósticos, la industria cambiará aún más en los próximos cinco años que lo que ha cambiado en el último siglo. Por otra parte, la extinción de las tiendas físicas parecería llegar en un futuro no tan lejano. Esta afirmación puede ser bastante dramática, pero realista, las tiendas de venta minorista deben estar alerta.

Como ejemplo, consideremos una de las tiendas retail más exitosas de los Estados Unidos, que recientemente se ha declarado en quiebra. Sears, la tienda que ha cambiado la cultura de compra en Estados Unidos, ha declarado la quiebra en Octubre de este año. La compañía, con 132 años en el mercado, ha estado lidiando con deudas por varios años, y el mayor culpable es el sector de comercio electrónico. Sears no pudo seguir con el ritmo del aumento de las ventas por internet. Por eso, no importa si tienes una tienda física, crear una plataforma online para que tus clientes puedan comprar, es esencial para poder sobrevivir.

Los sistemas de recomendación de productos fueron diseñados especialmente para crear la mejor experiencia de compra online para tus clientes. Asegurar que tus clientes se sientan relacionados con el contenido en el proceso de compra, no solo aumentará su lealtad, sino que también ayudará a generar más ingresos. Los clientes son el recurso más importante para cualquier negocio, por lo tanto, su satisfacción está estrechamente relacionada con tus ventas. Por lo tanto, usar sistemas de recomendación aumentará la efectividad de la compra online tanto para el cliente como para el comercio.

Potencia Tus Ventas Con Un Sistema de Recomendación de Productos

Los sistemas de recomendación son herramientas automatizadas que usan algoritmos para filtrar datos y realizar recomendaciones inteligentes basadas en la información de cada usuario. Son básicamente la versión automatizada de un vendedor(a) de una tienda física, que te ayuda a encontrar determinado producto. El número de usuarios en internet aumenta cada día. Por este motivo, los comercios electrónicos o e-commerce deberían sentirse más responsables que nunca de ofrecer a sus clientes las recomendaciones más relevantes basadas en sus preferencias y gustos.

Un sistema de recomendación de productos es la fuente que impulsa las ventas en tiendas online o e-commerce. Esto es así tanto para, upsellling como para cross-selling. Asegura que el usuario se relacione con el contenido una vez más, y quizás, encuentre el producto que está buscando. Hasta ahora, aproximadamente 35% de la facturación de Amazon proviene de los sistemas de recomendación. Y 75% de lo que los usuarios miran en Netflix también se basa en algoritmos generados por sistemas de recomendación.

Sistema de recomendación de Netflix

La mayoría de los comercios electrónicos o e-commerce actualmente usan un sistema de recomendación de productos para impulsar sus ventas. A los usuarios les gusta realizar sus decisiones de compra basándose en recomendaciones.  Las tiendas online están aprovechando esto. Una tienda online con un promedio de 20.000 visitas por mes no puede ignorar la efectividad de los sistemas de recomendación de productos. Si quieres incrementar tu CTR mostrando productos y contenido relevante, entonces un sistema de recomendación de productos es lo que deberías considerar.

Cómo Funciona Un Sistema de Recomendación

Los sistemas de machine learning están revolucionando la forma en la que la recomendación de productos automatizada funciona. Antes, los resultados de los motores de búsqueda eran ordenados en base a dónde y cuán frecuentemente un texto era encontrado en la metadata del producto. Hoy, los algoritmos de búsqueda son capaces de utilizar más datos e información más detallada. Los resultados de la recomendación son basados en clics, productos en la cesta, y decisiones en el proceso de compra.

Primero lo primero, un sistema de recomendación recolecta datos. Los datos pueden ser explícitos o implícitos. Datos explícitos son aquellos ingresados por los usuarios, como comentarios y valoraciones de productos. Los datos implícitos incluyen historial de compras, de devoluciones, de la cesta, vistas a las páginas, clics y búsquedas. Estos datos son recolectados para cada usuario en cualquier sitio.

Recomendación de productos

Mientras más datos estén disponibles para el sistema de algoritmos, mejor y más relevante serán las recomendaciones. Cuando la información es recolectada y almacenada, luego se puede proceder al análisis y filtrado. Hay distintos métodos de análisis, considerando cuán rápido quieres mostrar las recomendaciones.

Los sistemas de recomendación de productos puede aprender sobre el comportamiento de los clientes en tiempo real, personalizando todas las páginas con las que ellos interactúan. Utilizando datos de comportamientos previos, los sistemas de recomendación determinan los mejores productos para mostrar dependiendo del significado o sentido de la búsqueda. Por consiguiente, las recomendaciones de productos serán más relevantes para los visitantes y más personalizadas. Con la ayuda de las recomendaciones relevantes y personalizadas, los sitios apuntan a mejorar la experiencia del usuario mostrando los productos justos en el momento adecuado para cada individuo. Sabiendo las preferencias de tus usuarios, ganarás su confianza e incrementarás las ventas.

Tipos de Sistemas de Recomendación

Hay 4 tipos de sistemas de recomendación.

  1. Filtrado Colaborativo
    El filtrado colaborativo es utilizado para crear una experiencia altamente personalizada. Esta técnica se enfoca en los datos del usuario, como calificaciones y datos de compra. Esta información es luego combinada con la información de otros usuarios con datos similares. De esta forma, a través del filtrado colaborativo puedes ganar más conocimiento sobre los productos con los que el usuario no hay interactuado aún. Así es como la recomendación de productos es originada.

El filtrado colaborativo funciona a través de los siguientes pasos:

  • Haciendo coincidir al visitante actual con otros clientes basándose en compras anteriores de productos similares (o iguales).
  • Agrupando todos los productos
  • Descartando productos que el usuario ya ha comprado.
  • Recomendando el resto de los productos a los visitantes.

El filtrado colaborativo utiliza las acciones de los usuarios para predecir las preferencias de otros usuarios. Por ejemplo, si un usuario navega en un sitio en busca de zapatos, pero eventualmente compra una cartera, el software encontrará una relación entre estas dos acciones y categorías. Entonces, cuando más personas repitan la misma acción, se originará una recomendación de producto.

  1. Filtrado Basado en Contenido
    El filtrado basado en contenido se centra en un comprador específico. El software es construido en base a palabras claves en descripciones de productos o ítems que le han gustado a una persona. Los algoritmos rastrean acciones como: sitios visitados, tiempo de permanencia en diferentes categorías, ítems agregados a la cesta, y productos en los que se ha hecho clic. Los perfiles de los clientes son creados en base a esta información. Las recomendaciones son creadas luego, comparando los perfiles de los usuarios con los catálogos de productos para determinar qué productos mostrar.
  1. Filtrado Demográfico
    El filtrado demográfico es la la técnica más fácil y menos efectiva. Este software no considera ningún dato personal del usuario, a diferencia del filtrado colaborativo o basado en contenido. En su lugar, los usuarios se dividen en grupos basados en características demográficas, como edad, género y ubicación. Las recomendaciones son personalizadas de acuerdo a los perfiles demográficos.
  2. Sistema de Recomendación Híbrido
    El sistema de recomendación híbrido es el más efectivo de los cuatro, ya que es una combinación de los sistemas mencionados anteriormente. El software aspira a maximizar las cualidades y minimizar las debilidades de las otras técnicas. Combinando estas técnicas, este sistema de recomendación de productos recolecta los datos más específicos y relevantes de cada usuario.

Muchas y grandes empresas de comercio electrónico usan el sistema de recomendación de productos híbrido. Por ejemplo, Netflix utiliza este enfoque para crear sugerencias a los visitantes. Sus recomendaciones se basan en las calificaciones de los usuarios al contenido, y comparando estas acciones con usuarios similares. Este es un ejemplo de combinación del filtrado basado en contenido y el colaborativo. El enfoque híbrido ayuda a obtener predicciones más precisas y ofrecer una mejor comunicación.

Los Beneficios de los Sistemas de Recomendación para E-commerce

Los sistemas de recomendación pueden ofrecer valiosos beneficios para los sitios de e-commerce. Por ejemplo, Netflix estima que su sistema de recomendación personalizada puede ser valuado en $1 billón al año. Aquí están los principales beneficios de los sistemas de recomendación :

  • Satisfacción del Cliente – Con la ayuda de los sistemas de recomendación, la experiencia del usuario en tu sitio se convierte en algo mucho más agradable. Por ejemplo, cuando el usuario deja el sitio y vuelve más tarde, le gustará ver disponible los datos de su búsqueda previa. Esto guiará sus futuras actividades y compras. Estos sistemas de productos, básicamente, deben actuar como un asistente de compras en una tienda física. Si se utiliza correctamente, crearán un proceso más participativo e incrementarán la satisfacción del visitante.
  • Ingresos – Los algoritmos de los sistemas de recomendación han sido explorados y ejecutados. Ha sido probado que aumentan la tasa de conversión. Las recomendaciones de productos no personalizadas, no tienen ningún beneficio. Para aumentar los ingresos, en necesario estar más cerca de tus clientes, saber sus preferencias y ofrecer recomendaciones de calidad específicas para cada usuario.

Ecommerce recomendaciones

 

  • Personalización – El sistema de recomendación debe ejemplar a tus amigos o familia, que te conocen lo suficiente para darte buenas recomendaciones. Cuando nos sentimos indecisos sobre una compra, siempre buscamos un consejo de amigos o familia. Eso es porque nos conocen bien y pueden darnos buenas recomendaciones. Utilizar un sistema de recomendaciones de productos, recolectará datos para personalizar los productos ofrecidos y asegurar que tus clientes estén felices. 
  • Reportes y Estadísticas – Proporcionar reportes es una parte integral del proceso de personalización. Cuando el sistema brinda a los visitantes recomendaciones precisas y relevantes, los reportes ayudan a tomar la decisión. Con la ayuda de los reportes, el sistema genera recomendaciones para productos que no suelen venderse tan fácilmente o para rotar las ofertas. 

Para concluir, vale la pena resaltar que los sistemas de recomendación son esenciales para cualquier comercio electrónico o e-commerce. Si se configura correctamente, pueden impulsar las ventas, ingresos, CTRs, conversiones e incluso más métricas. Pueden crear una mejor y más agradable experiencia para el cliente en tu sitio. Cuanto mejor es la experiencia del usuario, mejor es la participación del cliente. Y todo esto, por supuesto, da como resultado un aumento en las ventas, en la satisfacción del cliente, y en las tasas de retención.

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