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Impulsa Tus Ventas Con un Sistema de Recomendación de Productos Basado en Aprendizaje Automático
Mejora la participación de los usuarios y aumenta tus ingresos con un sistema de recomendación de productos inteligente que sugiere artículos relevantes según las preferencias del usuario.
¿Qué es un sistema de recomendación?
Como sugiere el nombre, los sistemas de recomendación son herramientas que brindan sugerencias de productos o contenido que un cliente en particular podría estar interesado en comprar o interactuar.
Dicho sistema generalmente usa técnicas de aprendizaje automático y múltiples conjuntos de datos sobre artículos y clientes para crear una red avanzada de conexiones complejas entre esos productos y clientes.
¿Qué recomiendan los sistemas de recomendación?
Un sistema de recomendación puede recomendar varias cosas diferentes, como productos, películas, libros, noticias, artículos, trabajos, anuncios y más. Por ejemplo, Netflix utiliza un sistema de recomendación para recomendar películas y series a sus clientes individuales.
YouTube recomienda diferentes videos a los usuarios según el perfil del cliente y el historial de reproducción. Asimismo, los sitios web de e-commerce recomiendan diferentes productos a diferentes usuarios en función de sus preferencias.
Cómo funcionan los sistemas de recomendación
Funcionamiento básico
Los sistemas de recomendación se ocupan de un gran volumen de información presente mediante el filtrado de la información más importante en función de los datos proporcionados por los clientes individuales (como las calificaciones de los usuarios) y varios otros factores que se ocupan de la preferencia y el interés del usuario. Los sistemas de recomendación determinan la coincidencia entre el usuario y el elemento e imputan las similitudes entre los usuarios y los elementos para la recomendación.
El rol del aprendizaje automático
Los sistemas de recomendación utilizan algoritmos especializados de aprendizaje profundo y soluciones de aprendizaje automático. Impulsados por la configuración, coordinación y gestión automatizadas de algoritmos de análisis predictivo de aprendizaje automático, los sistemas de recomendación pueden elegir de forma inteligente qué filtros aplicar a la situación particular de un cliente específico. Esto ayuda a los especialistas en marketing a maximizar las conversiones y el valor promedio de los pedidos.
Desafíos del sistema de recomendación
Varios enfoques de recomendación están en uso hoy en día. Sin embargo, comparar su efectividad es difícil porque los resultados de la evaluación rara vez son reproducibles. Por lo tanto, la falta de una comprensión común de la reproducibilidad en los sistemas de recomendación es un desafío.
Tres tipos de sistemas de recomendación
Estos son algunos de los métodos más comunes para los sistemas de recomendación:
1. Sistemas de recomendación basados en contenido
Dichos sistemas de recomendación utilizan filtros que se basan en la similitud de los atributos de los artículos y utilizan información o características relacionadas con los propios productos en lugar de utilizar las preferencias de los usuarios.
Por ejemplo, un recomendador puede usar el año de lanzamiento, el elenco de estrellas o el género para sugerir películas a los espectadores.
2. Sistemas de recomendación de filtrado colaborativo
Un método de recomendación bastante popular es el filtrado colaborativo. Dichos sistemas de recomendación utilizan filtros que tienen en cuenta las elecciones y las calificaciones explícitas de los usuarios. Por ejemplo, los sistemas de recomendación sugerirían películas a un espectador en función de los datos anteriores de calificaciones otorgadas por diferentes espectadores a diferentes películas.
El algoritmo de filtrado colaborativo comúnmente utilizado en los sistemas de recomendación es la factorización matricial. Los algoritmos de factorización de matrices funcionan descomponiendo la matriz de interacción del vector usuario-elemento en el producto de dos matrices rectangulares de menor dimensionalidad.
3. Sistemas de recomendación híbridos
La mayoría de los sistemas de recomendación móviles modernos combinan ambos enfoques y se denominan sistemas de recomendación híbridos.
Como resultado, tienden a superar a los métodos de filtrado colaborativo y basado en contenido. Los sistemas de recomendación híbridos generan etiquetas basadas en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para cada elemento y usan ecuaciones vectoriales para calcular la similitud entre los elementos.
Quién usa los sistemas de recomendación
Aquí hay algunas industrias y negocios que utilizan ampliamente los sistemas de recomendación:
Medios de transmisión
Los servicios de transmisión multimedia utilizan recomendaciones basadas en sesiones destinadas a predecir el siguiente elemento en función de una secuencia de elementos anteriores consumidos en la sesión. Por ejemplo, Netflix utiliza sistemas de recomendación basados en sesiones para sugerir películas y series web a usuarios individuales.
Es el ejemplo perfecto de los sistemas de recomendación híbridos ya que tiene en cuenta tanto los intereses del usuario (colaborativos) como las descripciones o características de la película (basados en contenido). Según la investigación de McKinsey, el 75 % del contenido que se consume en Netflix se basa en recomendaciones de películas basadas en el aprendizaje automático.
Sitios web de citas
Muchos sitios web de citas como Tinder usan sistemas de recomendación para emparejar personas. Los factores clave que contribuyen son las personas a las que deslizaste (las personas que te gustaron), tus estadísticas de reactivación, tu ubicación, tus perfiles y más.
Tinder, de hecho, es uno de los mayores sistemas de recomendación en uso con una base de usuarios estimada de 50 millones de personas en todo el mundo en 2020.
Redes socilaes
Facebook es otro ejemplo que utiliza motores de recomendación de productos para recomendar contenido personalizado a cada perfil de usuario. Utiliza múltiples algoritmos de recomendación para diferentes secciones.
Por ejemplo, la fuente de noticias usa uno, mientras que la sección “personas que quizás conozcas” usa otro. Asimismo, la sección de noticias, el mercado, los videos de Facebook etc, son secciones diferentes de Facebook, cada una de las cuales te recomendará cosas diferentes según tus preferencias.
E-commerce
Muchas tiendas en línea como Amazon, eBay y Walmart utilizan sistemas de recomendación para sugerir productos a clientes individuales basándose en sus perfiles, lo que les puede gustar y su historial de compras.
De hecho, el 35% de lo que compran los consumidores en Amazon procede de recomendaciones de productos basadas en algoritmos de aprendizaje automático.
Mejor experiencia de usuario
Con sistemas eficaces de recomendación de productos, los usuarios obtendrán recomendaciones personalizadas y precisas adaptadas a sus necesidades. Como resultado, tendrán una buena experiencia y es probable que vuelvan a tu tienda. Esto no solo es beneficioso para las ventas y la satisfacción del cliente, sino que también puede tener un impacto positivo en el posicionamiento de tu tienda online en los motores de búsqueda.
Mejora de los índices de ventas y conversión
Los motores de recomendación de productos ayudan a los vendedores en línea a impulsar las ventas y aumentar las tasas de conversión. Permiten a los retailers hacer venta adicional o venta cruzada de sus productos para aumentar los ingresos. Con la venta cruzada de productos, una tienda de e-commerce puede aumentar sus ventas un 20% y sus beneficios un 30%.
Disminución del abandono de carritos
Según el Instituto Baymard, la tasa media de abandono de carritos en todos los sectores es del 69,99%. Un factor determinante del abandono de carritos son las recomendaciones inadecuadas de productos o la ausencia total de recomendaciones. Sugerir productos personalizados o indicar a los clientes qué complementos pueden necesitar con un producto puede ayudarte a solucionar este problema.
Aumento del valor medio de los pedidos
Un sistema de recomendación de productos ayuda a aumentar el valor medio de los pedidos de las tiendas de e‑commerce al ofrecer una experiencia de compra personalizada a sus usuarios. Según las estadísticas, el valor medio de los pedidos de una tienda que no muestra recomendaciones de productos es de 44,41 $. Sin embargo, cuando muestra recomendaciones de productos y cuando los clientes potenciales se comprometen con una sola recomendación, esta cifra se multiplica por 369%.
Mejor compromiso del cliente
Las relaciones con los clientes se basan en la confianza. Tus clientes quieren sentir que tu empresa los comprende, y recomendar los productos correctos en función de los perfiles de los clientes ayudará a cultivar la lealtad a la marca, inspirar más visitas al sitio web, aumentar las tasas de clics y fomentar más interacciones con tu marca de e‑commerce.
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Aumenta el valor medio de los pedidos al menos un 35%. El recomendador ofrece sugerencias de productos basadas en lo que ya está en el carrito de compra del cliente.
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Preguntas frecuentes
¿Cómo funcionan los sistemas de recomendación de productos basados en el aprendizaje automático?
Los sistemas de recomendación de productos utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático y métodos de aprendizaje profundo para segmentar a los clientes en función de sus datos de usuario y patrones de comportamiento (como historial de compras y navegación, gustos o reseñas) y dirigirles sugerencias personalizadas de productos y contenidos.
Algunos de los marcos de recomendación más utilizados son el filtrado basado en el contenido, el colaborativo y el híbrido.
¿Cuáles son las ventajas de los sistemas de recomendación?
Un sistema de recomendación de productos te ayuda a mejorar la experiencia del usuario y el compromiso del cliente en tu sitio web ofreciendo recomendaciones personalizadas adaptadas a las necesidades de tus clientes. Cuando tienen una buena experiencia, es probable que vuelvan a tu tienda.
Un sistema de este tipo también ayuda a aumentar las ventas, el valor medio de los pedidos y las tasas de conversión, ya que permite a los minoristas realizar ventas adicionales o cruzadas de sus productos.
¿Qué hace un buen sistema de recomendación?
Algunas de las pautas para los sistemas de recomendación son:
- No debería recomendar productos demasiado similares a los que los usuarios ya han visto antes.
- Debería diversificar sus recomendaciones y poner más énfasis en la personalización.
- También debe esforzarse por la diversidad temporal, lo que significa que no debe ofrecer las mismas recomendaciones en cada sesión de usuario actual.
¿De dónde obtienen los datos los sistemas de recomendación?
Los sistemas de recomendación a menudo reciben datos de calificaciones explícitas después de comprar un producto, ver una película o escuchar una canción, de consultas implícitas en motores de búsqueda e historiales de compras, o de otras variables categóricas sobre los clientes (como el perfil de usuario) o los productos mismos.
Algunos sistemas de recomendación construyen una matriz de utilidad, que consiste en la calificación (o preferencia) para cada par usuario-elemento.
¿Quién es el mejor proveedor de sistemas de recomendación de productos?
La respuesta depende de varios factores, como tus necesidades, presupuesto y objetivos. Si bien puedes encontrar varios sistemas de recomendación en el mercado, el widget de recomendación de Luigi’s Box utiliza algoritmos avanzados de inteligencia artificial para llevar la personalización al siguiente nivel, lo que te ayuda a lograr un aumento promedio de ventas de +35% y un aumento promedio de conversión de carrito de compra de +13%.
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