Una Visión Útil sobre Sistemas de Recomendaciones en eCommerce

Say you’ve seen Notting Hill on Netflix. The streaming service then suggests a variety of rom-com movies for you to watch next. Or perhaps you just read The Silent Patient by Alex Michaelides on your Kindle. And now the eReader starts promoting thrillers to you. Maybe you bought a silicone baking mat from Amazon, and sure enough, the next time you log in, Amazon recommends baking tools to you in all shapes and sizes.

How did these technologies get so smart that they anticipate what you might need next? The answer is recommender systems (RS). These systems use algorithms to identify related products and audiences based on customer behavior.

Una visión general útil de los sistemas de recomendación de comercio electrónico:

Sistema de recomendación, en pocas palabras

Un sistema de recomendación es un subtipo de sistema de filtrado de información que descubre cómo un usuario calificaría o preferiría un artículo. Es una herramienta que ejecuta una secuencia de algoritmos, analiza datos y a veces utiliza inteligencia artificial (IA) para proporcionar recomendaciones. En términos generales, un sistema de recomendación es un algoritmo que sugiere productos relevantes a los clientes.

El sistema proporciona sugerencias personalizadas a cada visitante en lugar de recomendaciones generales utilizando el aprendizaje automático. Como un vendedor experimentado que conoce las estrategias de venta cruzada y upselling, un sistema de recomendación puede ayudar a aumentar los ingresos de las empresas. Proporciona sugerencias basadas en datos, incluidas las compras pasadas de los clientes, las reseñas de productos y las calificaciones de los usuarios.

Hoy en día, un sistema de recomendación sólido puede hacer el doble trabajo como comprador personal y asistente de compras. Los sofisticados sistemas de recomendación de comercio electrónico asegurará que los artículos que desea sean fácilmente accesibles y se muestren prominentemente en sus tiendas minoristas favoritas.

Sistemas de recomendación en la actualidad

Ahora vivimos en la era de las compras en línea. Pero a pesar del rápido crecimiento del comercio electrónico, las tiendas físicas aún tienen ventaja cuando se trata de construir relaciones con los clientes. Como resultado, se crearon sistemas de recomendación en línea para interactuar mejor con los clientes.

El sistema de recomendación (RS) de Amazon es ampliamente considerado como uno de los mejores del mercado. Soluciones empresariales de comercio electrónico como Pacvue incluyen motores de recomendación. Y aunque el concepto de un sistema de recomendación puede parecer actual, no lo es.

La idea de utilizar computadoras para elegir el mejor artículo para el consumidor existe desde los inicios de la informática. La primera implementación del concepto de RS surgió en 1979 en forma de Grundy, una biblioteca basada en computadora que sugería libros a sus usuarios. Tapestry, el primer RS comercial, se lanzó a principios de los años 90. En respuesta a las dificultades de las personas para acceder y seleccionar datos relevantes de Internet, Tapestry tomó referencias de una amplia gama de campos, incluyendo ciencia cognitiva, reconocimiento de patrones, teoría predictiva, gestión empresarial y tecnología de marketing.

Como resultado, el sistema de recomendación surgió como una oportunidad de negocio, utilizando la gran cantidad de información disponible y la experiencia para generar ganancias. Se ha convertido en un componente esencial de cualquier tienda en línea porque proporciona recomendaciones de productos al usuario al mismo tiempo que actúa como un vendedor virtual. Esto agiliza el proceso de compra del comprador y optimiza su experiencia general de compra. Casi todos los servicios de transmisión, redes sociales, tiendas en línea y tiendas de aplicaciones ya utilizan algún tipo de recomendación

, Algoritmo.

Sistemas de recomendación para eCommerce

Puede que en algún momento de tu vida hayas comprado algo en Amazon u otra tienda eCommerce. Y es posible que hayas visto una sección en el sitio que dice, «Clientes que vieron este artículo también vieron…» y luego enumera productos relacionados con el artículo original.

Esa sección (en Amazon) es un excelente ejemplo de un sistema de recomendación. El RS de Amazon tiene como objetivo atraer prospectos a tu negocio. También aumenta el valor promedio de pedido de tu tienda al sugerir productos que complementan o coinciden con el artículo recientemente comprado en tu tienda en línea. Por ejemplo, si un usuario compró recientemente una funda de almohada en tu tienda a través de Amazon, el RS del sitio sugerirá mantas o edredones al usuario para complementar su compra.

El uso de los sistemas de recomendación, a veces conocidos como motores de recomendación de productos, te permite satisfacer mejor las necesidades individuales de tus clientes al resaltar productos y servicios relacionados. El algoritmo analizará la actividad del usuario y proporcionará sugerencias basadas en lo que cree que al usuario le gustaría. Se espera que los usuarios tomen nota de estas sugerencias y compren otros artículos del conjunto.

Los artículos sugeridos se recomiendan en base a varios factores, como:

Estos conocimientos se aprovechan luego para predecir los patrones de compra futuros del cliente. El uso de un sistema de recomendación de eCommerce, cuando se hace correctamente, puede aumentar los gastos promedio de los visitantes y aumentar el conocimiento de la marca.

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La «magia» detrás de los sistemas de recomendación

La magia radica en el algoritmo. Algunos, pero no todos, los sistemas de recomendación utilizan el aprendizaje automático para determinar lo que los clientes desean y sugerir los mejores productos. Lo más importante a tener en cuenta es que el aprendizaje automático de RS se basa en un conjunto de datos e información. Cuantos más conocimientos tenga el sistema, más precisas serán las recomendaciones.

Los dos tipos de datos de usuario proporcionados al RS son:

  • Implícitos: Los usuarios generan estos datos espontáneamente y están relacionados con sus comportamientos de navegación, como clics y búsquedas. Si un cliente compra con frecuencia ropa en tu tienda en línea, tu motor de recomendaciones calculará e indicará que tu comprador está interesado en moda. Como resultado, el sistema marcará el perfil del comprador con etiquetas relacionadas con la moda.
  • Explícitos: Los usuarios proporcionan estos datos voluntariamente en respuesta a una pregunta o solicitud de detalles. Son los comentarios que dejan los clientes en forma de reseñas con estrellas y comentarios escritos. Este tipo de datos es más accesible y transparente.

La información y los conocimientos se extraen de diversas fuentes. Estos incluyen los artículos que los usuarios han navegado, los productos que agregaron a su carrito de compras pero luego descartaron, su historial de compras y sus variables de búsqueda. El nivel de personalización de estas recomendaciones también se ve afectado por la intención de la plataforma, la cantidad de datos que recibe y la forma en que está configurado el sistema.

, construido.

Cuando se personaliza la experiencia de un usuario, el sistema utiliza información sobre las acciones y preferencias pasadas del usuario (visitas a páginas, calificaciones de usuarios y consultas de búsqueda) para hacer sugerencias que sean más relevantes para los intereses del usuario.

Los datos adquiridos involucran tres factores:

  • Los productos o servicios recomendados
  • El usuario que será influenciado por las recomendaciones
  • Usuarios pasados de la plataforma

Sobre todo, un sistema de recomendación recopila datos y, como corolario, simplifica el proceso de toma de decisiones al mostrar y proponer opciones. Estas opciones no se limitan a artículos. Pueden ser un servicio, una forma de contenido o incluso una persona o una marca, como las sugerencias de amigos en las redes sociales.

Las ventajas de los sistemas de recomendación de comercio electrónico

Amazon pasó años perfeccionando su RS por una buena razón. Como se indica a continuación, los sistemas de recomendación ofrecen una variedad de ventajas.

  • Aumento de los ingresos.

Los sistemas de recomendación impulsan las ventas. Según un informe, el 35% de las compras totales de Amazon se deben a su RS. Se ha demostrado que proporcionar las opciones de recomendación adecuadas puede mejorar los ingresos por venta adicional y facilitar las compras para el cliente.

  • Convertir visitantes en compradores.

Los visitantes de las tiendas en línea suelen explorar sin realizar compras. Es un comportamiento habitual del cliente; es como mirar escaparates virtuales. A través de sugerencias relevantes, el RS de comercio electrónico puede ayudar a los visitantes a encontrar los productos que desean comprar.

  • Promover la venta cruzada.

Los sistemas de recomendación permiten la venta cruzada, que expone a los compradores a artículos complementarios. Si las sugerencias son apropiadas y útiles, el tamaño promedio de la transacción aumentará. Tu tienda en línea puede ofrecer más artículos según lo que haya en el carrito de compras del comprador al finalizar la compra.

  • Generar confianza en la marca.

Los sistemas de recomendación de comercio electrónico crean un valor agregado y un compromiso cercano entre la marca y el comprador. Los minoristas en línea se esfuerzan por comprender a sus clientes, utilizar esta información a través de los sistemas de recomendación y desarrollar experiencias de compra individualizadas para cada cliente. Como respuesta, la lealtad de un comprador crece cuanto más utiliza el sistema de recomendación.

  • Destacar artículos de cola larga.

Los productos de cola larga son artículos o nichos difíciles de encontrar. Son extremadamente específicos y únicos, y solo una pequeña cantidad de personas los busca activamente. RS les ayuda a encontrar artículos que no están en sus cercanías locales y a los que no tendrían acceso de otra manera. El sistema también ayuda a las empresas a promocionar estos artículos de manera más efectiva.

Tipos de filtros en los sistemas de recomendación de comercio electrónico

Diferentes sistemas de recomendación utilizan diferentes técnicas de procesamiento de datos. Algunos RS utilizan datos, recuperación de información y coincidencia de patrones. Otros algoritmos integran estas metodologías con IA y aprendizaje automático. Hay dos tipos principales de filtros utilizados por el sistema, independientemente de la combinación de métodos utilizados. Son el filtrado basado en contenido y el filtrado colaborativo.

Filtrado basado en contenido

Este tipo de filtrado se basa en el usuario, así como en las características y paralelismos entre el contenido o los elementos. En función del contenido (atributo/etiqueta) de los elementos que el usuario ya ha buscado, se mostrarán productos relevantes. En esta técnica de filtrado, los elementos se marcan con palabras clave específicas. A través del contenido, el sistema trata de determinar lo que el usuario desea al revisar su base de datos en busca de posibles resultados.

, correspondencias.

Esto ocurre cuando se presenta un artículo que se ha buscado o comprado recientemente. Por ejemplo, si un cliente ha comprado antes una novela romántica en tu tienda en línea, tu RS asumirá que comprarán otra con características similares.

Pros

Cons

No se necesita de datos de otros usuarios ya que la recomendación es única para un usuario en particular

En cierta medida, la extracción de características del artículo se realiza manualmente, lo cual requiere habilidad en el tema

La escalabilidad a un gran número de usuarios está simplificada

Capacidad limitada para ampliar los intereses actuales del usuario

Las opciones específicas se basan en el historial disponible

Filtrado colaborativo

El enfoque colaborativo enfatiza la interdependencia entre los usuarios y los productos. Lo que constituye un artículo «similar» es influenciado por cómo los clientes interpretan las similitudes entre diferentes artículos. La premisa del filtrado colaborativo es que dos personas que les gustaron el mismo artículo en algún momento del pasado, presumiblemente les gustará otro artículo comparable en el futuro. El mejor ejemplo de este método es cuando ves la sección «Los clientes que compraron esto también compraron» en un sitio web.

Existen dos tipos de filtrado colaborativo. El basado en usuarios se fundamenta en las similitudes entre los usuarios, mientras que el basado en artículos se fundamenta en las similitudes entre los artículos.

Pros

Cons

Funciona eficazmente incluso con datos limitados

Problema de inicio en frío o la dificultad para manejar artículos añadidos

Descubrimiento de artículos nuevos para mí basado en los hábitos de compra pasados de otros usuarios

Funciones secundarias limitadas

No se requiere conocimiento en el dominio

Filtración híbrida

Muchos RS están explorando el filtrado híbrido como una nueva técnica. Incorpora tanto métodos de contenido como colaborativos. Proporciona al sistema la capacidad de comprender interacciones más precisas entre las personas y los productos. Esta técnica de filtrado no lineal también es menos propensa a exagerar las preferencias del usuario.

Externalización del RS de tu tienda web a través de Pacvue

Amazon, el minorista en línea más grande del mundo, es un caso de estudio natural para cualquiera que esté investigando sistemas de recomendación. Es posible que recuerdes haber visto recomendaciones adaptadas a tus preferencias cuando compras en Amazon. Cuando haces clic en un artículo, obtendrás opciones de artículos similares o complementarios. Cuando añades un artículo a tu carrito, podrás ver lo que otros clientes han comprado junto a él.

El RS de Amazon es una historia de éxito principalmente porque el sitio de comercio electrónico cuenta con muchos recursos y un equipo para perfeccionar el sistema. Crear tu propio sistema de recomendación es factible, pero no es fácil, especialmente si estás comenzando tu tienda minorista o tienes recursos limitados

, Presupuesto.

Afortunadamente, en el clima actual, cualquier tienda virtual puede contar con su propio sistema, gracias a servicios de terceros dedicados. La asistencia profesional ayuda enormemente a establecer de manera eficiente un sistema recomendador en tu tienda web. Algunos trabajan en proyectos únicos para cada minorista, lo que lleva más tiempo y recursos. Otros se adhieren a una estructura estándar que puede personalizarse fácilmente para cualquier tienda.

Cuando externalices un servicio para el RS de tu tienda, ten en cuenta los siguientes factores:

Integración

Verifica si el sistema recomendador es compatible con tu plataforma de comercio electrónico. Si no es así, averigua si la integración es posible, qué pasos se deben tomar y si el retraso fue necesario.

Implementación

El tiempo es dinero. Algunos proveedores de servicios ofrecen una opción más rentable, pero lleva tiempo configurarla. Otros utilizan software más sofisticado que puede escalar, pero son más costosos. Si tu presupuesto es pequeño, encuentra un compromiso. Cuanto antes esté operativo tu sistema, antes tu tienda verá los beneficios.

Costo

En relación con el tiempo de implementación, el precio del sistema varía entre una opción rentable, que a menudo utiliza software más antiguo, y una opción costosa, que utiliza tecnología sofisticada como la inteligencia artificial.

Análisis

Tu proveedor debe contar con una herramienta de análisis de resultados para monitorear la solución diariamente y de manera precisa. De esta manera, sabrás si tu estrategia está funcionando o si necesitas ajustar tácticas.

Mantenimiento

Verifica cuánto mantenimiento y configuraciones manuales necesita el RS externalizado. Los sistemas totalmente automatizados disminuyen los gastos eel personal y el trabajo.

Pacvue es un servicio que puede ayudar a tu tienda a implementar un sistema de recomendaciones. Las marcas y los vendedores pueden utilizar la plataforma de Pacvue para mejorar su presencia en la estantería digital, las ventas y las iniciativas de marketing en varios mercados. Pacvue integra datos minoristas de principio a fin con los recursos necesarios para llevar a cabo acciones específicas. La suite empresarial de Pacvue ayuda a las empresas y los comerciantes a expandir sus operaciones en Amazon, Walmart, Instacart, Criteo, CitrusAd, Kroger y otros mercados.

Pensamientos finales

Toda tienda en línea necesita un sistema de recomendaciones. Tener un RS puede ayudar a tu marca a hacerse un nombre en el mundo del comercio electrónico, independientemente del tamaño de tu empresa. El sistema recomendador de comercio electrónico no solo ayuda a aumentar tus ingresos, sino que también aumenta la satisfacción del cliente, fomenta la fidelidad a la marca y se mantiene por delante de la competencia.

Tómate el tiempo para verificar proveedores de servicios de sistemas recomendadores como Pacvue para ver qué técnica funciona mejor para tu negocio. Sea cual sea, asegúrate de incluir un RS en tu tienda.