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¿Qué hay detrás de un recomendador de productos online?

¿Qué hay detrás de un recomendador de productos online?

  • Hoy en día, casi todas las tiendas en línea utilizan algún tipo de motor de recomendación de productos.

martes 15 de enero de 2019, 23:59h

16ENE19 – MADRID.- Algo que no es de extrañar, ya que estos sistemas, si se configuran correctamente, pueden aumentar significativamente los ingresos, el número de clics y otras métricas importantes. Además, también pueden tener efectos positivos de importancia en la experiencia del usuario, lo que se traduce en métricas que son más difíciles de medir, pero que, sin embargo, son de suma importancia para los negocios en línea, como la satisfacción y la retención de clientes.

¿Qué es un motor de recomendación?

Los motores de recomendación como The Best 5 son, en esencia, herramientas de filtrado de información que utilizan algoritmos y datos para recomendar los elementos más relevantes a un usuario en particular dentro de un contexto dado.

Un elemento puede representar una pieza de contenido, un producto o incluso una persona (en el caso de sitios de citas, por ejemplo). Las recomendaciones pueden basarse en datos que determinan la relevancia de un elemento específico, como pueden ser los mejores cigarrillos electrónicos, dentro de una circunstancia determinada.

Recomendaciones visualizadas

Naturalmente, los tipos de productos que vende un determinado sitio de comercio electrónico y el tipo de audiencia que ofrece tienen un enorme impacto en la forma en que nacen las recomendaciones, se usan y se presentan en la tienda.

Acto seguido encontramos la lógica que mejor se adapte a todo esto. La lógica es el conjunto de reglas y algoritmos predefinidos en función de las recomendaciones que se proporcionan (productos populares como por ejemplo tiras blanqueadoras, o los clientes que compraron esto también compraron esto otro, etc.)

Cómo los motores de recomendación benefician a los sitios

No es necesario realizar una investigación de mercado exhaustiva para comprender que un cliente estará más dispuesto a realizar una compra en una tienda donde sienta que está obteniendo la máxima ayuda para encontrar lo que está buscando de la forma más rápida y fácil posible, ya sea un perfume o el mejor ordenador sobremesa. Cuando esto sucede es mucho más probable que un cliente regrese a la tienda en un futuro.

Si bien este tipo de experiencia crea mucho más que recomendaciones, la implementación de una solución sofisticada es, sin duda, la piedra angular de un viaje relevante y personalizado del cliente. Un ejemplo que muestra el valor comercial de los sistemas de recomendación es el caso de Netflix, que estimó que su motor de recomendaciones tiene un precio de un billón de euros anual para la compañía.

En el mundo online las empresas tienen la oportunidad de desarrollar relaciones muy profundas con los clientes, ya sea aceptando sus preferencias u observando su comportamiento durante las compras a lo largo del tiempo para obtener y utilizar ese conocimiento individualizado en beneficio propio. Esta información permite a las empresas que sus clientes les profesen lealtad, ya que se sienten entendidos.

Variables

Según estudios de diversas universidades, el ser humano tarda más de 90 minutos de media en decidir qué producto es el perfecto para sus intereses antes de comprarlo. Lo ideal es reducir estos 90 minutos a un solo clic a través de un algoritmo llevado a cabo con la tecnología precisa para interpretar multitud de texto online hasta concretar cuáles son los mejores artículos en cada situación.

Para desarrollar un buen sistema de recomendación es importante tener en cuenta algunas variables imprescindible. Algunas pistas que pueden describir bien el rendimiento de un recomendador deseado son las opiniones provenientes de los usuarios, el precio de los productos, los niveles de audiencia que hablan de la marca en internet, el cumplimiento de las expectativas de la marca según los usuarios y el número de ventas de cada producto.

Es importante tener en cuenta que, junto con el rendimiento real de la recomendación, también intervienen muchos factores externos en estas variables, como pueden ser la ubicación del widget, el diseño general de la página, los factores relacionados con la temporada/campaña, etcétera.

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