De qué manera los sistemas de recomendación pueden ayudarle a conseguir más ventas?
- DelAlmeida
- 24 feb 2023
- 4 Min. de lectura
Actualizado: 26 sept 2023
¿Qué son los sistemas de recomendación?
Sistemas de Recomendación
Un sistema de recomendación se crea a partir de un software capaz de recopilar y analizar una gran cantidad de información sobre los visitantes de una tienda online. Basándose en este enorme volumen de información, puede procesar de forma inteligente los hábitos de cada usuario y proponerle productos, ofertas y gangas que se ajusten mejor a sus intereses.
Para lograr este resultado, el algoritmo de un sistema de recomendación analizará las visitas de cada usuario, las actividades de visualización y compra realizadas, las reseñas y valoraciones, y el tiempo empleado por página y en qué tipos de productos y categorías.
Las empresas implantan los sistemas de recomendación por diversas razones, entre ellas:
- Mejorar la retención
Al atender continuamente las preferencias de usuarios y clientes, las empresas tienen más probabilidades de retenerlos como suscriptores o compradores fieles. Cuando un cliente percibe que una marca le entiende de verdad y no sólo le ofrece información al azar, es mucho más probable que permanezca fiel y siga comprando en su sitio.
- Aumento de las ventas
Diversos estudios de investigación muestran un aumento de los ingresos por ventas del 10-50% como resultado de recomendaciones de productos precisas del tipo "puede que también te guste".
Se pueden aumentar las ventas con estrategias de sistemas de recomendación tan sencillos como: añadir recomendaciones de productos coincidentes a una confirmación de compra; recopilar información de carritos de la compra electrónicos abandonados; compartir información sobre "lo que los clientes están comprando ahora"; y compartir las compras y comentarios de otros compradores.
- Ayudar a crear hábitos y tendencias en los clientes
Ofrecer constantemente contenidos precisos y relevantes puede desencadenar señales que creen hábitos sólidos e influyan en los patrones de uso de los clientes.
- Acelerar el ritmo de trabajo
Los analistas e investigadores pueden ahorrar hasta un 80% de su tiempo cuando reciben sugerencias personalizadas de recursos y otros materiales necesarios para seguir investigando.
- Aumentar el valor del carrito
Las empresas con decenas de miles de artículos a la venta se enfrentarían al reto de codificar las sugerencias de productos para semejante inventario. Mediante el uso de diversos medios de filtrado, estos titanes del comercio electrónico pueden encontrar el momento adecuado, para sugerir nuevos productos que los clientes probablemente compren, ya sea en su sitio o a través del correo electrónico u otros medios.
Tipos de sistemas de recomendación para el comercio electrónico:
- Filtered based on content – Filtrado por Contenido
- Collaborative filtering - Filtrado colaborativo
- Hybrid recommender systems - Sistemas híbridos de recomendación
Cómo funcionan los sistemas de Recomendación?
La forma en que un modelo de recomendación hace recomendaciones dependerá del tipo de datos que tenga.
Si solo dispone de datos sobre las interacciones que se han producido en el pasado, probablemente le interese el filtrado colaborativo.
Si dispone de datos que describen al usuario y los elementos con los que ha interactuado (por ejemplo, la edad de un usuario, la categoría de la cocina de un restaurante, la crítica media de una película), puede modelar la probabilidad de una nueva interacción dadas estas propiedades en el momento actual añadiendo filtrado de contenido y contexto.
Casos prácticos y aplicaciones
- Comercio electrónico y venta al por menor:
Merchandising personalizado
Imagine que un usuario ya ha comprado una bufanda. ¿Por qué no ofrecer un gorro a juego para completar el look? Esta función se implementa a menudo mediante algoritmos basados en IA como las secciones "Completa el look" o "Puede que también te guste" en plataformas de comercio electrónico como Amazon, Walmart, Target y muchas otras.
- Medios de comunicación y entretenimiento:
Contenido personalizado, los motores de recomendación basados en IA pueden analizar el comportamiento de compra de una persona y detectar patrones que ayuden a ofrecerle las sugerencias de contenido que más se ajusten a sus intereses. Esto es lo que Google y Facebook aplican activamente al recomendar anuncios, o lo que Netflix hace entre bastidores al recomendar películas y programas de televisión.
- Banca personalizada:
La banca, un producto de gran consumo que millones de personas consumen digitalmente, es ideal para las recomendaciones. Conocer la situación financiera detallada de un cliente y sus preferencias anteriores, junto con los datos de miles de usuarios similares, es muy potente.
¿Debería utilizar un sistema de recomendación?
Los compradores modernos esperan una experiencia de compra totalmente personalizada cada vez que compran en Internet.
Un sistema de recomendación de comercio electrónico es la solución más especializada disponible en la actualidad, que permite a las tiendas ofrecer sugerencias de productos y promociones adecuadas a cada visitante.
Estos sistemas son esenciales para animar a los compradores a realizar compras más grandes y aumentar las conversiones y la fidelidad de los clientes de comercio electrónico, ya que los clientes aprecian el servicio personalizado.
Podemos concluir que los sistemas de recomendación son un componente crítico que impulsa experiencias de usuario personalizadas, un compromiso más profundo con los clientes y potentes herramientas de apoyo a la toma de decisiones en el comercio minorista, el ocio, la sanidad, las finanzas y otros sectores.
En algunas de las mayores plataformas comerciales, las recomendaciones representan hasta el 30% de los ingresos. Una mejora del 1% en la calidad de las recomendaciones puede traducirse en miles de millones de euros en ingresos.
Cómo utilizar un sistema de recomendación en tu ecommerce?
Con el software de recomendaciones, no es necesaria ninguna instalación compleja, y el sistema se encargará de combinar la base de datos que se desea rastrear (tipo de cliente, ubicación, tiempo de visita, historial de compras, hábitos de visualización, etc.), analizándola para hacer sugerencias personalizadas y llevar a cabo acciones de upselling y cross-selling.
Estos sistemas pueden aplicarse a sitios web, aplicaciones móviles de comercio electrónico, ventanas emergentes de tiendas online, correos electrónicos personalizados, pruebas a/b y segmentación.
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