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La personalización se ha convertido en la principal explicación de por qué empezamos a gastar más tiempo y dinero en aplicaciones de compras: hoy en día, las plataformas de comercio electrónico y las tiendas electrónicas entienden nuestros gustos mejor que nosotros, saben qué podríamos comprar a continuación, es más probable que hagamos compras y cómo modificar las sugerencias para adaptarlas a nuestros gustos. En 2023, se realizó una encuesta global preguntando a los líderes empresariales sobre sus actitudes hacia la personalización. Los resultados fueron sorprendentes: el 92 % de los encuestados dijeron que estaban utilizando la IA para personalizar los recorridos de los clientes y hacer crecer su negocio. El 82% está de acuerdo en que los clientes tienden a gastar más cuando su experiencia de compra parece exclusiva. El 69% de los líderes empresariales dijeron que duplicarían sus inversiones en personalización, incluso durante las crisis económicas. Dada esta tendencia, no sorprende que para finales de 2024, se espera que los ingresos globales del software de personalización del cliente superen los 9.500 millones de dólares. Entonces, si desea ganar dinero mientras brilla el sol y agregar personalización a sus flujos de trabajo, adelante. A continuación, revelaremos los detalles más pequeños que podría necesitar para incorporarlo exitosamente a sus procesos. ¿Qué son los sistemas de recomendación? Definición y principios básicos Esencialmente, los sistemas de recomendación de productos son complejos algoritmos de aprendizaje automático que asumen lo que los usuarios podrían preferir y sugieren artículos en función de diferentes parámetros. Observan cómo actúan los usuarios, qué elementos ponen en sus listas de deseos y cómo las personas interactúan con ellos para hacer sugerencias personalizadas. En pocas palabras, descubren coincidencias en numerosos registros de datos, conocen las intenciones del usuario y recomiendan cosas que están en consonancia con esos conocimientos. Tipos de sistemas de recomendación que ofrece el aprendizaje automático Normalmente, los sistemas de recomendación son de diferentes tipos. El más común es el filtrado colaborativo. Este método se basa en las reglas más simples: lo que les gusta a otros usuarios es probablemente lo que a ti también te gustará. Funciona examinando el comportamiento de personas que tienen gustos iguales o similares. Por ejemplo, si a usted y a su pareja les gustan los mismos programas, el sistema puede sugerir programas que ellos ya vieron pero que usted se perdió. De hecho, existen dos versiones de filtrado colaborativo: basado en usuarios, que recomienda artículos elegidos por usuarios similares, y basado en artículos, que sugiere artículos comparables a los que ya le han gustado. Otra clase es el filtrado basado en contenido. Este método se centra en los detalles de los elementos mismos más que en las elecciones del usuario. Analiza géneros, palabras clave o tramas para introducir contenidos iguales. Por ejemplo, si te encantan las comedias románticas, el sistema te recomendará otras películas de ese segmento. Algunos sistemas eligen un enfoque híbrido, combinando las dos primeras clases. Al combinar estos métodos, los sistemas híbridos pueden brindarle mejores consejos. El problema, sin embargo, es que requiere más esfuerzo para configurarlo, ya que se mezclan diferentes técnicas de recomendación y se intenta descubrir cómo funcionan juntas. A veces, te encontrarás con otros métodos, como bandidos contextuales, que almacenan lo que hacen los usuarios y modifican las recomendaciones en consecuencia, estrategias basadas en conocimiento que se basan en informes específicos sobre usuarios y elementos cuando no hay suficientes datos para el filtrado colaborativo, diferentes recordatorios , inclusión de nombres, etc. Aplicaciones de los sistemas de recomendación Algunos empresarios creen que los sistemas de recomendación brillan exclusivamente en la venta de productos, pero esto no es del todo cierto. Si bien el comercio minorista se beneficia de la personalización, hay muchos otros dominios que pueden beneficiarse del aprendizaje automático: el comercio electrónico para fidelizar a los clientes. Para cualquier vendedor en línea, la personalización impulsada por la IA parece una herramienta obligatoria para segmentar a los compradores y optimizar la empresa de compras. Un algoritmo de aprendizaje automático eficaz no solo puede aumentar el número de compras impulsivas, sino también fidelizar a los clientes y ahorrar tiempo operativo. Servicios de streaming para atraer espectadores y hacer que vuelvan Es posible que ya hayas visto cómo Netflix y Spotify han utilizado estos sistemas para cambiar lo que los suscriptores ven o escuchan. Y es cierto, al observar lo que los usuarios ven o escuchan y al sugerir películas, programas o canciones que se adapten a sus gustos, puedes mantener a los espectadores enganchados y hacer que vuelvan por más. Redes sociales para crear nuevas conexiones En las plataformas de redes sociales, los sistemas de recomendación pueden ayudar a los usuarios a encontrar amigos, grupos o contenido que puedan admirar. Pueden analizar lo que las personas omiten o siguen y mostrar enlaces y contenido relevantes en sus feeds. Sitios web de noticias y contenidos para atraer lectores a determinados contenidos Los sitios de noticias y las plataformas de contenidos pueden aplicar estos sistemas para recomendar artículos en función de lo que interesa a los lectores y lo que piensan. Lo leí primero. De esta forma, podrán visitar tu portal una y otra vez y disfrutar del contenido que sea de su interés. Otros sectores Si tienes una empresa en otros sectores (salud o viajes), también puedes añadir sistemas de recomendación, por ejemplo. por ejemplo, para proponer programas de tratamiento o recomendar destinos de viaje en función de prioridades e itinerarios pasados. Cómo implementar un sistema de recomendación Configurar un sistema de recomendación es bastante simple una vez que lo desglosas. En primer lugar, es necesario recopilar previamente datos de forma independiente sobre lo que les gusta a los usuarios y cómo interactúan con los diferentes productos. Luego, lo limpias y lo preparas para su uso. A continuación, deberá elegir el algoritmo correcto según la cantidad de datos que tenga y los resultados que espera de la implementación. Una vez que todo esté entrenado, controlarás su funcionamiento con precisión y memoria. Cuando llegue el momento de lanzarlo, querrás asegurarte de que se ajuste a tu configuración actual, generalmente conectándolo con API o microservicios. Se trata de mantenerlo actualizado: usar comentarios y pruebas A/B para mantener las recomendaciones a tiempo. Si su empresa no quiere sumergirse en el océano del desarrollo e implementación del aprendizaje automático, SCAND puede encargarse completamente de ello. Lo guiaremos a través de todo y le demostraremos que está perfectamente operativo para su negocio.
