Sistema de recomendación: cómo crear uno usando el aprendizaje automático

Si estás involucrado en el comercio electrónico, ¡este artículo es para ti! Imagínate navegando por plataformas como Amazon, Netflix o Spotify. A menudo te encuentras con recomendaciones de productos que captan tu interés, películas o series que te pueden gustar, o música que coincide con tu gusto. Bueno, estas recomendaciones no son aleatorias. Forman parte de lo que se conoce como sistemas de recomendación de ciencia de datos, que muchas empresas implementan para obtener numerosos beneficios .

Este artículo profundizará en este fascinante mundo y lo guiará a través del proceso paso a paso para crear su propio sistema de recomendaciones.

¿Qué son los sistemas de recomendación?

Los sistemas de recomendación son algoritmos diseñados para predecir los productos o servicios en una tienda en línea que es más probable que compre un usuario . Estas predicciones luego se muestran en el sitio web mientras el usuario navega.

Antes del desarrollo del aprendizaje automático, las plataformas de comercio electrónico se basaban en mostrar listas de "más comprados" o "mejor calificados" para atraer a los consumidores. Sin embargo, estas secciones mostraban los mismos artículos y servicios a todos los usuarios. Si bien estas listas todavía están en uso, los sistemas de recomendación han demostrado ser más efectivos al proporcionar sugerencias personalizadas adaptadas a cada cliente individual.

¿Cómo funcionan los sistemas de recomendación?

Los sistemas de recomendación analizan los datos recopilados de las actividades de navegación de los usuarios, como los productos que han visto o comprado y su interacción con la plataforma. Estos sistemas utilizan algoritmos avanzados para realizar comparaciones detalladas entre perfiles de usuario para identificar patrones comunes. En consecuencia, pueden recomendar productos o servicios que se vuelven cada vez más relevantes para cada consumidor.

Tipos de recomendadores

Cuando se trata de crear sistemas de recomendación, los expertos suelen emplear dos estrategias principales:

• Recomendadores de filtros colaborativos : estos algoritmos se centran en las características del usuario a partir de la información recopilada sobre él. El algoritmo considera compras anteriores, calificaciones de productos, gasto promedio por compra y preferencias. Luego identifica usuarios similares que han tomado decisiones comparables y determina qué productos o servicios les gustarían. En base a este análisis, el algoritmo proporciona recomendaciones personalizadas.
• Recomendadores de filtrado basado en contenido : en este enfoque, la predicción se basa en las características del producto o servicio, y no se consideran el historial de compras o las preferencias del usuario. En su lugar, el algoritmo examina las características del producto, como el precio, la marca, la calificación, el tamaño y otros atributos relevantes, para generar recomendaciones.
  
  
  

¿Por qué implementar sistemas de recomendación en tu ecommerce?

• Aumente la probabilidad de compras adicionales : Anime a los clientes a descubrir y comprar más productos y servicios, aumentando los ingresos por ventas de comercio electrónico.
• Maximice las ventas generales: optimice la visibilidad del producto y aumente las ventas, lo que conduce a tasas de conversión más altas.
• Retenga a los clientes por más tiempo: manténgalos comprometidos con su tienda en línea, reduciendo sus posibilidades de irse y aumentando el valor de vida del cliente potencial.
• Aumente la satisfacción del cliente: recomendar productos que se alineen con los intereses y preferencias de los clientes mejora su experiencia de compra.

• Fomente la lealtad de los clientes: cuando los clientes se sienten comprendidos y reciben recomendaciones valiosas, es más probable que permanezcan leales a su negocio.

  

Cuándo no implementar un sistema de recomendación de aprendizaje automático

Si bien los sistemas de recomendación ofrecen numerosos beneficios, puede que no sea el mejor momento para implementarlos en su negocio si su base de clientes es pequeña o su catálogo de productos o servicios es limitado. Estos factores pueden limitar la eficacia del algoritmo. Invertir en ciencia de datos se vuelve más rentable a medida que crece su base de clientes y se expanden sus ofertas .

Cómo crear un sistema de recomendación con aprendizaje automático

Python es ampliamente favorecido para crear aplicaciones web y herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático debido a su código robusto y sintaxis optimizada. Se recomienda para los programadores que ingresan a este campo debido a su confiabilidad y amplio soporte de desarrollo de software.

Sin embargo, también se pueden considerar lenguajes alternativos como Java, Golang, Node.js, PHP o Ruby.

Java es la mejor alternativa a Python y su principal competidor.

Si quieres implementar un sistema de recomendación web o mejorar el que ya tienes, nuestro equipo de ciencia de datos puede ayudarte. Contacta con nosotros si quieres que analicemos tu situación.

Consejos para mejorar su sistema de recomendación

Considere la ubicación

La colocación de recomendaciones dentro de su comercio electrónico es importante. Ten en cuenta dónde y cuándo aparecen las recomendaciones para optimizar tanto la funcionalidad del sistema como la experiencia del usuario.

La ubicación ideal puede variar según su sitio web y el tipo de productos o servicios que ofrece. Sin embargo, las prácticas estándar en el comercio electrónico incluyen mostrar recomendaciones en la parte inferior del artículo o al final del proceso de compra.

Si necesitas más aclaraciones, te recomendamos hacer pruebas A/B para tomar la mejor decisión.

Luchar por la relevancia estratégica

¿Qué es una buena recomendación? Bueno, la verdad es que no toda recomendación para el cliente es buena para tu empresa.

Si bien ofrecer recomendaciones prácticas es crucial, algunas pueden ser demasiado obvias para ser valiosas para el cliente. Por lo tanto, considere introducir recomendaciones arriesgadas que expongan a los clientes a productos y servicios desconocidos .

Desde una perspectiva comercial, es fundamental basar las recomendaciones en la rentabilidad del producto. El truco es lograr un equilibrio entre lo que beneficia a su negocio y lo que es valioso para el cliente es clave .

Si quieres implementar tu sistema de recomendación web o mejorar el que ya tienes, nuestro equipo de ciencia de datos puede ayudarte. ¡Esperamos haberte ayudado a aprender a implementar sistemas de recomendación web o mejorar los que ya tienes con los trucos y consejos!