¿Qué es el algoritmo de recomendación y cómo aumenta las ventas online?

Un algoritmo es una secuencia de instrucciones y operaciones definidas para realizar tareas y resolver cálculos y ecuaciones destinadas a recomendar elementos a los usuarios que navegan por Internet. Los algoritmos de recomendación son la base del software que sugiere elementos a los usuarios en Internet.

Cuando visitas una tienda física, es común encontrar un vendedor disponible para sugerirte un producto que satisfaga tus necesidades. Sin embargo, en las tiendas virtuales, el proceso es diferente. Es decir, el trabajo de asignación lo realizan los algoritmos de recomendación .

¿Cómo sucede esto en la práctica? Mediante sistemas de recomendación, el comercio electrónico organiza y presenta los productos al consumidor que accede a tu tienda .

Este tipo de recurso ayuda a mejorar la experiencia de compra y facilita la búsqueda de la mercancía ideal, lo que redunda en más ventas.

Esta relación se puede probar si buscamos investigaciones que aborden las tendencias en el comportamiento de los clientes. Una encuesta de Zendesk , por ejemplo, señala que el 75% de los consumidores están dispuestos a gastar más con empresas que ofrecen una excelente experiencia.

La investigación de Salesforce muestra que el 74% de los consumidores probablemente cambiará de marca si el proceso de compra les resulta demasiado difícil .

Por tanto, el algoritmo de recomendación funciona precisamente como facilitador de los pasos de adquisición. ¡Sigue leyendo y aprende más sobre el tema!

• ¿Qué es un algoritmo de recomendación?
• ¿Cómo funcionan los algoritmos de recomendación?
• Ejemplo de sistema de recomendación de Netflix
• Beneficios de los algoritmos de recomendación para tiendas online
• ¿Cómo crear un sistema de recomendación de comercio electrónico?

¿Qué es un algoritmo de recomendación?

Un algoritmo es una secuencia de instrucciones y operaciones definidas para realizar tareas y resolver cálculos y ecuaciones destinadas a recomendar elementos a los usuarios que navegan por Internet.

Cuando pensamos en el contexto del comercio electrónico, los algoritmos de recomendación son la base del software que sugiere productos a los consumidores que acceden a la tienda virtual, funcionando de manera similar a un vendedor virtual .

El sistema de recomendación realiza análisis y estudios en profundidad para identificar patrones y datos de referencia cruzada, en función de la probabilidad.

¿Cómo funcionan los algoritmos de recomendación?

En general, existen dos plantillas de recomendación principales : la personalizada y la no personalizada .  

La recomendación personalizada considera el comportamiento de cada consumidor , sus clics, bienes visitados y otra información para presentar productos que estén alineados con este tipo de investigación.

Las recomendaciones no personalizadas realizan sugerencias más generales , según los artículos ofrecidos, categorías, ofertas, novedades, etc. A continuación, te explicamos en detalle cómo funciona cada una de estas opciones en la práctica, ¡así que sigue leyendo!

Sistemas de recomendación con aprendizaje automático

El sistema de recomendación de aprendizaje automático se utiliza en referencias personalizadas.

En tales casos, los algoritmos inteligentes con inteligencia artificial (IA) , hacen recomendaciones basadas en lo que aprendió el hardware sobre el comportamiento del comprador dentro del sitio web. Aprendizaje automático significa exactamente aprendizaje automático.

Es a través de esta tecnología que las ventanas de recomendación organizarán los productos considerando las páginas que el usuario ha visitado y las búsquedas que ha realizado .

Usemos un ejemplo para simplificar la explicación. Consideremos una tienda online de juguetes, que recibe la visita de un consumidor en busca de pizarras para dibujar.

A partir del comportamiento de búsqueda y la evaluación de las páginas que están siendo visitadas, las vitrinas virtuales de productos personalizados presentan automáticamente sugerencias de productos relacionados. Mira el ejemplo de abajo.

Si otro usuario busca osos de peluche, se verá afectado por una ventana de recomendación completamente diferente a la del ejemplo anterior. En este caso, la lista de productos recomendados respetaría las exigencias del consumidor en cuestión.

Por lo tanto, un comercio electrónico con un algoritmo de recomendación personalizable presenta productos diferentes para cada consumidor que accede e interactúa con el sitio.

El uso de algoritmos de recomendación personalizables generalmente amplía la relevancia del producto sugerido para el visitante, después de todo, considera el comportamiento del usuario para presentarte.

Además, la personalización de la comunicación contribuye a que su marca se destaque de la competencia y demuestre que la empresa ofrece productos acordes con las necesidades de los compradores.

Finalmente, al mostrar productos similares o complementarios a los buscados por los potenciales clientes, la funcionalidad aún favorece los resultados de acciones como cross-selling y up-selling , que ayudan a aumentar el ticket medio .

Lea también: ¿Por qué usar un sistema de recomendación de inteligencia artificial?  

Sistemas de recomendación no personalizables

En los casos en que el algoritmo de recomendación no considere el comportamiento de búsqueda y navegación de cada cliente, los productos indicados en las ventanas se pueden separar en categorías tales como:

• lanzamientos;
• más visto;
• productos más comprados;
• categorías específicas de productos, etc.

La siguiente imagen muestra un ejemplo de cómo funcionan los sistemas de recomendación sin personalización.

Tenga en cuenta que no es una recomendación, pero que funciona de manera más generalizada, considerando diferentes criterios que debe cumplir con la estrategia de su negocio. Esta es también una característica muy útil para el comercio electrónico.

Ejemplo de sistema de recomendación de Netflix

Netflix tiene un sistema de recomendación de aprendizaje automático muy famoso.

A través de la tecnología de recomendación, el streaming es capaz de entender el comportamiento, gustos e intereses de cada usuario, según el tipo de contenido que consume.

Como cada cliente tiene un comportamiento de búsqueda y entretenimiento diferente, cada “pantalla de inicio” de Netflix está personalizada.

El propósito de la herramienta es mantener a sus consumidores leales a su solución y, para eso, utiliza funciones como algoritmos de recomendación que ayudan a mantener a los usuarios comprometidos con el servicio.

Observe cómo este es un excelente ejemplo de lo que es capaz de hacer un sistema de recomendación: mejora la experiencia , genera más compromiso y mantiene al cliente relacionado con la marca .

Por supuesto, el caso de Netflix no se trata de productos dentro de un e-commerce, sin embargo, es uno de los ejemplos de cómo el sistema de recomendación puede contribuir a la relación entre marca y consumidor .

Lee también: El sistema de recomendación de Amazon y sus secretos .

Beneficios de los algoritmos de recomendación para tiendas online

Hasta ahora has descubierto qué son los algoritmos de recomendación y cómo funcionan. Sin embargo, ¿la inversión en esta tecnología traerá el retorno que espera?

Descubre la lista de beneficios de usar un algoritmo de recomendación :

• mejora la experiencia de compra del cliente;
• ayuda a los consumidores a encontrar lo que buscan y completar la compra en menos tiempo;
• reducir la tasa de abandono en el sitio web;
• contribuye a las estrategias de venta cruzada y venta ascendente;
• aumenta la tasa de conversión ;
• aumenta el ticket medio;
• compradores leales.

¿Cómo crear un sistema de recomendación de comercio electrónico?

Hasta aquí todo bien, pero ¿cómo crear un sistema de recomendación para comercio electrónico? Para contar un sistema como estos en tu tienda online no necesitas crear un sistema desde cero. Una de las formas más eficientes de hacerlo es aprovechar los recursos ya disponibles en el mercado, como los escaparates inteligentes , y ofrecidos por expertos en la materia.

Este tipo de tecnología utiliza datos e información para crear clientes potenciales personalizados o no , contribuyendo a que se logren todos los beneficios del mecanismo.

Una excelente noticia es que actualmente implementar esta funcionalidad puede ser muy sencillo, utilizando las herramientas SmartHint , compuestas por ventanas de recomendación ; búsqueda inteligente ; ventanas emergentes de retención ; es sitios de acceso .

Las vitrinas SmartHint son autónomas, por lo que no es necesario realizar ajustes manuales. La inteligencia artificial realiza análisis en tiempo real y distribuye automáticamente los productos en puntos estratégicos del sitio.

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