El marketing te conoce. A través del Big Data, la Inteligencia Artificial y el machine learning, compañías como Amazon saben perfectamente qué recomendaciones hacerte.

En la actualidad, las compras por internet o el uso de plataformas de streaming es algo muy común en nuestro día a día. Los sistemas de recomendación ayudan a los consumidores a encontrar productos en los que puedan estar interesados, y así conseguir también que los e-commerce aumenten su número de ventas. La personalización de este proceso es vital y Amazon, uno de los mayores conocedores de estos sistemas, lo sabe. Smartup, Agencia de Big Data y Marketing Digital, ha estudiado como Amazon saca provecho de los sistemas de recomendaciones. 

¿Por qué usar sistemas de recomendación en tu e-commerce?

Frente a la inmensa cantidad de información y productos que existen en la actualidad en empresas de e-commerce, estas hacen uso del Big Data y los sistemas de recomendación para simplificar el volumen de datos; y ofrecer al consumidor lo que les puede resultar más relevante y atractivo para cubrir sus necesidades. Es por ello que los sistemas de recomendación están consolidándose como una parte fundamental del proceso de compra y venta por internet.

Los sistemas de recomendación son herramientas cuyo objetivo es generar recomendaciones para los usuarios a partir de su comportamiento, preferencias y opiniones, incluso en algunos casos, sobre la forma de actuar de otros usuarios parecidos. En definitiva, predicen lo que se va a comprar, escuchar o ver.

Gran parte de los e-commerce cuentan con sistemas de recomendación de distinto tipo para intentar captar la atención del usuario, proponerle productos que les pueda gustar, incluso ordenados de mayor a menor interés, evitando así su abandono y multiplicando las posibilidades de adquisición. Si los consumidores pueden encontrar más fácilmente lo que quieren es muy posible que consuman más y tendrán una experiencia de compra positiva.  

El sistema de recomendación de Amazon

Los sistemas de recomendación son utilizados en múltiples plataformas, desde webs audiovisuales hasta e-commerce, e incluso en redes sociales y buscadores. Amazon necesita tener este sistema por la cantidad de productos que tiene en su web.

El sistema de recomendación de Amazon utiliza el filtrado colaborativo “item to item”. Es decir, funciona analizando un producto comprado y/o añadido al carrito, incluso metido en la lista de deseos, mostrándole así al cliente un ranking con productos que puedan ser de su interés. Asimismo, en el algoritmo también intervienen la puntuación dada a los productos por otros consumidores o las compras que han hecho usuarios similares.

En este sentido, Amazon lleva a cabo un aprendizaje automático tanto de los millones de usuarios que visitan la página cada minuto como de todos los productos que existen y se incorporan a la venta. 

Amazon cuenta con bases de datos enormes y su departamento de Big Data tiene gran importancia para el correcto funcionamiento del negocio y la satisfacción de los clientes.

¿Cómo recomienda Amazon los productos a los usuarios?

Los puntos de obtención de datos de Amazon son múltiples: historial de compra, productos que se consultan, listas de deseos, localización geográfica y origen del tráfico, así como relaciones funcionales entre productos, cestas de compra frecuentes en otros clientes, etc.

 Las sugerencias de Amazon no sólo se producen durante el proceso de compra, sino que también se dan en acciones de mailing o de notificaciones de su app. En concreto, el sistema de recomendación de Amazon se basa en tres pilares fundamentales que tienen como fin conectar los productos con los posibles consumidores:

• Recomendaciones personalizadas: Adaptar recomendaciones al perfil y los hábitos de los usuarios para intentar incrementar la conversión. Personaliza las recomendaciones en función del comportamiento del usuario, sus preferencias e historial. Los ejemplos de cómo Amazon nos hacen llegar estas recomendaciones son múltiples: “Relacionado con productos que has mirado”, “Date un capricho”, “Comprados juntos habitualmente”, “Artículos recomendados que otros clientes suelen volver a comprar”, etc.

• Búsquedas personalizadas: Mostrar resultados de búsquedas que sean relevantes y que permitan encontrar al usuario lo que está buscando. En este punto puede rescatar productos que se han consultado con anterioridad. Asimismo, si el cliente está viendo productos por categorías, Amazon también puede dar a conocer los más relevantes.

• Notificaciones personalizadas: Hacer llegar al usuario información o comunicación de productos que le puedan interesar basándose en su historial de comprar o productos consultados. Para ello utiliza el mailing como principal canal de contacto, pero también a los usuarios que tienen descargada la aplicación de Amazon les pueden aparecer notificaciones en el móvil.

En definitiva, los sistemas de recomendación se han hecho necesarios en la actualidad debido a la ingente cantidad de información que el usuario encuentra en la red. Para clasificar toda esa información y poder filtrarla, es necesario el uso de algoritmos que nos den como resultado la sugerencia de ítems que vayan a ser relevantes para éste en cada momento. Con la llegada de la Inteligencia Artificial, este proceso de generación de modelos de recomendación se lleva a cabo principalmente a través de técnicas machine learning, que permiten aprender de los datos que recoge, identificar patrones de comportamiento y compra, y tomar decisiones de forma lo más objetivamente posible.