En el dinámico mundo del ecommerce, donde la competencia es cada vez mayor y la atención del consumidor es limitada, los sistemas de recomendación se han convertido en un componente esencial para destacar y atraer a los clientes, transformando la manera en que las empresas interactúan con ellos. Al emplear algoritmos avanzados que analizan el comportamiento y las preferencias del usuario, los sistemas de recomendación permiten a las empresas ofrecer una experiencia de compra altamente personalizada, lo que no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también incrementa significativamente las ventas.
A continuación, exploramos qué son estos sistemas, cómo funcionan y los beneficios que ofrecen tanto a los consumidores como a los vendedores.
¿Qué son los sistemas de recomendación?
Los sistemas de recomendación son algoritmos que sugieren productos, servicios o contenidos a los usuarios según su comportamiento, preferencias e interacciones basadas en su historial de búsqueda.
En el sector ecommerce estos sistemas son una herramienta poderosa para personalizar la experiencia de compra de cada usuario, haciendo que las sugerencias se sientan únicas y relevantes. A través de la recopilación y análisis de datos, estos sistemas pueden ofrecer recomendaciones que van desde productos similares a los que un usuario ha visto o comprado, productos complementarios, o incluso artículos que otros usuarios con gustos y comportamientos similares han adquirido. Pero ¿cómo funcionan estos sistemas?
Cómo funcionan los sistemas de recomendación
En primer lugar, se recopilan datos de diversas fuentes, como el comportamiento del usuario en el sitio web, calificaciones y opiniones de productos, datos demográficos y otros datos contextuales como por ejemplo la hora del día o el dispositivo utilizado.
Estos datos se procesan para asegurar su consistencia y se almacenan para poder ser analizados. A la hora de analizar los datos se utilizan modelos de Machine Learning para identificar patrones y clusterizar a los usuarios en grupos similares, y las recomendaciones se generan en tiempo real cuando el usuario interactúa con la plataforma. Es entonces cuando el sistema compara el comportamiento del usuario con los datos analizados y muestra sugerencias personalizadas a través de diferentes canales, en el propio sitio web o a través de correo electrónico.
Veamos cómo funcionan estos sistemas a través de un ejemplo concreto en una plataforma ecommerce.
El usuario visita la web en busca de un nuevo teléfono móvil. Durante su navegación realiza las siguientes acciones:
- Visita las páginas de varios modelos de teléfonos
- Lee las opiniones y calificaciones que otros usuarios han realizado sobre estos modelos
- Añade un teléfono especifico a su cesta, pero aún no completa la compra
El ecommerce recoge datos sobre todas las interacciones del usuario dentro de la plataforma, tales como:
- Modelos que ha visto
- Opiniones y calificaciones que ha consultado
- Historial de compras anteriores
- Datos demográficos (edad, ubicación…) si están disponibles
- Dispositivo utilizado para la navegación
- Productos en el carrito de compra
Recomendaciones del algoritmo
Con esta información, el algoritmo de recomendación realiza un análisis para identificar patrones y comportamientos similares a los de otros usuarios. Por ejemplo, detecta que otros usuarios que han mirado los mismos modelos que nuestro usuario suelen comprar ciertos accesorios.
Con este análisis, el ecommerce puede mostrar varias recomendaciones:
- Productos Similares: Muestra otros teléfonos móviles similares a los que el usuario ha visto.
- Accesorios Relacionados: Sugiere fundas, protectores de pantalla y auriculares compatibles con el teléfono que el usuario añadió al carrito.
- Compras Combinadas: Presenta recomendaciones de productos que otros usuarios compraron junto con el teléfono, como un cargador portátil o un smartwatch.
Gracias a estas recomendaciones, el usuario no solo encuentra un teléfono que le gusta, sino que también descubre accesorios útiles que mejoran su experiencia con el nuevo dispositivo.
Beneficios de los sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación aportan múltiples beneficios tanto para los clientes como para los negocios. En este apartado exponemos los principales beneficios de implementar sistemas de recomendación en ecommerce:
- Experiencia personalizada: los usuarios reciben recomendaciones adaptadas a sus gustos y preferencias, mejorando así su experiencia de compra.
- Incremento en las ventas: al sugerir productos adaptados se incrementan las posibilidades de compra impulsivas y venta cruzada (cross- selling).
- Mayor retención de clientes: los usuarios satisfechos con las recomendaciones son más propensos a convertirse en clientes recurrentes (este tipo de cliente tiende a gastar más a largo plazo).
- Incremento del Valor del ticket medio: al recomendar productos complementarios o de mayor valor, aumenta la probabilidad de aumentar el gasto medio por cliente.
- Optimización de inventarios: ayudan a mover productos menos populares al exponerlos a usuarios interesados, mejorando la rotación de inventario y reduciendo el coste de mantenimiento de stocks.
- Mejora en la competitividad: ayuda a diferenciar una plataforma de e-commerce de sus competidores, atrayendo a un mayor número de clientes e incrementando la cuota de mercado.
- Mayor conocimiento de los clientes: proporciona insights valiosos sobre las preferencias y comportamientos de los usuarios, permitiendo una mejor toma de decisiones estratégicas.
- Reducción de la tasa de abandono: las recomendaciones relevantes suelen mantener a los usuarios durante un periodo de tiempo mayor en la plataforma.
Si quieres saber más sobre este tipo de algoritmos, sistemas de recomendación o modelos predictivos, contáctanos sin problema.
