Sistemas de Recomendación de Productos con IA: Tendencias, Beneficios y Casos de Uso

No es necesario ser un experto en comercio electrónico o tecnología para encontrar mecanismos de recomendación con inteligencia artificial (IA) en línea. Imagínate que estás navegando por internet en busca de un producto específico y, de repente, aparece un pop-up con ese mismo artículo. Esa es la magia de la IA. El uso de estos mecanismos de recomendación ofrece una solución mutuamente beneficiosa: anticipan las necesidades de los consumidores de forma más eficaz, lo que se traduce en mejores tasas de conversión y refuerza la fidelidad de los clientes.

¿Qué son las recomendaciones de productos por IA?

Las recomendaciones de productos por IA son las sugerencias personalizadas que la inteligencia artificial y los algoritmos de machine learning proporcionan a los clientes, adaptadas a su comportamiento y preferencias.

Estas recomendaciones se generan a partir de varios puntos de datos, incluyendo el historial de navegación, el comportamiento de compra, los datos demográficos y la duración de la interacción, entre otros, para determinar los productos o servicios que pueden despertar el interés del cliente. De esta manera, los mecanismos de recomendación basados en IA mejoran la experiencia del usuario, al tiempo que facilitan los esfuerzos de ventas cruzadas y ventas adicionales.

¿Cómo funciona el sistema de recomendaciones basado en IA?

Los sistemas de recomendaciones personalizadas utilizan algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para recopilar los datos, analizar el comportamiento de los clientes y ofrecer sugerencias de productos adecuados. Sin embargo, este proceso es continuo. Para mantener la eficacia de las recomendaciones de IA, los datos deben actualizarse y analizarse periódicamente para generar sugerencias que satisfagan las necesidades e intereses cambiantes de los clientes. Además, los algoritmos de IA no dependen exclusivamente de los datos de comportamiento de los clientes.

Se recopilan tres tipos de datos para las recomendaciones de productos basadas en IA:

1. Comportamiento del consumidor: incluye el historial de navegación, historial de compras, clics y duración de la interacción.
2. Información sobre el producto: categorías visualizadas, descripciones del producto y precios.
3. Datos contextuales: abarcan factores como la hora del día, la estacionalidad y el tipo de dispositivo utilizado.

7 ventajas de un motor de recomendaciones basado en IA

 Mayor compromiso de los clientes

Las sugerencias de productos relevantes mantienen a los clientes interesados en un sitio web o una aplicación durante más tiempo. Una sección de recomendaciones repleta de artículos atractivos aumenta el compromiso y la probabilidad de que los clientes pasen más tiempo explorando detalles y realizando compras.

Aumento del valor medio de los pedidos y de los ingresos online

Las recomendaciones basadas en IA aumentan significativamente las ventas al ofrecer productos que los clientes son más propensos a comprar. Además, la adopción de estos motores guía a los compradores hacia artículos, ofertas y promociones relevantes, lo que fomenta una mayor exploración de su catálogo.

Con tácticas de up-selling e cross-selling, el valor medio de los pedidos puede dispararse; por ejemplo, un motor de recomendaciones puede sugerir material de acampada o ropa de exterior a los clientes que compran botas de montaña, u ofrecer una suscripción a entregas periódicas junto con un equipaje deportivo.

Experiencia del cliente 

Los sistemas de recomendación mejoran la experiencia del usuario al simplificar el proceso de búsqueda de los artículos deseados por los clientes. Esta comodidad ahorra un tiempo valioso a los compradores y reduce la frustración, lo que se traduce en una experiencia de compra más satisfactoria.

Personalización mejorada

Al adaptar las recomendaciones a las preferencias individuales y al comportamiento anterior, una estrategia de recomendación inteligente crea una experiencia de compra más personalizada. Esto no solo aumenta la confianza del cliente en sus decisiones de compra, sino que también fomenta la fidelidad al demostrar un profundo conocimiento de sus necesidades. En última instancia, el comprador se siente comprendido y el resultado es un aumento de las tasas de conversión y una mayor satisfacción del cliente.

Mayor retención de clientes

Un cliente satisfecho es un cliente fiel. Al ofrecer recomendaciones relevantes, una empresa puede crear experiencias altamente personalizadas que fomentan una mayor fidelidad y retención de clientes. En pocas palabras, cuando un sitio web ofrece sugerencias de productos pertinentes, aumenta la probabilidad de que los compradores online vuelvan a visitarlo para realizar futuras compras.

Mejora continua del inventario

Los motores de recomendación basados en IA perfeccionan continuamente sus sugerencias a lo largo del tiempo mediante mecanismos de aprendizaje. El uso de datos propios mejora la oferta de productos, mientras que la información sobre las reacciones de los clientes a productos recomendados anteriormente ayuda a perfeccionarla aún más.

Además, la IA puede discernir qué productos se compran con frecuencia juntos, lo que permite mostrar artículos complementarios uno al lado del otro.

Mejor comprensión del cliente

El sistema de recomendación de IA generativa emplea la minería de datos para ayudar a las marcas a comprender las preferencias e intereses de sus clientes, lo cual es crucial para personalizar las ofertas y adaptarlas a los requisitos y deseos de los compradores actuales. Los datos recopilados pueden servir para orientar las estrategias de marketing, el desarrollo de productos y otras decisiones empresariales.

Tipos de motores de recomendación de productos

1. Filtrado colaborativo

Para hacer predicciones sobre las preferencias de los clientes, la IA aprovecha los datos de otros usuarios. En esencia, las personas con preferencias similares en el pasado tienden a mostrar preferencias similares en el futuro.

El filtrado colaborativo compara un gran número de usuarios con un artículo específico, calcula puntuaciones de similitud y hace recomendaciones sobre el siguiente producto que podría resultarles atractivo.

Los motores de recomendación basados en IA pueden emplear metodologías de filtrado colaborativo basadas en el usuario o en el artículo.

2. Filtrado basado en el contenido

Esta técnica se utiliza para predecir las preferencias de los clientes basándose en las características de los artículos que les han gustado en el pasado. El filtrado basado en el contenido se centra en atributos del producto como el tamaño, el color, el estilo, el material y los ingredientes. Por lo tanto, los artículos recomendados comparten atributos similares con los productos que han gustado en el pasado. La creación de un perfil de las preferencias de un comprador puede ayudar posteriormente a otro cliente que comparta preferencias similares basadas en los atributos de productos anteriores.

3. Modelo híbrido

Los sistemas híbridos de recomendación con IA mejoran la precisión de las sugerencias al integrar múltiples técnicas de recomendación. Esta metodología combina las ventajas del filtrado colaborativo y basado en el contenido, lo que ofrece una experiencia de usuario más exhaustiva y personalizada. Además, los sistemas híbridos de recomendación pueden integrar fuentes de información adicionales, como datos demográficos, contextuales o externos, lo que refina aún más la precisión de las recomendaciones.

Algoritmos y técnicas de sistemas de recomendación

Factorización de matrices

En los sistemas de recomendación basados en IA, se emplean técnicas de factorización matricial para examinar las conexiones entre los usuarios y los artículos. El objetivo es descomponer una amplia matriz de usuarios y artículos en una colección condensada de factores latentes que encapsulan las relaciones fundamentales entre los usuarios y los artículos.

Redes neuronales profundas

Inspirándose en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, los algoritmos de aprendizaje automático emplean múltiples capas de ‘neuronas’ para procesar información y generar predicciones. Las redes neuronales profundas destacan en el análisis de conjuntos de datos extensos, lo que da lugar a recomendaciones más precisas y personalizadas.

Normalmente se utilizan dos tipos de arquitecturas de redes neuronales profundas:

• Autoencodificadores que están entrenados para adquirir una representación condensada de los datos de interacción entre el usuario y el elemento.
• Redes generativas adversarias, especializadas en abordar problemas relacionados con el ruido y la escasez de datos en los sistemas de recomendación.

Aprendizaje de secuencias contextuales

Otra categoría de algoritmos de aprendizaje automático, el aprendizaje contextual secuencial, tiene en cuenta el contexto y la secuencia de interacciones en sesiones de usuario en curso o datos de series temporales a la hora de ofrecer recomendaciones de productos. Esta comprensión contextual dentro de una secuencia de interacciones ofrece información valiosa sobre los intereses y preferencias actuales de un usuario.

Además, los algoritmos de aprendizaje de secuencias contextuales pueden aprovecharse para modelar las relaciones secuenciales entre elementos, incluyendo el orden de las interacciones, los intervalos de tiempo entre interacciones y la duración de las sesiones.

Redes amplias y profundas

Las redes amplias y profundas representan un algoritmo de aprendizaje profundo que combina las ventajas de las redes neuronales amplias y profundas. Una red amplia es experta en captar conexiones lógicas y sencillas entre características, como la frecuencia de las interacciones o la valoración media de un artículo. Por otro lado, una red profunda es experta en discernir relaciones complejas y generales entre características, como la correlación entre la edad de un cliente y sus artículos preferidos.

Casos de uso de la recomendación de productos basada en IA 

Comercio electrónico y minorista 

Las plataformas de eCommerce dependen en gran medida de los motores de recomendación de productos para ofrecer sugerencias personalizadas a los usuarios. Los emprendedores que utilizan la IA en el comercio minorista pueden personalizar la experiencia de compra, impulsar las conversiones y fomentar relaciones duraderas con los clientes.

Ejemplos: 

• Amazon utiliza una combinación de filtrado colaborativo y basado en el contenido, así como técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, para ofrecer recomendaciones de productos relevantes adaptadas a las preferencias individuales.
• Sephora, una cadena minorista global de cosméticos, utiliza sistemas de recomendación basados en IA para ofrecer productos de belleza personalizados a sus clientes. Mediante el análisis de las preferencias de los usuarios, los tipos de piel y las compras anteriores y repetidas, el algoritmo sugiere productos relevantes para el cuidado de la piel, maquillaje y fragancias.

Redes sociales

Los sistemas de recomendación desempeñan un papel crucial en las plataformas de redes sociales, ya que mejoran la interacción de los usuarios con el contenido. Las recomendaciones basadas en inteligencia artificial están diseñadas para aumentar el tiempo que los usuarios pasan en la plataforma y generar ingresos publicitarios mediante la entrega de contenido personalizado.

Ejemplos: 

• La página “Para ti” de TikTok ofrece a cada usuario un feed personalizado de vídeos basado en sus “me gusta”, sus compartidos y sus comentarios.
• El sistema de inteligencia artificial de Instagram utiliza dos recomendadores para predecir las interacciones de los usuarios con las publicaciones o incluso para identificar el desinterés por el contenido sugerido.

Medios de comunicación y entretenimiento

Los principales servicios de streaming de música y vídeo utilizan sistemas de recomendación basados en IA para sugerir contenidos que se ajustan a los intereses de los usuarios. Al igual que en otros casos, estas plataformas analizan el comportamiento y las preferencias de los usuarios para ofrecer recomendaciones personalizadas.

Ejemplos:

• La función “Discover Weekly” de Spotify y otras listas de reproducción ofrecen 30 recomendaciones de nuevas canciones a sus 286 millones de usuarios activos. Estas recomendaciones se basan en un sistema híbrido de recomendación y procesamiento del lenguaje natural, que analiza el contenido creado sobre canciones o artistas específicos.
• Netflix depende en gran medida de los sistemas de recomendación, que seleccionan más del 80 % del contenido que consumen los usuarios. Mediante el seguimiento y el análisis de los hábitos de visualización, las tasas de finalización y las preferencias de género, Netflix predice con precisión los temas y actores favoritos de los usuarios.

Finanzas

En el sector financiero, los sistemas de recomendación ofrecen asesoramiento personalizado sobre inversiones, productos crediticios y otros servicios financieros. Más allá de generar beneficios, estas recomendaciones ayudan a los usuarios a alcanzar sus objetivos financieros, mejorar la toma de decisiones y aumentar su bienestar financiero general.

Ejemplos:

• SoFi, una empresa de finanzas personales, adapta sus recomendaciones de productos en función de los perfiles financieros y los objetivos de los usuarios para ofrecer sugerencias relevantes y beneficiosas.
• Robinhood, una plataforma de negociación sin comisiones, utiliza sistemas de recomendación basados en inteligencia artificial para analizar las actividades bursátiles de los clientes, sus carteras, sus preferencias de riesgo y las tendencias del mercado, con el fin de ofrecer recomendaciones personalizadas sobre acciones, fondos cotizados (ETF) y criptomonedas.

Tendencias futuras en las recomendaciones de productos de IA 

• Compras activadas por voz: Con la creciente demanda de asistentes virtuales como Amazon Alexa y Google Assistant, las compras activadas por voz están llamadas a transformar el comercio electrónico. Las empresas pueden beneficiarse significativamente al integrar asistentes de voz en sus sistemas de recomendación de productos, ganando así una ventaja competitiva en el mercado.
• Realidad aumentada: la tecnología RA permite a los compradores probarse virtualmente la ropa y visualizar cómo quedarían los productos en sus propios espacios. Al salvar la distancia entre la experiencia de compra online y la experiencia en tienda, y gracias a los motores de recomendación basados en IA, los clientes pueden tomar decisiones más informadas. Esto no solo reduce la probabilidad de devoluciones, sino que también ahorra tiempo y recursos valiosos tanto a los clientes como a las empresas.
• Live Commerce: Con el crecimiento de las transmisiones en vivo y el streaming, empresas como Amazon, TikTok y Shopee han invertido en recursos que permiten comprar, en tiempo real, los productos que se muestran en lives, series o películas —sin salir de la pantalla y sin interrumpir la experiencia. Esta funcionalidad representa un avance importante en la tendencia de convertir el contenido en un canal directo de ventas. Ya no se trata solo de mirar, sentirse impactado y buscar el producto después; se trata de ver algo en uso y comprarlo instantáneamente.

Cómo Comarch puede ayudar a implementar recomendaciones de productos basadas en IA

Los sistemas de recomendación de productos basados en IA tienen un gran potencial para revolucionar el panorama del comercio minorista y el comercio electrónico. Las ventajas de ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes son evidentes, ya que aumentan los niveles de satisfacción y las ventas. Al aprovechar las capacidades de la IA, las empresas pueden perfeccionar sus sistemas de recomendación de productos para garantizar la precisión, la eficacia y una experiencia personalizada para cada cliente.

En Comarch, ofrecemos una plataforma de gestión de la fidelización de clientes de última generación, reforzada con tecnologías avanzadas de IA y ML que mejoran la experiencia del cliente. Nuestro software de automatización del marketing va más allá de los enfoques convencionales, aprovechando los datos propios y de terceros para crear ofertas específicas, recomendaciones de productos personalizadas y atractivas recompensas por fidelidad.

Además, el siguiente modelo de predicción de transacciones utilizado en nuestras soluciones pronostica cuándo es probable que un cliente realice su próxima compra y anticipa el contenido de su próxima cesta con un alto grado de certeza. Mediante el análisis del historial de transacciones con fechas y, opcionalmente, el contenido de la cesta, el modelo identifica patrones en los historiales más largos de los clientes para realizar predicciones precisas, lo que brinda oportunidades para una interacción específica y experiencias personalizadas.

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