Según un estudio, el 76 % de los consumidores se sienten frustrados por las empresas que no ofrecen experiencias personalizadas, mientras que el 71 % espera personalización. Esto destaca el cambio en los hábitos de compra de los consumidores y la urgente necesidad de que las empresas se adapten. Una forma de personalizar la experiencia de los clientes es a través de motores de recomendación.
¿Qué son los motores de recomendación?
Los motores de recomendación utilizan análisis predictivos para ayudar a las empresas a anticipar los deseos y requisitos de sus clientes. Al analizar los datos históricos y de comportamiento únicos de una empresa, estos motores emplean el machine learning y el modelado estadístico para producir algoritmos avanzados. Estos algoritmos se basan en una combinación de factores tales como: comportamiento e historial pasados del cliente, clasificación de productos por parte de los consumidores y comportamientos e historial de grupos similares.
¿Cuáles son las diferentes técnicas de los motores de recomendación?
Filtración colaborativa
La técnica de filtrado colaborativo recopila y evalúa datos sobre el comportamiento del usuario, las actividades en línea y las preferencias para anticipar sus preferencias en función de su similitud con otros usuarios. Emplea una fórmula de estilo matricial para graficar y calcular estas similitudes. La ventaja de usarlo es que no requiere una comprensión o análisis del objeto (p. ej., productos, películas, libros) para recomendar artículos complicados con precisión. Selecciona sugerencias en función de lo que sabe sobre el usuario, sin depender del contenido de la máquina analizable. Por ejemplo, si el usuario X disfruta leyendo los libros A, B y C mientras que el usuario Y prefiere los libros A, B y D, ambos tienen intereses similares. Por lo tanto, es probable que el usuario X elija el libro D y que el usuario Y disfrute leyendo el libro C. Así es como funciona el filtrado colaborativo.
Filtrado basado en contenido
El filtrado basado en contenido se basa en la idea de describir un producto y crear un perfil de usuario de opciones preferidas. Supone que si a un usuario le gusta un artículo en particular, también le gustarán otros artículos con palabras clave similares (como género, tipo de producto, color y longitud). Se utiliza un algoritmo para evaluar la similitud de los elementos en función del coseno y las distancias euclidianas. Una ventaja de usarlo es que no requiere datos adicionales sobre otros usuarios, ya que las recomendaciones son personalizadas para el usuario individual. Además, puede identificar y recomendar objetos de nicho que atraigan intereses específicos. Por ejemplo, si un usuario X disfruta de películas de acción como Spider-man, esta técnica recomendaría otras películas de acción o películas protagonizadas por Tom Holland.
Modelo Híbrido
Los sistemas de recomendación híbridos utilizan datos colaborativos y basados en el contenido para proporcionar a los usuarios una gama más amplia de artículos recomendados. Esta técnica implica la asignación de etiquetas de procesamiento de lenguaje natural a cada elemento y el uso de ecuaciones vectoriales para calcular la similitud. La matriz de filtrado colaborativo luego sugiere elementos a los usuarios en función de su comportamiento e intenciones. La ventaja de esto es que se considera más preciso que los métodos anteriores mencionados. Como ejemplo, Netflix usa un motor de recomendación híbrido que analiza los intereses de los usuarios (colaborativo) y recomienda programas/películas que comparten atributos similares con contenido altamente calificado (basado en contenido).
¿Cómo se desarrollan los motores de recomendación?
La base de un motor de recomendación son los datos, que se analizan mediante algoritmos para identificar patrones. La calidad y la cantidad de datos juegan un papel crucial en la capacidad del motor para brindar recomendaciones precisas y efectivas que pueden aumentar los ingresos. Por lo general, un motor de recomendaciones funciona utilizando algoritmos de machine learning y de datos en cuatro fases. Echemos un vistazo más de cerca a estas fases.
Paso 1. Recopilación de datos
Para construir un motor de recomendaciones, la fase inicial y esencial es recopilar los datos relevantes para cada usuario. Hay dos tipos de datos: explícitos e implícitos. Los datos explícitos contienen información recopilada de las entradas del usuario, como calificaciones, reseñas, me gusta, no me gusta o comentarios sobre productos, mientras que los datos implícitos contienen información recopilada de las actividades del usuario, como el historial de búsqueda web, los clics, las acciones del carrito, el registro de búsqueda y el historial de pedidos. Con el tiempo, el perfil de datos de cada usuario se volverá más distintivo. Sin embargo, no se debe olvidar recopilar datos de atributos del cliente, como datos demográficos (edad, sexo), psicográficos (intereses, valores) para identificar clientes similares y datos de características (género, tipo de objeto) para determinar la similitud de productos.
Paso 2: almacenamiento de datos
Después de recopilar los datos, el siguiente paso es garantizar un almacenamiento eficiente de los datos. Con la creciente cantidad de datos recopilados, es importante contar con opciones de almacenamiento escalables disponibles. Hay varias opciones de almacenamiento disponibles, como NoSQL, bases de datos SQL estándar, MongoDB y AWS, según el tipo de datos que se recopilan. Al decidir la opción de almacenamiento ideal, se deben tener en cuenta ciertos factores, como la facilidad de implementación, capacidad de almacenamiento, capacidades de integración y portabilidad.
Paso 3: analizar los datos
Una vez que se recopilan los datos, es necesario analizarlos para proporcionar recomendaciones precisas. Existen varios métodos para analizar datos, incluido el análisis en tiempo real, el análisis por lotes y el análisis casi en tiempo real. El análisis en tiempo real es un método utilizado en los motores de recomendación donde los eventos se evalúan y analizan a medida que ocurren para brindar recomendaciones instantáneas. Por otro lado, el análisis por lotes implica el procesamiento y análisis periódicos de los datos y, a menudo, se usa al enviar correos electrónicos de recomendación. Por último, el análisis casi en tiempo real se encuentra entre los dos, donde los datos se analizan y procesan en minutos en lugar de segundos, y a menudo se usan para brindar recomendaciones mientras el usuario aún está en el sitio web.
Para ir un paso más allá, vale la pena señalar que algunas de las bibliotecas más populares y ampliamente utilizadas para los motores de recomendación son python, Java y R. Cuando mencionamos python, nos referimos específicamente a Scikit-learn, Surprise, TensorFlow Recommenders, LightFM. , PyTorch. Mientras tanto, Java incluye Mahout, Lenskit y Apache Spark. En cuanto a R, incluye RecommenderLab, Tidyr y Recosystem.
En cuanto a lo que es tendencia, es importante mencionar el deep learning. Los sistemas de recomendación basados en el deep learning que utilizan redes neuronales son cada vez más populares. TensorFlow Recommenders y PyTorch son dos bibliotecas populares para construir este tipo de sistemas. Además, existe un interés creciente en el uso de técnicas y algoritmos basados en gráficos para crear sistemas de recomendación, y las bibliotecas como GraphSAGE y Deep Graph Library (DGL) están ganando popularidad.
Paso 4: Filtrado de los datos
Después de analizar los datos, el último paso es filtrar los datos con precisión para ofrecer recomendaciones útiles. Se aplican varias matrices, principios matemáticos y fórmulas a los datos para proporcionar sugerencias adecuadas. Es fundamental seleccionar el algoritmo adecuado, y el resultado de este proceso de filtrado son las recomendaciones.
Para concluir, con el rápido crecimiento de los datos en Internet, no sorprende que Netflix pueda predecir qué película querrá ver a continuación o qué producto le gustaría en Amazon. Por esta misma razón, se ha vuelto cada vez más importante que las empresas usen IA para buscar y mapear datos relevantes para los usuarios. Al hacerlo, pueden mejorar la experiencia del consumidor e impulsar la tendencia de la digitalización, al mismo tiempo que se mantienen al día con la creciente competencia entre múltiples empresas.
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