A medida que la cantidad de datos generados por Internet continúa creciendo a un ritmo exponencial, se vuelve cada vez más difícil para los usuarios encontrar la información que necesitan. Ahí es donde entran los motores de recomendación. Estos motores utilizan datos para analizar el comportamiento de los usuarios y hacer recomendaciones personalizadas. En este artículo, analizaremos más de cerca los motores de recomendación, incluidos qué son, cómo funcionan y sus posibles casos de uso y dificultades.
¿Qué es un motor de recomendación y por qué es importante?
Un motor de recomendaciones es un tipo de software que utiliza algoritmos de machine learning para proporcionar recomendaciones personalizadas a los usuarios. Estas recomendaciones pueden ser de productos, servicios u otros tipos de contenido, y están diseñadas para ayudar a los usuarios a encontrar lo que buscan de manera más rápida y eficiente. El objetivo de un motor de recomendaciones es proporcionar recomendaciones relevantes basadas en los intereses y comportamientos del usuario, al mismo tiempo que lo ayuda a descubrir nuevos elementos que de otro modo no habría encontrado.
Una de las razones principales por las que los motores de recomendación son tan importantes es que pueden ayudar a aumentar la satisfacción y la lealtad del cliente. Al brindar recomendaciones personalizadas, estos motores pueden ayudar a los usuarios a encontrar los productos y servicios que mejor satisfagan sus necesidades, lo que puede generar mayores tasas de retención de clientes y mayores ingresos. Además, al ayudar a los usuarios a descubrir nuevos elementos que de otro modo no habrían encontrado, los motores de recomendación pueden ayudar a las empresas a expandir sus líneas de productos y llegar a nuevas audiencias.
Por ejemplo, el motor de recomendaciones de Amazon es conocido por proporcionar recomendaciones de productos personalizadas a los usuarios en función de su historial de navegación y compras. Esto no solo ayuda a los usuarios a encontrar productos que probablemente les interesen, sino que también aumenta las posibilidades de que realicen una compra.
¿Cómo construir un motor de recomendación y sus diferentes fases?
El proceso de creación de recomendaciones consta de cuatro fases clave:
1. Recopilación: esta fase consiste en recopilar datos sobre el comportamiento y las preferencias del usuario. Los datos pueden ser explícitos, como calificaciones y comentarios sobre productos, o implícitos, como páginas vistas en GA4, historial de pedidos, historial de devoluciones y eventos del carrito.
2. Almacenamiento: el tipo de datos que usa para crear recomendaciones puede ayudarlo a decidir el tipo de almacenamiento que debe usar, como BigQuery, una base de datos SQL estándar o almacenamiento de objetos.
3. Análisis: el motor de recomendaciones analiza los datos recopilados e identifica elementos con datos similares de participación del usuario filtrándolos mediante diferentes métodos de análisis, como análisis por lotes, análisis en tiempo real o análisis del sistema casi en tiempo real. Los algoritmos típicos incluyen factorización de matrices, máquinas de factorización o dos torres y se pueden escribir en python o R.
4. Filtrado: el paso final es filtrar los datos para extraer la información relevante necesaria para proporcionar recomendaciones al usuario. Elegir un algoritmo adecuado para el motor de recomendación de la lista de algoritmos explicados en la siguiente sección es esencial para habilitar esto.
¿Cuáles son los diferentes tipos de motores de recomendación?
Filtración colaborativa:
El enfoque de filtrado colaborativo se basa en recopilar y analizar información sobre el comportamiento, las actividades o las preferencias de los usuarios. La idea es predecir lo que le gustará a un usuario en función de la similitud con otros usuarios. La predicción se realiza utilizando varias técnicas de machine learning de mantenimiento predictivo.
Por ejemplo, si al usuario X le gusta el tenis, el bádminton y el golf, mientras que al usuario Y le gusta el tenis, el bádminton y el hockey, ambos tienen intereses similares. Por lo tanto, existe una alta probabilidad de que a X le guste el hockey y a Y le guste el golf. Así es como funciona el filtrado colaborativo.
Hay dos tipos de técnicas de filtrado colaborativo: filtrado colaborativo usuario-usuario y filtrado colaborativo elemento-elemento. Una de las principales ventajas del enfoque de filtrado colaborativo es que puede recomendar elementos complejos con precisión, como películas, sin necesidad de comprender el elemento en sí, ya que no depende del contenido analizable por máquina.
Filtrado basado en contenido:
Los métodos de filtrado basados en el contenido se basan principalmente en la descripción de un elemento y un perfil de las opciones preferidas del usuario. En el filtrado basado en contenido, las palabras clave se utilizan para describir los elementos, mientras que un perfil de usuario se crea para indicar el tipo de elemento que le gusta a este usuario.
Por ejemplo, si a un usuario le gusta ver películas como Misión Imposible, entonces el sistema de recomendación recomienda películas del género de acción o películas de Tom Cruise.
La premisa clave del filtrado basado en el contenido es que si le gusta un artículo, también le gustará un artículo similar. Este enfoque tiene sus raíces principalmente en la investigación de recuperación y filtrado de información.
Sistemas de recomendación híbridos:
Los motores de recomendación híbridos son esencialmente la combinación de diversos algoritmos de calificación y clasificación. Por ejemplo, un motor de recomendación híbrido podría usar el filtrado colaborativo y el filtrado basado en productos en conjunto para recomendar una gama más amplia de productos a los clientes con precisión exacta.
Netflix es un excelente ejemplo de un sistema de recomendación híbrido, ya que hace recomendaciones de la siguiente manera:
* Comparar los hábitos de visualización y búsqueda de los usuarios y encontrar usuarios similares en esa plataforma, haciendo así uso del filtrado colaborativo
* Recomendar programas/películas que compartan características comunes con los que el usuario calificó de alta. Es cómo hacen uso del filtrado basado en contenido.
En comparación con los métodos puramente colaborativos y basados en el contenido, los métodos híbridos pueden proporcionar recomendaciones más precisas. También pueden superar los problemas comunes en los sistemas de recomendación, como el arranque en frío y los problemas de escasez de datos.
¿Cuáles son ejemplos y beneficios de un motor de recomendación?
Los motores de recomendación se utilizan en una variedad de aplicaciones e industrias, que incluyen:
1. Comercio electrónico: los motores de recomendación se utilizan comúnmente en las plataformas de comercio electrónico para proporcionar recomendaciones de productos personalizadas a los usuarios en función de su historial de navegación y compras.
2. Medios y entretenimiento: los motores de recomendación se utilizan en plataformas de medios y entretenimiento para sugerir películas, programas de televisión y otros contenidos según las preferencias y los hábitos de visualización del usuario.
3. Redes sociales: los motores de recomendación se utilizan en las plataformas de redes sociales para sugerir contenido y amigos en función del comportamiento y las preferencias del usuario.
4. Educación: los motores de recomendación se utilizan en plataformas educativas para sugerir recursos de aprendizaje y cursos basados en el estilo de aprendizaje de un estudiante y su desempeño anterior.
5. Atención médica: los motores de recomendación se utilizan en plataformas de atención médica para proporcionar recomendaciones de tratamiento personalizadas basadas en el historial médico y los síntomas de un paciente.
¿Cuáles son las posibles trampas para cada uno de los motores de recomendación?
Si bien los motores de recomendación pueden proporcionar beneficios significativos, también existen posibles peligros a tener en cuenta. Aquí hay algunos errores comunes para cada tipo de motor de recomendación:
Filtrado basado en contenido:
El filtrado basado en contenido puede tener problemas cuando hay pocos datos disponibles o cuando los atributos de los elementos no están bien definidos. Además, el filtrado basado en el contenido puede generar “burbujas de filtro”, en las que a los usuarios solo se les recomiendan elementos que se alinean con sus preferencias existentes, lo que limita su exposición a contenido nuevo.
Filtración colaborativa:
El filtrado colaborativo puede tener problemas cuando hay pocos usuarios o cuando los usuarios tienen preferencias únicas. Además, el filtrado colaborativo puede generar “cámaras de eco”, donde a los usuarios solo se les recomiendan elementos que se alinean con las preferencias de un pequeño subconjunto de usuarios, lo que limita su exposición a contenido diverso.
Motores de recomendación híbridos:
Los motores de recomendación híbridos pueden ser complejos de construir y mantener, y requieren una gran experiencia en ingeniería de datos y machine learning. Además, los motores de recomendación híbridos aún pueden sufrir las mismas dificultades que sus técnicas de recomendación de componentes, como burbujas de filtro y cámaras de eco.
Los motores de recomendación son herramientas poderosas para brindar recomendaciones personalizadas a los usuarios en una amplia gama de industrias. Al aprovechar las técnicas de aprendizaje automático, como el filtrado basado en contenido, el filtrado colaborativo y los motores de recomendación híbridos, las empresas pueden aumentar la satisfacción del cliente, el compromiso y los ingresos.
¿Quieres saber más sobre los motores de recomendación?
¡Contáctanos o sigue a Indaru en Linkedin!
Image by rawpixel.com on Freepik
