Hemos oído hablar de los sistemas de recomendación y sus crecientes efectos en nuestra vida diaria. ¿Pero qué son exactamente? ¿Cómo funcionan y cómo consiguen entendernos tan bien?
redes neuronales para generar mejores conjeturas.
Aunque las empresas utilizan sistemas de recomendación sofisticados para diferentes propósitos, el objetivo básico de todos los sistemas de recomendación es aumentar la experiencia del usuario, mejorar las ventas y mejorar la lealtad del cliente a través de ofertas personalizadas.
Sistemas de recomendación que utilizamos todos los días
En los últimos años, los sistemas de recomendación han evolucionado y han creado interfaces de usuario y funciones de interfaz de usuario increíbles. Como resultado, muchas empresas y plataformas han adoptado sistemas de recomendación para atender a sus clientes. Además de aumentar los ingresos generales de la empresa, también mejoran la experiencia del cliente.
La gente ve e interactúa con los sistemas de recomendación todos los días, sin siquiera darse cuenta. Estos sistemas mejoran la experiencia general del usuario y les permiten descubrir productos y servicios que pueden necesitar pero que echan de menos.
Ejemplos de algoritmos de recomendación destacados son:
Productos de Google: muchos productos de Google utilizan sistemas de recomendación para proporcionar a los usuarios resultados personalizados. La empresa de búsqueda recopila datos como el historial de navegación, la configuración de búsqueda, los clics y los metadatos del usuario para brindar una experiencia personalizada. Por ejemplo, YouTube ofrece recomendaciones de vídeos a sus usuarios según el historial de visualización, las suscripciones y el perfil, entre otros criterios.
Spotify: la plataforma de transmisión de música utiliza un motor de recomendación basado en inteligencia artificial para filtrar el contenido disponible y recomendar canciones, álbumes, podcasts y otro contenido según el interés, el historial de escucha y el historial de búsqueda.
Amazon: Amazon utiliza un sistema de recomendación para sugerir ofertas y productos a sus clientes. La empresa utiliza Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) y algoritmos de aprendizaje profundo para sugerir artículos "comprados juntos con frecuencia".
También colaboran con Google y Facebook para promocionar sus productos, lo que significa que los usuarios también pueden recibir sugerencias de Amazon sobre estos sitios mientras navegan. Se llaman anuncios dirigidos y son una gran parte de la estrategia de marketing de Amazon.
Netflix: Netflix aprovecha los datos que recopila de los historiales de los usuarios para sugerir programas de televisión y películas a sus espectadores.
Cómo funcionan los sistemas de recomendación.
Los sistemas de recomendación utilizan datos disponibles y algoritmos de aprendizaje automático/aprendizaje profundo para crear sugerencias finales. Siguen una secuencia de pasos que incluye lo siguiente:
1. Recopilación de datos
Las empresas recopilan diferentes tipos de datos, como datos explícitos e implícitos. Los datos implícitos incluyen cosas como el historial del carrito, los registros de búsqueda, el historial de pedidos y los clics. Esta información es fácil de obtener y puede rastrearla mediante la interacción estándar del usuario.
Los datos explícitos contienen información como comentarios, calificaciones, calificaciones y me gusta. Esta información es difícil de obtener y requiere pasos adicionales por parte del usuario. Esto también es difícil de cuantificar, lo que significa que se debe realizar una programación adicional por parte del ingeniero para tener en cuenta estos datos.
Además de esto, las empresas también necesitan datos de similitud de usuarios y productos. Pueden recopilar datos de similitud de usuarios a través de datos demográficos, ubicaciones geográficas e intereses generales de los usuarios. Estos datos suelen enviarse a la empresa durante el registro.
Los datos de similitud de productos se pueden generar a través de listados de empresas y productos en el sitio web de la empresa.
2. Almacenamiento de datos
Una vez que se recopilan los datos, se almacenan en repositorios y almacenes de datos. Una vez que el repositorio tiene una cantidad suficiente de datos, las empresas pasan al siguiente paso.
3. Análisis de datos
Una vez que se almacenan suficientes datos, pasan por un preprocesamiento . Los ingenieros aplican técnicas de ingeniería y procesamiento de datos para limpiar y organizar datos. De esta manera, están preparando los datos para el análisis. Los datos seleccionados pueden ser datos en tiempo real o por lotes.
4. Filtrado de datos
El último paso del proceso le ayuda a obtener información relevante a partir de los datos preprocesados. Este proceso aplica diferentes algoritmos y fórmulas a los datos según la lógica empresarial y los requisitos de uso específicos. Los detalles del mismo se enumeran en la siguiente sección.
Tipos de filtrado para sistemas de recomendación.
Hay diferentes formas de filtrar datos para recomendaciones. Una forma es el filtrado colaborativo, en el que se tienen en cuenta aspectos como las actividades, comportamientos o preferencias de los usuarios. Este método se basa exclusivamente en las interacciones usuario-producto. Los algoritmos crean una matriz de interacción usuario-elemento y la recomendación resulta de la implementación de la matriz.
Este método se puede dividir a su vez en filtrado colaborativo basado en memoria (un enfoque que crea grupos de usuarios y recomienda elementos similares a todos los usuarios de ese grupo) y filtrado colaborativo basado en modelos (un enfoque en el que el algoritmo comprueba elementos basándose en la interacción y recomienda artículos similares a esos usuarios). También se denominan enfoque de usuario a usuario y enfoque de artículo a artículo.
Otro método para filtrar resultados es el filtrado basado en contenido, que descubre similitudes entre elementos mediante métodos de clasificación o regresión y los utiliza para recomendar elementos similares. La idea subyacente es que si a los consumidores les gusta un determinado producto o servicio, también les gustará un producto o servicio similar. Por lo tanto, este método se denomina enfoque centrado en el usuario. Este método, sin embargo, tiene un sesgo alto pero una varianza baja.
El sistema de recomendación que atiende a ambos métodos se denomina modelo de filtrado híbrido. Esto se debe a que considera tanto el interés del usuario como las características del producto para realizar la recomendación final.
Pensamientos finales
Los motores de recomendación ahora son ampliamente adoptados por la mayoría de las grandes empresas que utilizan la personalización de productos/servicios para mejorar la experiencia y el compromiso del usuario. Esto también genera más ingresos para las empresas y aumenta la confianza de los usuarios en las marcas. Las empresas que entienden a sus usuarios son las que realizan la venta final.
Por ejemplo, si está buscando un determinado par de zapatos y recibe una alerta por correo electrónico con los mismos zapatos con descuento, es muy probable que los compre haciendo clic en el primer enlace que aparece.
Los sistemas de recomendación son una herramienta poderosa para generar nuevos negocios y aumentar la demanda de los clientes existentes. Muchas organizaciones pequeñas y medianas han comenzado a comprender la importancia del análisis de los datos de los usuarios. La comunicación con el usuario es clave y las empresas que comprendan esto prosperarán en el futuro.
Fuente: BairesDev
