El Algoritmo de un Sistema de Recomendación

Reglas asociación algoritmo sistema de recomendación

El Algoritmo de un Sistema de Recomendación

Hiperconectados. Así es como vivimos actualmente. Estamos permanentemente conectados a internet para hacer de todo: comprar ropa, reservar una habitación de hotel, contratar un servicio de alquiler de coche… hasta para hacer la compra en un supermercado utilizamos internet. 

Es cierto que esto nos ha facilitado mucho nuestras tareas diarias, pero también les está sirviendo a las empresas para recopilar mucha más información de sus clientes, sobre todo los e-commerce.

Recopilar esos datos, almacenarlos y posteriormente analizarlos ya es una tarea diaria en cualquier negocio y gracias a distintos algoritmos predictivos y técnicas básicas de Big Data podemos hacerlo.

Vamos a hablar de una de esas técnicas que actualmente se está utilizando mucho por su simplicidad y facilidad de aplicación.

 

¿Qué son las reglas de asociación?

 

Seguro que cuando estás realizando una compra por internet te has encontrado fases como:

«Te recomendamos…»

«Los clientes que han mirado esto también miraron…»

«Los clientes que compraron este producto también compraron…»

«Completa tu compra con…»

¿Te suenan verdad? Estos son los que llamamos sistemas de recomendación de compra, te ofrecen otros posibles productos que pueden interesarte en función de la compra que estás realizando.

Esto no lo hace el sistema por arte de magia. Probablemente muchos usuarios antes que tu han realizado las mismas búsquedas y han consultado varios productos de la web. Es decir, han tenido un cierto comportamiento de compra en la web y el sistema ha registrado todos sus movimientos. En base a los distintos comportamientos de compra que han ocurrido en relación a tu búsqueda, el sistema de recomendación te ofrece otros productos complementarios que pueden interesarte.

En esto consisten las reglas de asociación. Es una metodología que permite descubrir patrones de comportamiento de los clientes y podemos definirlo como: “si el cliente compró el producto X también va a comprar o es muy probable que compre el producto Y.” Te pongo un ejemplo: seguro que si vas al supermercado y compras hamburguesas (producto X) vas a comprar también pan de hamburguesas (producto Y).

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No tenemos por qué asociarlo solo a dos productos, sino que también podemos llegar a relacionar un grupo de productos con otros. Siguiendo con el ejemplo planteado, si vas al supermercado y compras hamburguesas, queso y pepinillos vas a comprar también pan de hamburguesa, unas patatas fritas y un refresco de cola para darte un buen homenaje.

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Vale, ¿y esto para qué sirve?

 

Como puedes ver esta técnica es muy útil para encontrar relaciones entre productos. Al igual que puede mostrarlos una relación directa entre los productos también puede mostrarnos el caso contrario: “si el cliente compra el producto X no va a comprar el producto Y”. Por ejemplo: seguramente si compras cápsulas de Nespresso no vas a comprar cápsulas de Dolce Gusto porque es muy raro que un cliente tenga estos dos tipos de cafeteras en su casa. ¿Vas viendo cómo funciona esto?

También has de tener en cuenta otro aspecto. Esta técnica siempre va a proporcionarte una respuesta pero que puede o no ser útil para tu objetivo. Es decir, quizás si te muestra que existe una relación entre “teclado” y “ratón” esta respuesta probablemente no sea relevante para ti puesto que es algo obvio y que tú ya conocías. Pero si te muestra una relación entre “teclado” y “gafas de sol” seguro que sí es relevante para ti porque la desconocías. Esta es la gran utilidad de esta metodología: encontrar patrones de comportamiento de tus clientes que desconoces y que puedes explotar para aumentar tus ventas.

Con toda esta información imagina todo lo que puedes hacer:

  • Puedes ofrecer promociones a tus clientes
  • Descuentos
  • Aprovecha para “recomendarlos” utilizando la venta cruzada con esas frases que vimos al principio
  • Puedes colocar esos productos de forma estratégica en tu supermercado, dentro de tu web o de tu catálogo.

 

Y por supuesto vas a conseguir aumentar tus ventas.

Seguro que has observado durante el post que siempre te he puesto ejemplos hablando del sector de la alimentación. Lo cierto es que este tipo de técnica surgió en el sector comercial. Pero por eso no pienses que solo podemos aplicarlo en este campo, podemos extenderlo a cualquier otra disciplina. En un entorno empresarial podrías aplicarlo para conocer cuándo un cliente te va a abandonar, o cuando un empleado tuyo puede marcharse. O en el sector de la medicina podría ayudar a identificar qué medicamento es el adecuado para un paciente que presenta determinados síntomas.

Lo que permite esta herramienta es que puede aplicarse en cualquier sector por su simplicidad a la hora de aplicarla y lo fácil que es interpretar los resultados. Y también ten en cuenta la información tan potente que te pueden aportar estos datos: además de poder incrementar tus ventas, vas a poder crear una base de datos con los comportamientos de tus clientes y vas a poder conocerlos mucho mejor, tanto individual como colectivamente.

 

¡Genial! ¿Y qué necesito para poner esta técnica en marcha?

 

Solo necesitas dos cosas:

  1. Una buena base de datos de tus clientes, cuanto más amplia mejor.
  2. Conocimientos básicos de un lenguaje de programación como puede ser R o Python para procesar los datos. Si esta opción no te convence, existen softwares en el mercado que te permitirán hacer lo mismo sin necesidad de programar nada.

 

Y después de todo esto pregúntate. ¿Conoces cómo actúa tu cliente? ¿Estás aprovechando todo el potencial de tus productos? Y sobre todo, ¿estás maximizando tus ventas?



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