Usa sistemas de recomendación de contenidos para aumentar tus ventas y mejorar la participación de tus clientes

Para cualquier motor de recomendaciones, los datos son siempre el punto de partida. La IA tendrá que recopilar datos tuyos de manera explícita e implícita para alimentar el algoritmo con la información que necesita para producir recomendaciones. Los datos implícitos se recopilan de tu comportamiento, como datos demográficos, historial de compras, tiempo que pasas leyendo un blog, agregando al carrito y agregando a una lista. Los datos explícitos se recopilan a partir de tu entrada, como me gusta y no me gusta, reseñas y calificaciones o comentarios.

Los perfiles de usuario se crearán en base a datos demográficos, psicográficos y de comportamiento. El siguiente paso es asignar atributos a cada objeto (es decir, producto o contenido) para que el modelo ML pueda hacer coincidir los perfiles de usuario con productos o contenido que comparten atributos similares.

El lugar donde guardas los datos recopilados es vital no solo en términos de seguridad sino también de escalabilidad. Hay una serie de opciones disponibles para ti en función del tipo de datos que guardas. Los datos estructurados se pueden guardar en una base de datos SQL, mientras que los datos no estructurados se pueden guardar en una NoSQL base de datos. También puedes optar por utilizar el almacenamiento basado en la nube o una combinación de soluciones de almacenamiento. Podemos ayudarte a seleccionar la solución de almacenamiento de datos adecuada para obtener la máxima eficiencia.

El tercer paso consiste en configurar el sistema para analizar los datos. Hay tres modelos de análisis de datos para elegir:

• Los datos se pueden analizar periódicamente en lotes. Por ejemplo, tal vez quieras analizar qué productos se agregan a tu carrito diariamente.

• Si un análisis de 24 horas no es un tiempo de respuesta lo suficientemente rápido, puedes optar por un análisis casi en tiempo real donde los datos se procesan cada pocos segundos o minutos. Esto es útil si quieres recopilar datos de usuario en una sola sesión de navegación.

• Finalmente, el análisis en tiempo real te permite analizar los datos a medida que ingresan y, por lo tanto, brindar recomendaciones en tiempo real.

El tipo de modelo de análisis de datos que elijas dependerá de la velocidad con la que quieras que el sistema te dé recomendaciones basadas en los datos procesados.

Finalmente, seleccionaremos el enfoque de filtrado adecuado para entrenar el modelo de aprendizaje automático para hacer las recomendaciones correctas. Hay tres modelos de filtrado que se pueden aplicar:

Filtrado colaborativo es un método para predecir tus intereses recopilando las preferencias de muchas personas en función de sus interacciones con el contenido o los productos. Estas interacciones pueden ser cosas como agregar productos a tu carrito, dejar de gustar una serie en Netflix o hacer clic en un anuncio de Facebook. Por ejemplo, si varias personas con perfiles similares a ti agregaran un producto específico a su lista de deseos, el sistema de recomendación comenzaría a recomendarte ese producto. Hay dos tipos principales de sistemas de recomendación de filtrado colaborativo: basados ​​en modelos y basados ​​en memoria.

1.  Los métodos basados en modelos usan un algoritmo de aprendizaje automático específico para entender las relaciones entre los elementos y tú a partir de los datos de entrenamiento. Este enfoque generalmente requiere más recursos computacionales que los métodos basados en memoria, pero puede generar recomendaciones más precisas.
2. Los métodos basados en la memoria guardan información sobre tu comportamiento previo en un formato fácil de usar. Estos datos se usan luego para calcular similitudes entre tú y otros usuarios o artículos y hacer recomendaciones basadas en esas similitudes. Este enfoque suele requerir menos recursos que los métodos basados en modelos, pero puede generar recomendaciones menos precisas.

Filtrado basado en contenido es una forma de hacer recomendaciones basadas en la similitud entre los atributos del contenido y tus preferencias. Por ejemplo, en el caso de la música, podría tener en cuenta géneros, artistas, sellos y productores específicos para sugerirte canciones o álbumes que te puedan gustar en función de las canciones que hayas escuchado recientemente. Este enfoque de filtrado no necesita ningún dato tuyo previo, ya que crea recomendaciones a medida que recibe información entrante.

Filtrado híbrido hace recomendaciones al combinar el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido. Este enfoque es usado por la mayoría de las empresas hoy en día, como si se usara solo, cada método tiene sus deficiencias, pero cuando los combinas, esos desafíos desaparecen. Al combinar recomendaciones basadas en contenido y filtrado colaborativo, puedes usar las fortalezas de cada método para brindar recomendaciones altamente precisas, incluso para nuevos productos y contenido.