Data Science: cómo crear un sistema de recomendación con machine learning

Si tienes un ecommerce esto te interesa. Primero quiero que te imagines navegando por plataformas como Amazon, Netflix o Spotify. Seguro que te aparecen muchas sugerencias sobre productos que te pueden interesar, películas o series que quizás te gusten o música de tu estilo. Pues estas recomendaciones no son aleatorias. Forman parte de los denominados sistemas de recomendación con data science, que muchas empresas implementan porque les reportan una gran cantidad de beneficios.

En este artículo vamos a acercarte un poco más a este mundo y a enseñarte cómo implementarlo paso a paso.

¿Qué son los sistemas de recomendación?

Los sistemas de recomendación son algoritmos que tratan de predecir qué productos o servicios de una tienda online tienen más posibilidades de ser adquiridos por un usuario para, seguidamente, mostrárselos en la web mientras este navega.

Antes del nacimiento del machine learning, lo que hacían los ecommerce para mostrar al consumidor artículos interesantes era añadir listas de “los más comprados” o “los mejor valorados”. Sin embargo, este tipo de secciones mostraban a todos los usuarios los mismos artículos o servicios. Aunque se siguen usando, los sistemas de recomendación han demostrado ser más efectivos al hacer sugerencias personalizadas que son diferentes para cada cliente.

¿Cómo funcionan los sistemas de recomendación?

Los sistemas de recomendación se basan en análisis de datos a partir de la información que se ha recopilado de la navegación de los usuarios, como por ejemplo, qué productos han visto o comprado y cómo han interactuado con la plataforma.

Para ello, se utilizan algoritmos avanzados capaces de hacer comparaciones detalladas entre distintos perfiles de usuarios y encontrar patrones comunes. Gracias a ello, son capaces de recomendar productos o servicios cada vez más relevantes para cada consumidor en particular.

Tipos de recomendadores

A la hora de crear sistemas de recomendación, los expertos pueden utilizar dos tipos de estrategias:

• Recomendadores con filtros colaborativos: el algoritmo basa su lógica en las características propias del usuario y la información que recopila de este se convierte en el centro. En este caso, se tienen en cuenta compras anteriores, las calificaciones que le ha dado a productos, el gasto medio por compra, las preferencias, etc. Después, busca otros usuarios parecidos que han tomado decisiones similares y detecta qué productos o servicios les han gustado para luego recomendárselos a él.
• Recomendadores con filtros basados en contenido: en este caso, no es la persona la base de la predicción, sino el producto o servicio. No se tienen en cuenta las características de compra del usuario, se atiende a las características del producto (precio, marca, calificación, tamaño…) para hacer la recomendación.
  
  

¿Por qué implementar sistemas de recomendación en tu ecommerce?

• Aumentan las probabilidades de que un consumidor realice una compra adicional.
• Maximizan las ventas generales de la empresa.
• Retienen a los clientes durante más tiempo en la tienda online.
• Potencian la satisfacción de los consumidores al recomendarles productos que les interesan.
• Las probabilidades de que un cliente se fidelice son más altas con este sistema.

Cuándo no implementar un sistema de recomendación con machine learning

Pese a todos los beneficios que tiene implementar sistemas de recomendación, puede que no sea lo mejor para tu negocio en este momento. Si todavía tienes pocos clientes, o si tu catálogo de productos o servicios es pequeño, el algoritmo que vas a poder desarrollar no te será muy útil. Invertir en data science es más rentable cuantos más clientes tengas y a mayor oferta de productos o servicios .

Cómo crear un sistema de recomendación con machine learning

Python es uno de los lenguajes más utilizados para crear herramientas de data science, de machine learning y también a la hora de crear páginas web, principalmente por su código robusto y su optimizada sintaxis. A los programadores que comienzan en este mundo se les recomienda utilizarlo, ya que es uno de los lenguajes más confiables a la hora de crear software.

Sin embargo, también existen otras alternativas como Java, Golang, Node.js, PHP o Ruby.

Java es la mejor alternativa a Python, de hecho, es su principal competidora por decirlo de alguna manera.

Si quieres implementar el sistema de recomendación de tu web o mejorar el que ya tienes, nuestro equipo de data science puede ayudarte. Contáctanos si quieres que analicemos tu situación sin compromiso.

Consejos para mejorar tus sistemas de recomendación

La ubicación importa

Dónde y cuándo aparezcan las recomendaciones en tu ecommerce importa. Además, acertar en estos dos aspectos puede ser determinante no solo para que el sistema de recomendaciones realmente funcione, sino también para la experiencia del usuario.

En este sentido, estos elementos no se pueden generalizar, pues dependiendo de tu web y del tipo de productos o servicios, será mejor un lugar y un momento que otro. Sin embargo, lo más habitual en los ecommerce es que las recomendaciones aparezcan en la parte inferior del artículo que el usuario está visualizando o al final del proceso de compra.

Si no estás seguro, te recomendamos que hagas tests A/B para tomar la mejor decisión.

Da un sentido estratégico a tus recomendaciones

¿Qué es una buena recomendación? ¿Todas las que son buenas para el cliente son buenas para tu negocio? Pues la verdad es que no siempre.

Si nos ponemos en los zapatos del consumidor, hay recomendaciones que son demasiado obvias como para serle útiles. Por ello, puede ser interesante hacer recomendaciones arriesgadas que le presenten al cliente productos o servicios desconocidos.

Desde el punto de vista del negocio, es fundamental basar las recomendaciones en la rentabilidad del producto, por lo que este no sería un mal enfoque para empezar.

Debido a todo ello, hacer un balance entre lo que es bueno para ti y para el cliente sería la clave.

Esperamos haberte ayudado a conocer más a fondo el mundo de los sistemas de recomendaciones y animarte a que lo incluyas en tu ecommerce (si todavía no lo tienes) o a que lo mejores con los consejos y trucos que aquí te hemos dado.