Multiplicar Conversiones y Ventas con IA: Recomendaciones Personalizadas de Productos

En este artículo, exploraremos cómo funcionan las recomendaciones de producto con IA y cómo tu empresa puede impulsar un crecimiento exponencial con ellos.

Las redes sociales te conocen mejor de lo que te conoces a ti mismo. Son la vida de la fiesta, siempre sugiriendo nuevas canciones para bailar, comediantes para hacerte reír o trucos para hacer tu día más brillante. ¿Y has notado cómo estas nuevas recomendaciones que aparecen continuamente en tu feed siempre parecen alinearse con tus opiniones y búsquedas más recientes?

Al mismo tiempo, líderes del e-commerce como Amazon se han convertido en tus compañeros de compras de confianza, guiándote a través del mejor conjunto de opciones para descubrir el producto perfecto que se adapte a tus preferencias únicas.

No, no es magia, es tecnología de inteligencia artificial.

Aunque muchas personas desconocen por completo lo que sucede dentro de los algoritmos de nuestras aplicaciones y sitios web favoritos, la inteligencia artificial es la poderosa herramienta que los gigantes digitales han estado utilizando durante años para atraer a millones de usuarios recurrentes, engancharnos a sus productos y servicios, y aumentar las tasas de conversión.

En este artículo, levantaremos el telón sobre cómo funcionan los algoritmos detrás de los motores de recomendación para crear experiencias personalizadas y adictivas que nos mantienen desplazándonos y volviendo por más, pero que también pueden evitar que recibamos información que no se ajusta a nuestra propia opinión.

Abordaremos cómo las startups y las pequeñas y medianas empresas pueden aprovechar esta tecnología en su beneficio, y especialmente cómo se puede utilizar en mercados, comercio electrónico y plataformas digitales para capitalizar todos los esfuerzos de marketing e inversión, multiplicar las tasas de conversión y aumentar el crecimiento de los ingresos.

Bienvenido al poder de los motores de recomendación basados en IA, una estrategia que ha sido utilizada por las empresas más grandes del mundo para mejorar la experiencia del usuario y aumentar enormemente sus ventas durante muchos años. Únete a nosotros en este viaje a través del poder de las recomendaciones impulsadas por la IA, donde los algoritmos de aprendizaje automático hacen predicciones, los patrones cobran vida y el mundo digital se convierte en nuestro patio de recreo personalizado. 

¿Qué es un motor de recomendación?

En esencia, un motor de recomendación es un sistema de software especializado que aprovecha la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (machine leaning) y modelos estadísticos para proporcionar sugerencias de contenido, productos o servicios personalizados. Estas sugerencias se basan en el comportamiento conocido del usuario, como clics, compras, "me gusta" y comentarios, así como en datos recopilados a través de cookies o formularios de registro.

Tomemos el ejemplo de una empresa de redes sociales como Instagram, cuyo objetivo es mantenerte activo como usuario proporcionándote contenido que te interese. Para lograr este objetivo, utilizarán todas tus interacciones dentro de Instagram y usarán un algoritmo de aprendizaje automático para predecir la siguiente publicación que te motivará a continuar con la acción deseada, como hacer clic en una de sus publicaciones de anuncios.

Como siempre con los algoritmos de aprendizaje automático, cuanto más datos tengamos, mejores serán nuestros algoritmos. Y, adivina qué, los gigantes de la tecnología como Meta de Instagram tienen muchos más datos de los que podríamos imaginar. Esto da como resultado soluciones de aprendizaje automático que recomiendan continuamente al usuario el contenido correcto en el momento adecuado, creando una experiencia en la que el algoritmo sabe más sobre nosotros de lo que sabemos nosotros mismos; o al menos eso parece.

Como resultado, los motores de recomendación han tenido un éxito enorme en diversas aplicaciones en los últimos años y las estadísticas en este caso hablan por sí mismas. Según Straits Research (2023), se proyecta que el mercado global de motores de recomendación crecerá de $3 mil millones en 2021 a asombrosos $54 mil millones para 2030, con una notable tasa de crecimiento anual compuesta del 37%.

Esta meteórica adopción refleja el creciente reconocimiento de los motores de recomendación como herramientas invaluables en diversas industrias, desde empresas de comercio electrónico hasta aplicaciones de marketing y publicidad, así como plataformas de contenido.

Cómo implementar motores de recomendación en su empresa

Todo este éxito de los recomendadores basados en el aprendizaje automático, especialmente dentro de grandes conglomerados, es excelente, pero la pregunta para muchas empresas, especialmente startups y PYMEs, es cómo construir e integrar realmente este tipo de soluciones. Afortunadamente, aunque las características finales del recomendador dependen en gran medida de lo que deseas predecir, ya sea una compra de producto, un clic en un anuncio o una publicación que recibirá interacción, el tipo de modelo de aprendizaje automático que elijas y el tipo de datos que tengas disponibles, afortunadamente, cada una de estas soluciones sigue más o menos el mismo marco.

Aquí tienes un desglose simplificado de cómo funcionan los motores de recomendación:

1. Definición del Objetivo: En esta fase inicial, el enfoque se centra en definir el objetivo comercial y de producto específico del sistema de recomendación. Implica aclarar lo que el sistema pretende predecir o sugerir y cómo estas predicciones o sugerencias se utilizarán para lograr los objetivos comerciales. Esto podría incluir recomendaciones de productos adicionales, animar a los usuarios a hacer clic en anuncios, sugerir contenido y mucho más. Por ejemplo, en el contexto del comercio electrónico, el objetivo podría ser recomendar productos complementarios para impulsar las ventas.
2. Recopilación y Limpieza de Datos de Entrada: El éxito de un motor de recomendación depende en gran medida de sus datos de entrada. En esta etapa, se recopilan datos relevantes para el objetivo de la recomendación de diversas fuentes. Estos datos pueden incluir preferencias de usuario, detalles de los elementos, interacciones históricas e información contextual. Es esencial limpiar y preprocesar estos datos, abordando valores faltantes y valores atípicos para garantizar la calidad de las recomendaciones.
3. Selección y Entrenamiento del Modelo de Aprendizaje Automático: Una vez que los datos están listos, el siguiente paso es elegir un modelo de aprendizaje automático apropiado. Esto implica entrenar cada modelo con datos históricos para comprender las preferencias del usuario y las características del elemento, y utilizar esta información para predecir con precisión el objetivo definido en el paso 1. Finalmente, el modelo de aprendizaje automático que logre el mejor rendimiento en un conjunto de datos de prueba adicional se utilizará para la integración en el sistema de recomendación.
4. Integración del Modelo: En esta fase, el modelo de aprendizaje automático seleccionado se integra en el sistema de recomendación. Este paso implica crear un punto de acceso API que permite llamar al algoritmo de aprendizaje automático de forma rápida y segura para proporcionar predicciones en tiempo real en la tarea elegida. Después de completar este paso, tu modelo estará listo para comenzar a generar recomendaciones para tus clientes.
5. Generación de Recomendaciones: Aquí es donde sucede la magia. El motor de recomendación utiliza el modelo de aprendizaje automático entrenado para generar recomendaciones personalizadas. Estas recomendaciones se adaptan a las preferencias y comportamientos de cada usuario. Por ejemplo, en un servicio de transmisión de música, el motor podría sugerir canciones basadas en el historial de escucha y las preferencias de género musical de un usuario. En el comercio electrónico, podría sugerir productos en función del historial de navegación y compras de un usuario.
6. Presentación de Recomendaciones: Las recomendaciones deben presentarse de manera efectiva a los usuarios. Pueden aparecer en varias partes de la plataforma, como un feed de recomendaciones dedicado en un sitio de comercio electrónico o notificaciones por correo electrónico personalizadas en el caso de minoristas en línea. En plataformas de transmisión como Netflix, las recomendaciones se muestran en la página de inicio, e incluso antes y después de ver contenido. El objetivo es asegurarse de que los usuarios encuentren estas sugerencias de manera amigable y atractiva.

Sigue estos pasos con tus equipos de producto y datos, y estarás garantizado de construir un algoritmo de recomendación basado en IA que mejorará drásticamente la experiencia del usuario y generará nuevos ingresos.

Diversas Aplicaciones de los Motores de Recomendación

Ahora que hemos visto cómo puedes construir e integrar tu propio motor de recomendación, profundicemos en los diferentes tipos de aplicaciones y modelos de negocio donde un recomendador basado en IA genera más valor.

De hecho, estas soluciones han demostrado ser herramientas altamente versátiles con aplicaciones que abarcan numerosas industrias digitales. Su capacidad para comprender miles de millones de puntos de datos sobre el comportamiento del usuario y ofrecer sugerencias personalizadas para cada cliente ha transformado por completo la forma en que interactuamos con las plataformas digitales.

Examinemos algunas de las aplicaciones más destacadas de los motores de recomendación:

• E-commerce y Retail: En el sector de compras online, los motores de recomendación son la fuerza impulsora detrás del descubrimiento de productos y el aumento de las ventas. Gigantes del comercio electrónico como Amazon utilizan estos motores para sugerir productos basados en el historial de compras, patrones de navegación e incluso información demográfica de los usuarios. Este enfoque personalizado no solo mejora la experiencia de compra, sino que también aumenta las tasas de conversión y los ingresos.
• Plataformas de Streaming: Plataformas como Netflix, Spotify y YouTube han prosperado con la ayuda de los motores de recomendación, asegurando que los usuarios se mantengan comprometidos. Al analizar el historial de visualización o escucha de un usuario, estas plataformas ofrecen recomendaciones de contenido personalizado, garantizando que los espectadores descubran continuamente nuevas películas, programas de televisión o canciones que se ajusten a sus gustos.
• Redes Sociales y Contenido: TikTok, Instagram y Facebook, por nombrar algunos, utilizan motores de recomendación para curar los feeds de los usuarios con contenido en el que es probable que se involucren. Desde videos virales hasta publicaciones de amigos, estos motores aseguran que los usuarios se mantengan entretenidos y conectados.
• Viajes y Hospitalidad: En la industria de viajes, los motores de recomendación ayudan a los usuarios a encontrar destinos ideales, hoteles o experiencias según sus preferencias, reservas anteriores y historial de viajes. Plataformas de reservas como Airbnb y Booking utilizan estos motores para facilitar la planificación de viajes.

El motor de recomendación de Netflix es un impulsor crucial en el éxito notable de la empresa. Los números hablan por sí mismos: Netflix ha revelado que aproximadamente el 80% de las selecciones de video de sus suscriptores provienen de las recomendaciones proporcionadas por el sistema. A lo largo de los años, Netflix ha realizado inversiones sustanciales para refinar y mejorar este motor de recomendación, lo que ha dado como resultado el desarrollo de un sistema de recomendación sofisticado y altamente valioso, estimado en más de mil millones de dólares en la actualidad.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo los motores de recomendación han revolucionado las experiencias digitales y se han convertido en indispensables en una amplia gama de industrias y aplicaciones.. 

El Potencial de los Motores de Recomendación Basados en IA

Ahora que hemos explorado la naturaleza y la mecánica de los motores de recomendación, así como sus diversas aplicaciones, es hora de explorar la amplia gama de ventajas, beneficios y potencial que tienen estas tecnologías impulsadas por la IA para los negocios digitales.

Comprender el poder de los motores de recomendación puede ser la clave para desbloquear nuevos niveles de éxito para tu empresa digital.

• Aumento de las Conversiones y las Ventas: En el comercio electrónico, los mercados y las plataformas digitales, los motores de recomendación son como tener un vendedor virtual que conoce a la perfección las preferencias de cada cliente. Al guiar a los usuarios hacia productos que es probable que compren, estos motores aumentan las tasas de conversión en hasta un 80% (Epsilon, 2018), lo que se traduce en un aumento sustancial de los ingresos.
• Mejora de la Participación del Usuario y la Retención: Los motores de recomendación son tu arma secreta en la batalla por la atención del usuario. Al proporcionar contenido o sugerencias de productos personalizados, puedes mantener a los usuarios comprometidos y haciéndolos volver por más. Esto se traduce en sesiones más largas, una mayor interacción y tasas de retención de clientes más altas.
• Mejora de la Satisfacción del Cliente: La personalización es la clave, y los motores de recomendación son maestros en ello. Cuando los clientes reciben recomendaciones personalizadas que se alinean con sus gustos y necesidades, se sienten comprendidos y valorados. Este alto nivel de servicio puede conducir a una mayor satisfacción del cliente y a la fidelidad a la marca.
• Información basada en Datos: Los motores de recomendación no se trata solo de proporcionar recomendaciones; son minas de oro de datos. Los datos generados por las interacciones de los usuarios pueden proporcionar información valiosa sobre el comportamiento del usuario, las preferencias y las tendencias emergentes. Estos datos pueden informar tus estrategias de marketing y esfuerzos de desarrollo de productos.

Desafíos en torno a los Motores de Recomendación Basados en IA

Si bien los motores de recomendación ofrecen beneficios sobresalientes, su exitosa integración en la estrategia de tu negocio requiere una comprensión sólida de los desafíos y obstáculos que pueden surgir en el camino. Ser consciente de estos desafíos es un paso crucial para aprovechar eficazmente el poder de las recomendaciones impulsadas por la inteligencia artificial.

• Diversidad frente a Personalización: Encontrar el equilibrio adecuado entre proporcionar recomendaciones personalizadas y exponer a los usuarios a contenido o productos diversos es un desafío delicado. Las recomendaciones excesivamente personalizadas pueden llevar a burbujas de filtro, donde los usuarios solo se exponen a contenido similar a sus preferencias existentes. Esto puede ser especialmente problemático en el caso de la información de noticias a través de canales de redes sociales.
• Calidad y Cantidad de Datos: Los motores de recomendación prosperan con datos, pero asegurar la calidad y suficiencia de tus datos es un desafío fundamental. Datos inexactos o incompletos pueden llevar a recomendaciones deficientes y la insatisfacción de los usuarios.
• Selección y Despliegue de Algoritmos: Elegir el algoritmo de recomendación adecuado para tu caso de negocio específico puede ser abrumador. Además, el entrenamiento y despliegue de estos modelos para ofrecer recomendaciones precisas y relevantes requiere experiencia y esfuerzo continuo.
• Escalabilidad y Rendimiento: A medida que tu base de usuarios crece, las demandas computacionales en tu motor de recomendación aumentan significativamente. Garantizar que el motor siga siendo eficiente y receptivo bajo una carga pesada puede ser un desafío técnico.
  

Multiplicar las tasas de conversión con algoritmos de IA

Así es como los algoritmos de IA pueden aumentar significativamente las tasas de conversión y estimular el crecimiento de los ingresos en negocios digitales, especialmente en el comercio electrónico, mercados y plataformas digitales.

Los motores de recomendación son una herramienta poderosa para lograr estos objetivos. Sobresalen en la entrega de sugerencias de contenido y productos altamente personalizadas a los usuarios.

Así es como puedes aplicar los motores de recomendación de IA en tu negocio digital para acelerar tu crecimiento:

• Mejorar las Acciones de Conversión: Cuando los usuarios reciben recomendaciones de productos que resuenan con sus intereses y necesidades, es más probable que realicen una compra. Esto afecta directamente a tus tasas de conversión y a los ingresos.
• Venta Cruzada (Cross-selling) y Venta Adicional (Up-selling): Los motores de recomendación son excelentes para sugerir productos relacionados o mejorados. Esto abre oportunidades para la venta cruzada y la venta adicional, aumentando el valor promedio de la transacción, el valor de por vida de los clientes y maximizando los ingresos por usuario. Salesforce (Ding, 2019) ha comprobado que las recomendaciones de productos personalizadas aumentan el valor promedio del pedido en un 10%.
• Simplificar la Toma de Decisiones: Los usuarios a menudo enfrentan fatiga de decisiones cuando se enfrentan a una amplia gama de opciones. Los motores de recomendación simplifican el proceso de toma de decisiones al ofrecer sugerencias personalizadas, lo que facilita que los usuarios tomen decisiones informadas y completen transacciones.
• Ampliar tu Alcance de Marketing y Ventas: Estos motores amplían el alcance y la eficacia de tus esfuerzos de marketing y ventas. Al proporcionar recomendaciones personalizadas, puedes captar la atención de una audiencia más amplia y aumentar las posibilidades de convertir prospectos en clientes.

Un gran ejemplo de una estrategia extremadamente efectiva que aprovecha las recomendaciones para impulsar las ventas es el caso de éxito de Amazon. Según estudios de McKinsey (MacKenzie et al., 2013), aproximadamente el 35 por ciento de las compras de consumidores en Amazon proviene de recomendaciones de productos basadas en algoritmos de machine learning. No solo han utilizado la tecnología para aumentar sus resultados, sino que también han construido una corriente de ingresos confiable y crucial dentro de la plataforma minorista.

Incorporar motores de recomendación en tu estrategia de negocio digital puede generar beneficios significativos al satisfacer a tus usuarios y mejorar la eficiencia y el impacto de tus equipos de marketing y ventas. Como resultado, tu negocio puede aprovechar sus esfuerzos y inversiones en marketing de manera mucho más efectiva y capitalizar todas las oportunidades del panorama digital.

Conclusión

Para los negocios digitales, no se puede subestimar el poder de los motores de recomendación impulsados por la IA. Estos sistemas inteligentes han revolucionado la forma en que interactuamos con las plataformas digitales, remodelando la experiencia del usuario y llevando a las empresas a nuevos niveles de éxito.

Tanto para startups como para pymes y empresas establecidas, los beneficios de los motores de recomendación son numerosos y profundos. Estos motores tienen la notable capacidad de aumentar las tasas de conversión, impulsar el crecimiento de los ingresos, mejorar la participación de los usuarios y mejorar la satisfacción del cliente. Proporcionan un vínculo directo con los corazones y mentes de tus clientes, haciendo que su experiencia sea más agradable y productiva.

Por lo tanto, ya sea que seas un mercado que busca aumentar tu tasa de conversión o una startup que busca mejorar la experiencia del cliente, los motores de recomendación desempeñan un papel fundamental en la consecución de tus objetivos. Estas tecnologías impulsadas por la IA son la piedra angular del éxito digital y sus secretos ahora están disponibles para que todos los exploren.

Incorporar motores de recomendación en tu estrategia de negocio digital puede llevar a un crecimiento de ingresos exponencial y convertirse en tu arma secreta para mantener la competitividad y la relevancia.

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References

Straits Research. (2023). Recommendation Engines Market. https://straitsresearch.com/report/recommendation-engines-market

Epsilon. (2018). New Epsilon Research Indicates 80% of Consumers Are More Likely to Make a Purchase When Brands Offer Personalized Experiences. https://www.epsilon.com/us/about-us/pressroom/new-epsilon-research-indicates-80-of-consumers-are-more-likely-to-make-a-purchase-when-brands-offer-personalized-experiences

McAlone, Nathan. (2016). How Netflix's Recommendation Algorithm Works. Business Insider. https://www.businessinsider.com/netflix-recommendation-engine-worth-1-billion-per-year-2016-

Ding, Jessica. (2019). How Personalized Product Recommendations Increase Average Order Value. Salesforce Blog. https://www.salesforce.com/blog/holiday-readiness-differentiate-personalized-experiences/

MacKenzie, Ian, Meyer, Chris, & Noble, Steve. (2013). How retailers can keep up with consumers. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/how-retailers-can-keep-up-with-consumers