La clave del éxito de las eCommerce radica en la personalización de sus productos

Zonaretiro.com.- Se les llama sistemas de recomendación y buscan básicamente ofrecerte el producto que más se adapte a tus necesidades cuando y desde donde quieras. Y es que estos sistemas son en resumidas cuentas un sofisticado software alimentado a partir de datos de los usuarios, ya sean gustos, preferencias, páginas que se han visitado en internet con anterioridad, series de TV visionadas en las principales plataformas habilitadas para este fin, u otra serie de informaciones relevantes a la hora de sugerir productos de interés para el internauta. El objetivo es personalizar y diversificar los productos para alcanzar a ese público que parece estar buscándote.

Y es que la red de redes no ha hecho más que personalizarse con el tiempo y desde sus orígenes. Lo que comenzó siendo un cajón de sastre con empresas más bien pequeñas, ahora alberga compañías como Amazon, que apareció en el año 1995 como una plataforma de venta de libros y ahora a este gigante digital no hay ámbito o servicio que se le resista. Este crecimiento de Amazon ha sido posible gracias a los algoritmos que articulan Internet, y sobre todo, a sus sistemas de recomendación, ya que actualmente este gigante no solo vende libros, sino más bien la pregunta sería qué no vende o consigue Amazon.

Se puede de alguna manera confirmar que Internet está posibilitando la consolidación de una economía en línea gracias a todos los algoritmos y la minería de datos, que de manera armoniosa se están organizando y generando continuamente. El que uno se decante por una nueva serie de Netflix o por otra no es un fenómeno arbitrario, del mismo modo que las listas de reproducciones sugeridas por Spotify tampoco tienen nada de aleatorio. Todo está medido y el objetivo de los algoritmos es predecir a la perfección. Ahora bien, ¿son los sistemas de recomendación o softwares que hay detrás de estas grandes empresas iguales?

Según se comenta desde la guía digital de 1and1 para que un sistema de recomendación funcione debe contener una determinada cantidad de información y estar organizada en función a una serie de factores. Por lo tanto, el análisis de datos que estos softwares utilizados por diferentes empresas utilizan para conseguir colocar el producto más adecuado a un público adecuado suele dividirse en estos tipos:

1. Sistemas basados en contenido: es utilizado por plataformas como Spotify o Netflix en el que se pretende establecer una similitud entre objetos. Esto se traduce en que se tiende a sugerir series o música (productos a fin de cuenta) que sean similares entre sí.
2. Sistemas de filtrado colaborativo: este método tiene que ver con recomendaciones como los sistemas de valoraciones que emplea Amazon. Es decir, si has mostrado interés en un determinado producto y has dejado tu opinión registrada, el sistema lo recomienda a otros usuarios.
3. Sistemas basados en memoria o en modelo: este sistema de recomendación que parte del machine learning busca predecir el interés de un usuario por un determinado producto.

En resumidas cuentas, si los propietarios de las empresas quieren aumentar su tráfico o sus ventas no estaría mal que echasen un vistazo a cómo programar sus algoritmos como lo hacen aquellos, que han alcanzado de momento el éxito entendido solamente con estar continuamente reprogramándose.