Los Retail Recomendation Engine son herramientas realmente potentes con la que las empresas de este sector pueden maximizar el potencial de ventas de sus e-commerce. Estos sistemas aprovechan al máximo la capacidad de conectar datos de los grafos para mostrar al usuario recomendaciones más eficientes que sean acordes a sus necesidades, dejando atrás los push descontextualizados del retail clásico.
A continuación, descubrirás un poco más sobre su funcionamiento, algunas variables que se deben contemplar para su correcto desarrollo y cómo estos motores de recomendación tienen un ROI importante.
Retail Recomendation Engine
Un motor de recomendaciones cómo ya sabemos, nos permite descubrir opciones de productos o servicios que pueden ser de nuestro interés. Pero, antes de ahondar en un Retail Recomendation Engine basado en grafos, tenemos que comprender algunas cosas sobre el comportamiento de los usuarios en la actualidad y sobre los retos que esto representa para las empresas.
Las recomendaciones siempre han formado parte instintiva del comportamiento del usuario. Desde la actividad comercial más elemental hemos podido tomar decisiones adicionales a nuestro proceso original de compra, gracias a acciones influyentes. Sin embargo, estas decisiones adicionales están marcadas por factores que no quedan claros a simple vista siempre. Este proceso puede estar influenciado por compras anteriores, utilidades, conexiones, precios entre otros factores.
Con los motores de recomendación construidos sobre bases de datos relacionales, ofrecen alternativas interesantes, pero realmente poco efectivas en términos de personalización. Estos sistemas responden a datos que nos ofrece el usuario a estímulos forzados (push) que responden a los intereses de la empresa.
Los Retail Recomendation Engine basados en grafos pueden asociar las características del usuario y su patrón de comportamiento. Analizando su historial de compra, artículos que tuviesen un tiempo de observación o consideración, y otros elementos que conformen los nodos de un grafo de estas características, se pueden incrementar las posibilidades de conversión gracias a recomendaciones eficientes.
Cómo funcionan los Retail Recomendation Engine
Por las características y necesidades que deben cubrir los Retail Recomendation Engine, la mejor forma de representar los datos es en un grafo. Gracias a esto es posible aprovechar tanto la información del usuario, como su capacidad para relacionar datos que agregan más valor al análisis. Estos sistemas deben construirse también tomando en cuenta algoritmos de aprendizaje automatizado y redes neuronales, ya que deben aprender a entender el comportamiento progresivo del usuario.
En términos simples, se implementa un enfoque que aprende a codificar y decodificar la información a través de incrustaciones de alto nivel para todos los usuarios y sus elementos conectados, así como también se aprovechan estos datos para realizar predicciones sobre estos datos. La generación de estas incrustaciones de datos se desarrolla a través de procesos de propagación de información dentro de la red neuronal.
Ahora, ¿Cómo impacta esto al usuario?
El rol de los motores de recomendación sobre el ROI
Uno de los roles más importantes que tienen los Retail Recomendation Engine dentro de las empresas en la actualidad, es que logran acercar al usuario a acciones de conversión. Esto significa que ayudan a que el usuario compre más. Lograr analizar los datos, preferencias, comportamientos de compra y opiniones de un usuario dentro de un sistema basado en grafos eleva de forma impresionante la capacidad de tomar decisiones de una empresa.
Los Retail Recomendation Engine no solamente ofrecen productos o servicios adicionales, sino que apuestan a posicionar al negocio de forma digital como un solucionador de problemas en la mente del consumidor, logrando que este se fidelice. Las empresas de contenidos en streaming, aprovechan sus motores de recomendación para que los usuarios disfruten de otros contenidos, pero esto también ayuda a medir que contenidos son más efectivos, cuales pueden ser incorporados o cuales deben ser dejados de lado.
En las tiendas en linea entonces podemos aprovechar para minimizar la perdida financiera por productos de bajo rendimiento y priorizar los inventarios para evitar quiebres de stock, estimar las proyecciones de consumo de los usuarios y así ofrecer variables económicas atractivas que nos diferencien de la competencia.
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