Un motor de recomendaciones eficientes debe estar centrado en el usuario. No solamente en sus datos y sus preferencias, sino en sus necesidades. El mundo de la digitalización y el avance de la tecnología nos permite entender mejor a nuestros clientes y adaptar nuestros procesos a lo que realmente necesita. Pero la demanda y la exigencia de los usuarios va inclusive más allá.

Los motores de recomendaciones eficientes deben satisfacer no solamente las necesidades actuales del usuario, sino estimar los requerimientos futuros para maximizar el beneficio de usabilidad. Veamos a continuación como es posible lograrlo.

Desde el UX, un motor de recomendaciones eficiente

Los usuarios que buscan un producto en internet, están desarrollando un proceso de investigación. Al buscar opciones, características y precios han racionalizado su proceso de compra, de forma tal que existe una idea válida por la que han ejecutado el proceso de compra. Sin embargo, para las empresas del sector retail, una compra además de ser una meta alcanzada, es una oportunidad de generar más compras en el mismo usuario. Los motores de recomendación tienen una función especial, ya que interpretan y conectan datos para devolver al usuario un resultado.

Esta recomendación o resultado, en los motores de búsqueda tradicionales están basados en cálculos estadísticos de datos almacenados. Esto quiere decir, que la recomendación no se desarrolla en tiempo real, por lo que tampoco es una recomendación totalmente personalizada.

Cómo podéis imaginar, esto significa que un motor de estas características se alejan de las necesidades actuales de los usuarios. La interactividad en tiempo real de los catálogos de recomendación debe ser total. Es importante que estos sistemas puedan comprender el perfil del cliente y optimizar sus respuestas. Esto es posible gracias a la implementación del análisis de datos en grafo.

Los grafos para sistemas de recomendación, son uno de los elementos más importantes para dinamizar el proceso de recomendaciones personalizadas. Un  motor de recomendaciones eficientes en estos casos aprovechan diferentes tipos de algoritmos para ofrecer en tiempo real no solamente recomendaciones similares, sino asociar la compra que el usuario acaba de realizar o el producto que acaba de buscar con elementos compatibles.

Recordemos que los sistemas basados en grafos permiten a los usuarios de la información contener de forma eficiente diferentes tipos de datos y sus conexiones para hacer recomendaciones más precisas y personalizadas.

Los beneficios para el usuario

Las empresas deben entender que un motor de recomendaciones eficientes debe ser pensado para aprovechar al máximo cada interacción con el cliente. Es por esto que deben aprovechar la posibilidad de hacer coincidir el producto o servicio que el cliente esté comprando o investigando con elementos adicionales que pudieran ser compatibles y así ampliar el nivel de la compra.