¿Qué es un sistema de recomendación en eCommerce?

Las tiendas online cuentan con varios elementos que ayudan tanto en la experiencia de usuario como en el recorrido de compra de los usuarios. Algunos son más importantes que otros y, en este post, te contamos qué es un sistema de recomendación en eCommerce, pues este es uno de esos elementos importantes para una tienda online.

¿Qué es un sistema de recomendación en eCommerce?

Un sistema de recomendación en eCommerce está compuesto por algoritmos que crean sugerencias para los usuarios basados en sus historiales de búsqueda. Este tipo de recomendaciones son para crear una experiencia personalizada para cada usuario. Usualmente se basan en los historiales de búsqueda, aunque también se personalizan por los comportamientos de compra de cada uno de los usuarios.

Al principio, cuando se empiezan a recolectar datos, normalmente se suelen mostrar los productos recomendados de la página y, a medida que las personas usan el servicio, estas recomendaciones cambian para acercarse más a lo que los usuarios quieren ver. Las cosas que se pueden recomendar con un sistema de recomendación en eCommerce van desde productos o servicios hasta contenidos de la página.

Tipos de algoritmos de recomendación

Para entender mejor cómo funcionan estos sistemas, es importante conocer los diferentes tipos de algoritmos de recomendación:

1. Filtrado colaborativo: Se basa en el comportamiento de otros usuarios con intereses similares.
2. Filtrado basado en contenido: Utiliza las características de los productos para hacer recomendaciones.
3. Algoritmos híbridos: Combinan múltiples enfoques para mejorar la precisión de las recomendaciones.

Tipos de sistemas de recomendación en eCommerce

Ya que sabes qué es un sistema de recomendación en eCommerce, es importante que entiendas y tengas presente los tipos de sistemas que existen. Si logras escoger el indicado puedes mejorar la experiencia de usuario y la tasa de conversión.

Basados en otros clientes

Se basa en los productos que otros clientes abrieron después de entrar en el producto en el que estás. Por ejemplo, si haces clic en unas zapatillas para correr, usualmente te mostrará en la parte de abajo otras zapatillas que otros hayan visto. Amazon es un buen ejemplo de cómo se ven normalmente los tipos de recomendación.

Basados en las categorías

Productos relacionados dentro de la categoría en la que muestras interés. Este tipo de sistema de recomendación en eCommerce muestra otros productos relacionados con tus búsquedas. Aquí se suele basar también en el historial de búsqueda para mostrarte productos en la página principal.

Productos complementarios/comprados juntos frecuentemente

Este tipo de productos viene en grupos y se basa en lo que estás viendo en el momento. Normalmente son productos que se complementan entre sí, aunque otras veces pueden juntarse dos tipos de sistema de recomendación en eCommerce, como puede ser el basado en otros clientes.

Criterios arbitrarios/comerciales

Cuando estás en un marketplace como el de Mercado libre o Facebook, los primeros productos que suelen aparecer son de marcas que han pagado por ese espacio. Muchas veces, aunque busques por una marca específica, los primeros resultados que te dan son los que han pagado, aunque no sea necesariamente lo que el cliente busque. Estos son criterios comerciales.

Mezcla de lo anterior

Siempre hay un punto en el que se llega a una mezcla de todos los anteriores; cuanto más específico se quiera ser, más datos de personalización se usan. El algoritmo se puede basar en diferentes criterios para hacer una recomendación acertada y, aunque a veces puede fallar, normalmente muestra recomendaciones pertinentes.

• Impacto en la conversión y ventas: Los sistemas de recomendación no solo mejoran la experiencia del usuario, sino que también tienen un impacto significativo en las tasas de conversión y ventas. Estudios han mostrado que las recomendaciones personalizadas pueden aumentar las ventas hasta en un 30% y mejorar la retención de clientes. El presente y el futuro del eCommerce tiene buenas perspectivas.
• Privacidad y seguridad de datos: Un aspecto crucial de los sistemas de recomendación es cómo manejan la privacidad y seguridad de los datos de los usuarios. Es esencial que las empresas implementen políticas claras y robustas para proteger la información personal de sus usuarios y cumplir con las regulaciones de privacidad.

Cómo ayuda el sistema de recomendación

El sistema de recomendación en eCommerce está ahí con una finalidad: atraer y fidelizar a los usuarios por medio de una experiencia personal. Te explicamos 3 formas en las que el sistema de recomendación en eCommerce ayuda en este proceso:

• Clientes potenciales: Si los usuarios entran a la página web sin querer comprar nada, los sistemas de recomendación en eCommerce ayudan a que pasen de ser visitantes a compradores.
• Venta cruzada: Esta es una técnica donde los vendedores intentan vender productos complementarios a los usuarios. Los sistemas de recomendación permiten que esta técnica sea más fácil de implementar. Muchas veces, si las recomendaciones son pertinentes, las personas las comprarán sin pensarlo mucho.
• Fidelización: Poder fidelizar a los usuarios es uno de los pasos más importantes en el eCommerce. Los usuarios cada vez cuentan con más opciones y menos tiempo de retención, poder fidelizarlos es más rentable que ganar nuevos. Los sistemas de recomendación, al ayudar a la experiencia de usuario, suelen ser una buena opción a la hora de retener a la audiencia.

Un sistema de recomendación bien implementado puede transformar significativamente la experiencia del usuario y aumentar las ventas de una tienda online. Sin embargo, es crucial considerar los aspectos técnicos, de privacidad y los desafíos asociados para asegurar su éxito a largo plazo.

Empresas como Amazon y Aliexpress supieron exactamente cómo funcionaba esto y ahora ven grandes resultados en sus eCommerce.

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