La variedad de productos que existe hoy en día, y que se nos presenta en particular a través de las compras en línea, parece casi ilimitada. Por un lado, esto supone un gran enriquecimiento porque da a cada cual la oportunidad de comprar exactamente el producto que mejor se adapta a sus necesidades. Por otro lado, esta diversidad conlleva el reto de tener que orientarse y comparar productos que a veces son muy similares. Una posibilidad es limitarse a una determinada marca o a una determinada solución. No en vano vemos cada vez más marcas fuertes y la tendencia a la diversificación y la aparición de ecosistemas cerrados. Pero eso solo ya no basta hoy en día. Otra solución que orienta a los clientes son Sistemas de recomendación. Este enfoque basado en los datos proporciona enormes ventajas y garantiza un recorrido óptimo del cliente.

Los sistemas de recomendación como requisito previo para la comercialización de la siguiente mejor acción o la siguiente oferta

La experiencia del cliente debe ser lo más óptima posible. Esto ahorra tiempo y esfuerzo a los clientes, que no tienen que buscarse la vida entre una miríada de productos diferentes. A El sistema de recomendación es el requisito previo básico para Próxima mejor acción de marketing o marketing de la siguiente oferta. Se trata de anticiparse a lo que el cliente busca con más probabilidad y a cuál será probablemente el siguiente paso en su recorrido. El objetivo es reducir la tasa de rebote y maximizar la tasa de conversión.

Un sistema de recomendación puede conseguirlo de diferentes maneras. El factor más importante es la Base de datos y el Métodos de previsión que marcan la diferencia aquí.

Enlace: Con estos 5 medidas que puede tomar para garantizar una calidad óptima de los datos.

Sistema de recomendación individual frente a colectivo

Existen dos tipos de sistemas de recomendación. Por un lado, los denominados individual y por otro lado colectivo Sistemas de recomendación. Por un lado, la recomendación se basa en el análisis de las preferencias personales del cliente individual. Por otro lado, una recomendación puede basarse en el análisis de las decisiones de otros clientes, es decir, en un "colectivo" (Big Data). La tesis subyacente es: los clientes que han comprado un determinado producto también están interesados en otro producto con una cierta probabilidad.

En principio, también se puede mencionar aquí un tercer tipo de sistema de recomendación. Porque también es posible crear un Forma híbrida de recomendador individual y colectivo Sistema forma. Para ambos o los tres tipos, es importante tener en cuenta que deben ajustarse al nuevo Reglamento General de Protección de Datos. Esto significa, por ejemplo, que los datos deben ser anonimizados para o antes del análisis y que debe pedirse a los clientes su consentimiento para utilizar sus datos.

Mejorar la calidad de la toma de decisiones

Los sistemas de recomendación no sólo existen en el ámbito de la recomendación de productos. Más bien son sólo uno de los muchos ejemplos de sistema de recomendación. En general, los sistemas de recomendación pueden definirse como Herramientasque manejan grandes y complejas cantidades de información para poder establecer prioridades y facilitar la toma de decisiones. También Chatbots puede encargarse de esta tarea, por ejemplo. Los sistemas de recomendación pueden utilizarse para cualquier tipo de contenido. Se pueden distinguir tres categorías de bases de decisión:

1. Información a través de la Usuario (por ejemplo, gustos personales, historial de compras, etc.)
2. Información sobre el Productos, servicios y otros objetos propios (por ejemplo, alimentos, películas, libros, tecnología, coches, etc.).
3. Información vía Transacciones o similar Procesos (por ejemplo, contratación, transacciones financieras, decisiones empresariales, etc.)

El objetivo es siempre el mismo: los sistemas de recomendación deben mejorar la calidad de la decisión del usuario. La calidad de los datos es esencial para el funcionamiento de los sistemas de recomendación. Si cuentas falsas o bots automatizados falsifican la base de datos, por ejemplo para impulsar un determinado producto, la aplicabilidad de los sistemas de recomendación se ve mermada.

Perspectivas: Amplio abanico de aplicaciones para los sistemas de recomendación

La diversidad de los sistemas de recomendación es correspondientemente grande. En los sectores en los que estos sistemas se han utilizado hasta ahora, han sido responsables en gran medida del crecimiento en estas áreas. Ya sea en:

• Contenidos digitales por ejemplo, servicios de streaming, periódicos, revistas en línea o redes sociales en función de su popularidad,
• Recomendaciones de hoteles sobre la base de evaluaciones
• o en el Venta al por menor y Comercio para recomendaciones de productos basadas en análisis de la cesta de la compra

Las aplicaciones futuras son concebibles siempre que se trate de la Mejora y Optimización del recorrido del cliente. La personalización también está en el centro de la aplicabilidad de los sistemas de recomendación, por ejemplo en el campo del marketing. En el contexto empresarial, las bases de datos de conocimientos pueden ordenarse por relevancia para facilitar el acceso a contenidos importantes. En particular, la combinación de AI (inteligencia artificial) y los sistemas de recomendación son una de las innovaciones más atractivas en este campo. Esto los convierte en una de las herramientas más prometedoras para crear valor a partir de los datos de forma eficaz.