¿Qué son los sistemas de recomendación?

Un sistema de recomendación es un programa informático que hace predicciones sobre cuánto le va a gustar al usuario algo. Por ejemplo, un sistema de recomendación podría existir como una funcionalidad de una tienda online para sugerir otros productos que quizás le gustarían al usuario.

Hay muchos tipos distintos de sistemas de recomendación ya que tienden a ser diseñados con un propósito específico como sugerencias de música o de películas. Sin embargo, el concepto básico siempre es el mismo: que los «me gusta» o «no me gusta» de un usuario puedan ser medidos recurriendo a datos anteriores.

Para predecir lo que a alguien le va a gustar de esta forma parece algo difícil pero en realidad es algo complejo. Esta complejidad es el por qué de que el campo de los sistemas de recomendación ha sólo ha empezado a florecer ahora que estamos bien adentro de la era de los ordenadores.

La habilidad de predecir las preferencias de los usuarios es algo extremadamente atractivo para los negocios, ya que les ayuda a ser más eficientes personalizando los esfuerzos de márketing. Por esto, es una rama de la IA que está creciendo rápidamente y se está convirtiendo en un elemento crucial para las estrategias de márketing de muchas empresas.

¿Por qué son importantes?

Actualmente, los sistemas de recomendación se utilizan en un amplio rango de industrias. Ser capaz de predecir exactamente lo que le va a gustar a cada individuo es el Santo Grial del márketing. Significa que los productos y servicios pueden ser diseñados de una forma increíblemente eficiente, reduciendo drásticamente la necesidad de gastos en márketing y ahorrando mucho tiempo y dinero en términos de factor humano.

Las aplicaciones más importantes de los sistemas de recomendación hoy se dan en industrias como el retail, comercio electrónico y servicios de música y vídeo. Estas compañías utilizan los sistemas de recomendación para consultar lo que la gente está comprando, viendo o escuchando para luego sugerir productos adicionales y contenido para ellos. Si se ejecuta bien, lleva a un mayor compromiso del usuario y por lo tanto, a mayores beneficios.

«Ser capaz de predecir exactamente lo que le va a gustar a cada individuo es el Santo Grial del márketing.»

Sin embargo, construir y hacer que estos sistemas funcionen no es nada simple. El proceso normalmente requiere de un gran número de expertos como científicos de datos, ingenieros de software y expertos en inteligencia artificial, por lo que es un negocio especialmente caro. Hay mucha tecnología y experiencia detrás de estos sistemas que también se ejecutan con algoritmos de aprendizaje automático.

Estos algoritmos de aprendizaje automático pueden ser desglosados en dos ramas principales, los colaborativos y los basados en contenido.

Los algoritmos colaborativos utilizan información de «me gustas» y clasificaciones del propio usuario y de otros con semejantes características. Esto ayuda a construir la imagen de lo que el usuario vea como positivo. Los sistemas basados en contenido se centran en las características de un usuario o producto (demografía, etc.) para construir un perfil para ese usuario o producto. Este perfil puede ser usado para hacer sugerencias, las cuales se hacen más precisas con el tiempo. Los ejemplos más modernos de los algoritmos de aprendizaje automático para los sistemas de recomendación combinan estas dos ramas para desarrollar sistemas híbridos que son más efectivos. 

Debido a la complejidad inherente, hasta las grandes corporaciones con enormes presupuestos no construyen estos sistemas por ellos mismos, sino que contratan a proveedores especializados capaces de ofrecer algo mejor. Esto es algo abrumadoramente necesario para las pequeñas y medianas empresas que no cuentan con presupuestos casi ilimitados para desarrollar los sistemas de recomendación internamente.

Casos de uso

Comercio electrónico

Las compañías de comercio electrónico se centran en vender tantos productos online como les sea posible. Para estos negocios es importante el ayudar a los usuarios a navegar a través de la gran cantidad de productos disponibles. Tomemos a Amazon como ejemplo. Hay cientos de miles de productos disponibles listados en Amazon, por lo que puede ser especialmente abrumador para los usuarios que no buscan algo concreto. Los sistemas de recomendación ayudan a Amazon y a otras tiendas de comercio electrónico a entender mejor lo que le gusta a los usuarios. Esto hace fácil el enseñarles productos en los que puede que estén interesados, lo que se traduce en mayores ventas.

Servicios de streaming

El boom de los servicios de streaming como Youtube, Netflix y Spotify, ha revolucionado Internet. Estas son compañías de lo más valoradas en el mundo, y su éxito se debe a lo convenientes que son para los usuarios. Las personas pueden entrar en las plataformas e inmediatamente descubrir grandes cantidades de contenido que seguramente les atraiga, lo que hace que sigan cliqueando y que estas compañías ingresen más. Los sistemas de recomendación son fundamentales para el éxito de estas empresas, que siguen siendo las que más invierten en tecnología.

Redes sociales

Muchas de las grandes empresas de redes sociales como Facebook, Pinterest y LinkedIn utilizan los sistemas de recomendación para hacer que los usuarios vuelvan a por más. Los feeds personales de las interfaces de las redes sociales, han evolucionado considerablemente en los últimos años, y esto se atribuye en gran medida a el uso inteligente de los sistemas de recomendación. Los vídeos, las imágenes y las noticias, se muestran de una forma completamente única para cada usuario, basándose en su propia actividad y en la de otros, hacen que el usuario obtenga una experiencia totalmente personalizada.

Descubre Qué Es lo que Tus Clientes Quieren de Verdad

Los sistemas de recomendación están teniendo un impacto creciente en la forma en la que todos usamos Internet, transformando la forma en la que operan las empresas.

Sciling está compuesto de expertos en inteligencia artificial con un éxito probado tanto en la investigación académica como en sus aplicaciones comerciales. Nuestras décadas de experiencia trabajando con tecnologías de aprendizaje automático nos permiten construir soluciones de software customizadas para ayudar a negocios como el tuyo a descubrir lo que de verdad quieren los clientes.

Ponte en contacto para averiguar cómo puedes beneficiarte del aprendizaje automático

Estamos en contacto.

Ponte en contacto con nuestro equipo para que podamos ayudarte.