10 abril 2019

Recomendador de productos

Recomendador de productos

 

El recomendador de productos ha obtenido una gran importancia en los últimos años y es muy conocida su aplicación en empresas como Netflix, Amazon o Spotify aunque también son muy utilizados en otros ámbitos comerciales.  

El recomendador de productos nos permite filtrar toda la información del cliente para predecir que es lo que tendrá valor para él dentro del catalogo de productos ofrecidos por la compañía consiguiendo así maximizar el valor tanto para el cliente como para la compañía.

Para poder realizar una recomendación optima debemos de analizar información acerca del cliente (edad, sexo, aspectos sociodemográficos, etc) y acerca de los productos (tipo de producto, precio, marca, etc), con todo esto se intenta predecir que producto puede ser interesante para el cliente y para la compañía. 

Un recomendador de productos se puede basar en dos vertientes importantes:

Basado en el usuario

Este tipo se centra en la información del usuario, es decir, se analiza distinta información del cliente como las compras anteriores, preferencias, las notas otorgadas a otros productos, precio medio consumido por el cliente, etc.

Con todo esto se busca a otros clientes con características similares, por lo tanto, los productos que han tenido éxito en clientes similares probablemente también interesen al nuevo cliente.

Basado en el producto

Se tiene al producto como base de la predicción. Se pretende buscar similitudes entre lo que se ha consumido o gustado en el pasado de esta manera se ofrece al consumidor productos con características similares de precio, marca, etc.

Este modelo es mas sencillo que el anterior debido a que únicamente se requiere información del producto y no del consumidor.

Estos algoritmos son más rentables en compañías con un alto número de productos que ofrecer y gran cantidad de clientes, consiguiendo así mayor precisión.

¿Estás interesado en obtener más información sobre recomendadores de productos?

Escríbenos y te asesoraremos.