Spotify, Netflix, HBO, apps de comida a domicilio, Facebook…Estas aplicaciones forman parte de nuestro día a día y, muchas veces nuestras mejores amigas: con quien podemos cantar, llorar, reír. Con quien podemos comer, hablar…Aunque, aparentemente, tengan distintas funciones, todas ellas tienen algo en común: los sistemas de recomendación.

Los sistemas de recomendación de contenidos se han hecho muy populares en los últimos años. Entre los ámbitos más extendidos se encuentran las recomendaciones de productos en tiendas online, películas, vídeos, música, libros, productos o recomendaciones de perfiles a los que seguir en redes sociales. 

Primer paso: ¿tú quién eres y por qué has tardado tanto en llegar?

Un sistema de recomendación es una herramienta utilizada por los desarrolladores para predecir las selecciones de los usuarios en una gran lista de productos sugeridos.

Forman parte de un sistema de filtrado de información que se centran, particularmente, en el interés del usuario. Si hablamos de marketing es fácil: pensamos en personalizar un producto para nuestro cliente. Es común recibir mensajes personalizados ya que, el cliente, eres tú y ese mensaje debe llevar tu nombre, tus gustos, tus necesidades reales.

Parece algo muy sencillo, en cambio, un sistema recomendador compara el perfil del usuario con características de referencia de los temas y busca predecir el baremo que al usuario pueda interesarle según lo que el usuario le ha podido indicar antes. El baremo se puede basar en relación, acercamiento por parte del usuario o por previo análisis del ambiente social de éste.

Segundo paso: me dejo conocer

Aquí es donde entran los datos. El rol de los datos es ahora más importante que nunca y pueden crear una ventaja competitiva ya que, el volumen de los datos que se gestionan al año en las empresas se ha incrementado en un 569% en tan solo dos años.  

Por ello, la clave para los sistemas de recomendación es la recopilación de datos de los usuarios que habitan en la gran casa de Internet. ¿Cómo se recopilan esos datos?

Cuando se crea un perfil del usuario, se crea utilizando dos formas o métodos en la recolección de características (implícitas o explícitas).

Algunos ejemplos de recolección de datos de forma explícita son:

  • Solicitar al usuario que pondere sobre la base de una escala proporcionada, algún tema en particular.
  • Solicitar al usuario que pondere un conjunto de temas de una lista de temas favoritos.
  • Presentar al usuario dos temas, y solicitarle que seleccione uno de ellos.
  • Solicitar al usuario que cree una lista de temas de su preferencia.

Algunos ejemplos de recolección de datos de forma implícita son:

  • Guardar un registro de los temas que el usuario ha visto en una tienda en línea.
  • Analizar el número de visitas que recibe un artículo
  • Guardar un registro de los artículos que el usuario ha seleccionado.
  • Obtener un listado de los artículos que el usuario ha seleccionado o visto en su computadora.
  • Analizar las redes sociales de las que el usuario forma parte y de esta manera conocer sus gustos y preferencias.

Los sistemas recomendadores comparan la colección de datos de un usuario con una otra colección similar y crean un listado de artículos y temas para recomendárselos y, aquí, entran en juego la predicción a través de los algoritmos.

Tercer paso: Inteligencia Artificial hace jaque mate

Los recomendadores habitualmente son de dos tipos: los filtros colaborativos y los filtros  basados en contenido. 

  • Los filtros colaborativos: basan su lógica en las características del usuario. Los datos que se tienen del usuario se convierten en el centro de un filtro colaborativo. El sistema analiza las compras anteriores, las preferencias, las calificaciones que ha dado de otros productos, el importe medio de las compras, etc. y busca otros usuarios que se parecen a él y que han tomado decisiones parecidas. Los productos que han tenido éxito con usuarios similares, seguramente también le interesarán al nuevo usuario.
  • Los filtros basados en contenido: tienen el producto como base de la predicción, en lugar de tener al usuario. Es decir, utiliza las características del artículo (marca, precio, calificaciones, tamaño, categoría, etc.) para hacer las recomendaciones.

Un paso más: win to win

¿Cómo hacer un sistema de recomendación? 

Un sistema de recomendación clásico procesa fecha a través de estas cuatro etapas: recolectar, almacenar, analizar y filtrar.

  1. La recolección es el primer paso para crear un sistema de recomendación. Que, como ya hemos dicho antes, se puede clasificar en explícita e implícita. 
  2. Recolectar, ya que se tiene que almacenar las actividades en algún lugar. 
  3. Almacenar. Para tener mejores recomendaciones, debes crear más para los algoritmos. Decidir el tipo de almacenamiento necesario para ti con la ayuda de la fecha recolectada para crear referencia. Una base de datos ampliable y administrable disminuye el número de tareas requeridas a un mínimo y se centra en la recomendación en sí misma.
  4. Analizar. Para poder encontrar ítems con fecha de interacción de usuarios similares, es necesario filtrarla con el uso de varios métodos de análisis. En el caso de que el usuario esté visualizando el ítem, aquí un sistema de análisis más rápido es necesario. 

Paso final: me dejo llevar

El sistema de recomendación como servicio ha ganado más popularidad y juega un papel significativo en la nueva era digital. Para poder ser competitivo en el mercado y obtener clientes más eficientes utilizando sistemas de recomendación para tu progreso.

Especialmente con el uso de la inteligencia artificial. Gracias a la inteligencia artificial, los sistemas de recomendación han mejorado su productividad y se basan en las preferencias visuales del cliente más que en las descripciones de los productos.