Amazon, los sistemas de recomendación y cómo disparar las ventas de tu e-commerce

En la actualidad, las compras por internet o el uso de plataformas de streaming es algo muy común en nuestro día a día. Las marcas y las empresas buscan atraer y retener a los consumidores, facilitándoles su decisión de compra, recomendándoles productos que les puedan gustar, ofreciéndoles promociones y potenciando la venta cruzada. Los sistemas de recomendación, no sólo permiten ayudar a los consumidores a encontrar productos en los cuales puedan estar interesados, sino que también ayudan a los e-commerce a conseguir más ventas. La personalización de este proceso es vital y Amazon, uno de los mayores conocedores de estos sistemas, lo sabe. Por ello desde Smartup, Agencia de Big Data y Marketing Digital, estudiamos los sistemas de recomendación actuales y analizamos cómo Amazon saca provecho de ellos.

¿Por qué usar sistemas de recomendación en tu e-commerce?

Frente a la inmensa cantidad de información y productos que existen en la actualidad en empresas de e-commerce, el Big Data y los sistemas de recomendación permiten simplificar el volumen de datos y ofrecer al consumidor lo que les puede resultar más relevante y atractivo para cubrir sus necesidades. Es por ello que los sistemas de recomendación están consolidándose como una parte fundamental del proceso de compra y venta por internet, no sólo porque facilitan la búsqueda al usuario, sino porque también ayudan a las empresas a conseguir consumidores.

Los sistemas de recomendación son herramientas cuyo objetivo es generar recomendaciones para los usuarios a partir de su comportamiento, preferencias y opiniones, incluso en algunos casos, sobre la forma de actuar de otros usuarios parecidos. En definitiva, predicen lo que se va a comprar, escuchar o ver; aconsejan al usuario de manera personalizada productos o servicios que puedan ser de su interés.

Gran parte de los e-commerce cuentan con sistemas de recomendación de distinto tipo para intentar captar la atención del usuario, proponerle productos que les pueda gustar, incluso ordenados de mayor a menor interés, evitando así su abandono y multiplicando las posibilidades de adquisición. Si los consumidores pueden encontrar más fácilmente lo que quieren es muy posible que consuman más. “Se podría decir que, a mejores recomendaciones, carritos más llenos”, indica Javier Pérez, experto en Big Data en Smartup.

Los sistemas de recomendación son beneficiosos para los e-commerce, ya que suponen un notable incremento de los beneficios, no sólo en grandes plataformas como Amazon, sino también en plataformas de consumo más pequeñas. Estos sistemas no sólo ayudan a la hora de gestionar gran número de productos sino también influyen en generar una experiencia de compra más positiva.

El sistema de recomendación de Amazon

Los sistemas de recomendación son utilizados en múltiples plataformas, desde webs audiovisuales hasta e-commerce, e incluso en redes sociales y buscadores. Amazon es hoy en día una de las principales plataformas de comercio electrónico a nivel mundial y un claro ejemplo de integración del sistema de recomendación. En este caso resulta fundamental el uso de éstos debido al amplio catálogo de productos con los que cuenta.

El sistema de recomendación de Amazon utiliza el filtrado colaborativo “item to item”. Es decir, funciona analizando un producto comprado y/o añadido al carrito, incluso metido en la lista de deseos, mostrándole así al cliente un ranking con productos que puedan ser de su interés. Asimismo, en el algoritmo también intervienen la puntuación dada a los productos por otros consumidores o las compras que han hecho usuarios similares.

“Amazon nos enseña que no sólo es importante contar con una amplia base de datos sino también con un correcto análisis de ella para sacar el máximo partido a los datos”, comenta Pérez. En este sentido, Amazon lleva a cabo un aprendizaje automático tanto de los millones de usuarios que visitan la página cada minuto como de todos los productos que existen y se incorporan a la venta.

Este aprendizaje busca tener como resultado recomendaciones individualizadas que mejoren la experiencia y el consumo de los usuarios en tiempo real. Es por ello, que Amazon cuenta con bases de datos enormes y su departamento de Big Data tiene gran importancia para el correcto funcionamiento del negocio y la satisfacción de los clientes.

¿Cómo recomienda Amazon los productos a los usuarios?

Los puntos de obtención de datos de Amazon son múltiples: historial de compra, productos que se consultan, listas de deseos, localización geográfica y origen del tráfico, así como relaciones funcionales entre productos, cestas de compra frecuentes en otros clientes, etc.

Las sugerencias de Amazon no sólo se producen durante el proceso de compra, sino que también se dan en acciones de mailing o de notificaciones de su app. En concreto, el sistema de recomendación de Amazon se basa en tres pilares fundamentales que tienen como fin conectar los productos con los posibles consumidores:

• Recomendaciones personalizadas: Adaptar recomendaciones al perfil y los hábitos de los usuarios para intentar incrementar la conversión. Personaliza las recomendaciones en función del comportamiento del usuario, sus preferencias e historial. Los ejemplos de cómo Amazon nos hacen llegar estas recomendaciones son múltiples: “Relacionado con productos que has mirado”, “Date un capricho”, “Comprados juntos habitualmente”, “Artículos recomendados que otros clientes suelen volver a comprar”, etc.

• Búsquedas personalizadas: Mostrar resultados de búsquedas que sean relevantes y que permitan encontrar al usuario lo que está buscando. En este punto puede rescatar productos que se han consultado con anterioridad. Asimismo, si el cliente está viendo productos por categorías, Amazon también puede dar a conocer los más relevantes.

• Notificaciones personalizadas: Hacer llegar al usuario información o comunicación de productos que le puedan interesar basándose en su historial de comprar o productos consultados. Para ello utiliza el mailing como principal canal de contacto, pero también a los usuarios que tienen descargada la aplicación de Amazon les pueden aparecer notificaciones en el móvil.

En definitiva, los sistemas de recomendación se han hecho necesarios en la actualidad debido a la ingente cantidad de información que el usuario encuentra en la red. Para clasificar toda esa información y poder filtrarla, es necesario el uso de algoritmos que nos den como resultado la sugerencia de ítems que vayan a ser relevantes para éste en cada momento. Con la llegada de la Inteligencia Artificial, este proceso de generación de modelos de recomendación se lleva a cabo principalmente a través de técnicas machine learning, que permiten aprender de los datos que recoge, identificar patrones de comportamiento y compra, y tomar decisiones de forma lo más objetivamente posible.

Este proceso puede ser complicado pero en manos de expertos como los del departamento de Big Data de Smartup, los sistemas de recomendación tienen grandes beneficios para las empresas a la hora de aumentar los beneficios, sobre todo, para los e-commerce. Es necesario contar con una buena base de datos y hacer un buen tratamiento de ésta.

Autor: María Blanco. Equipo Inbound Marketing.