IA y Recomendaciones en E-commerce: Personalización Ilustrada, Capítulo 3
En el mundo actual del comercio electrónico, la personalización y las recomendaciones precisas son fundamentales para mejorar la experiencia del usuario y aumentar las tasas de conversión. En este artículo, exploraremos cómo incorporar de forma visual estrategias de recomendaciones de productos con Inteligencia Artificial (IA) utilizando Goshops Platform.
Además, discutiremos ocho tipos de estrategias de recomendaciones que te ayudarán a llevar tu tienda en línea al siguiente nivel:
1. Afinidad del Usuario: El sistema de recomendación personalizado se adapta a cada usuario individual y evalúa los elementos según las preferencias del usuario y la popularidad del artículo. El algoritmo toma como base las interacciones del visitante con el artículo, como vistas, agregados al carrito y compras en línea y fuera de línea, y les asigna puntuaciones ponderadas. Luego, analiza los atributos del artículo, como la marca, el color, el estilo, la categoría, entre otros, y calcula el perfil de afinidad del usuario. Esta estrategia opera en tiempo real y puede detectar cambios en las preferencias del usuario a lo largo del tiempo
2. Productos Similares:La recomendación de productos similares es una técnica clásica que muestra artículos relacionados con el producto que el usuario está viendo. Utilizando algoritmos de IA, Goshops puede identificar las características y atributos clave de un producto específico y sugerir artículos similares que podrían interesar al cliente.
Demo
Goshops automáticamente implementa la similitud de productos utilizando AI, la similitud consistente en tanto similitud visual como similitud en las distintas propiedades (categoria, nombre, descripción, etc) entre los productos.
3. Productos Vistos Juntos: Nuestro sistema de recomendación sugiere productos o contenidos que han sido visualizados en la misma sesión que el artículo o página que el usuario está viendo en ese momento. Este algoritmo asigna una puntuación a los elementos basada en la cantidad de veces que han sido vistos juntos en la misma sesión, pero al mismo tiempo, reduce la relevancia de aquellos elementos que suelen estar relacionados con una gran cantidad de otros artículos, lo que indica una conexión más débil
4. Productos que Habitualmente se Compran Juntos: Ofrece sugerencias de productos que han sido adquiridos junto al artículo actualmente mostrado. Los artículos se puntúan por la cantidad de veces que han sido comprados juntos en la misma transacción, mientras que se disminuye la relevancia de los productos que suelen asociarse con muchos otros. Así, se recomiendan productos que están fuertemente vinculados entre sí, en lugar de aquellos que tienen una conexión arbitraria con un artículo popular. Las recomendaciones se basan en datos de los últimos 6 meses y las puntuaciones se actualizan cada 24 horas
5. Productos Vistos Recientemente:Para mantener a los usuarios comprometidos, Goshops puede mostrar una sección de "productos vistos recientemente". Esta estrategia sencilla pero efectiva ayuda a los clientes a retomar su navegación y finalizar compras que podrían haber quedado pendientes.
6. Productos Similares a los Vistos Recientemente: Goshops puede llevar la experiencia del usuario un paso más allá, recomendando productos similares a los que el cliente ha visto recientemente. Esta estrategia aprovecha el interés actual del cliente y lo redirige hacia opciones que puedan captar su atención de manera efectiva.
7. Productos Similares a los Comprados Recientemente:Esta estrategia se centra en mejorar la satisfacción del cliente y fomentar la lealtad. Goshops puede sugerir productos similares a los que un cliente ha comprado recientemente, brindando opciones adicionales que podrían ser de su interés.
8. Productos Populares: Evalúa los artículos mediante la suma ponderada de todas las interacciones, tales como compras en línea y en tiendas físicas, agregar al carrito y visualización de productos; dando mayor importancia a las interacciones recientes en comparación con las pasadas. Los puntajes son recalculados cada vez que se actualiza el catálogo de productos.
9. Mejores Productos: El algoritmo "Mejores Productos" de Goshops utiliza IA para anticipar cuál será el próximo artículo con el que un usuario interactuará. Mediante el análisis de su historial de acciones, como compras previas y productos visualizados, el algoritmo evalúa la probabilidad de que el usuario se relacione con cada producto en particular. Este proceso se adapta en tiempo real, priorizando las acciones más recientes del usuario y proporcionando así predicciones actualizadas y pertinentes
Demo - Mejores productos con distintos usuarios
Demo - Estrategias de Afinidad
Conclusión:Goshops Platform ofrece una gama diversa de estrategias de recomendaciones de productos impulsadas por IA, lo que permite a los comerciantes en línea personalizar la experiencia del usuario y mejorar sus conversiones. Al aprovechar estas estrategias, puedes destacar tus productos más relevantes, fomentar la satisfacción del cliente y aumentar tus ingresos. Mantente al día con las últimas tecnologías de IA y ofrece una experiencia de compra visual y atractiva para sobresalir en el competitivo mundo del comercio electrónico
Sitio demos y código fuente (https://public-demos.goshops.ai/)
Esperamos que este tercer capítulo de nuestra serie "Personalización Ilustrada" te haya ayudado a comprender mejor como implementar estrategias de recomendaciones de productos impulsadas por IA sin necesidad de programar.