Un sistema de recomendación es una herramienta esencial para los ecommerce. Gracias a él, tu tienda online ofrecerá una experiencia de compra personalizada a los clientes potenciales. Como veremos en los siguientes párrafos, se trata de un sistema que utiliza datos y tecnología inteligente para ofrecer recomendaciones relevantes.
Implementar un sistema de recomendación no es algo nuevo. Lo mejor es que no solo beneficia al comprador, sino que también aumenta las ventas y mejora la satisfacción del cliente. En este artículo, analizaremos cómo funcionan los sistemas de recomendación en ecommerce y cómo pueden beneficiar a tu negocio.
¿Qué es un sistema de recomendación?
Un sistema de recomendación en ecommerce es una herramienta que se vale de datos y algoritmos para recomendar productos a los compradores en función de su historial de compras, búsquedas anteriores, comportamiento en el sitio web y preferencias personales. Las recomendaciones pueden introducirse de forma efectiva y estratégica en distintos puntos de la tienda online, como las fichas de producto, los resultados de la búsqueda o la página principal.
Con esta herramienta de persuasión, se ayuda a los compradores a encontrar fácilmente productos relevantes. Asimismo, permite cumplir objetivos comerciales y aumentar las ventas. Por decirlo así, un sistema de recomendación es como un asistente de compras personal, que se basa en los intereses del comprador y sus preferencias personales para sugerir los productos más convenientes.
¿Por qué es importante incluir un sistema de recomendación en un ecommerce?
Incluir un sistema de recomendación en un ecommerce tiene ventajas notables. Algunas de ellas son las siguientes:
- Aumentar las ventas. Ofrecer recomendaciones personalizadas a los compradores, dispara las probabilidades de que la compra se realice.
- Mejorar la experiencia del usuario. El comprador siente que tienen en cuenta sus preferencias y que la navegación está adaptada a ellas.
- Ahorrar tiempo. Al ofrecer sugerencias de productos similares o complementarios, hace que el comprador haga compras más rápidas.
- Reducir la tasa de abandono de carritos. La persuasión del sistema de recomendación favorece que los usuarios no dejen el proceso de compra a medias.
- Mejorar la rentabilidad. Todo lo mencionado anteriormente ayuda a vender más y, como consecuencia, tener un ecommerce más rentable.
Tipos de sistemas de recomendación para ecommerce
Existen diferentes maneras de enfocar el sistema de recomendación de una web. A continuación, conocemos algunos ejemplos que te servirán de inspiración y te ayudarán a saber qué camino seguir en tu comercio electrónico.
Recomendaciones basadas en el contenido
Este tipo de sistema de recomendación es muy habitual. Además, funciona de un modo muy simple. Básicamente, se centra en recomendar productos según el contenido en el que están visualizando los clientes.
Por ejemplo, quizá un visitante llegue a una guía de compra publicada en el blog sobre los mejores portátiles. Gracias a los algoritmos, es posible inspirar al consumidor con productos relacionados con lo que está leyendo.
Recomendaciones basadas en el contexto
Las recomendaciones basadas en el contexto enfocan todo este asunto desde una perspectiva distinta. Además de relacionar las propuestas con el contenido, también se tienen en cuenta las tendencias, la relevancia o novedad de un producto.
De este modo, utiliza datos y tendencias para identificar los productos que pueden ser de mayor interés para los compradores, incluyendo los más vendidos o los que se adaptan mejor al comportamiento de los consumidores. Informar a los visitantes de que un producto es un éxito de ventas los invita a investigar un poco más acerca de él. ¿Será que realmente merece la pena?
Recomendaciones basadas en el perfil de usuario
Pasemos a otro patrón de recomendaciones muy habitual. Nos referimos a aquel que prioriza la personalización gracias al procesamiento de datos.
En este sentido, la inteligencia artificial se sirve de datos del usuario para recomendar productos que se adaptan a sus preferencias individuales. Combina información explícita e implícita para hacer recomendaciones más precisas y personalizadas.
Recomendaciones basadas en el artículo
Aquí aplicamos un patrón más elemental. Las recomendaciones basadas en el propio artículo aparecen cuando alguien está consultando la ficha de un producto.
La premisa es mostrar otros productos relacionados con lo que el comprador ya está visualizando. Las técnicas son más simples, pues a menudo se aprovecha la propia clasificación por categorías del sitio para sugerir productos que puedan interesar al comprador.
Recomendaciones basadas en negocios
Finalmente, hablamos de un enfoque centrado en las necesidades del negocio. Los objetivos comerciales del vendedor pasan a un primer plano y se recomiendan productos basados en prioridades empresariales.
Por ejemplo, se suelen mostrar productos en las recomendaciones con atractivas ofertas. También aquellos de los cuales hay que eliminar el inventario. Incluso se proponen productos o servicios que son más rentables que otros.
Mejorando la efectividad de las recomendaciones con los algoritmos
En vista de lo analizado, es evidente que incluir un sistema de recomendación te permite aumentar la rentabilidad de tu tienda online y ayuda a tus clientes potenciales a navegar por el catálogo ofertado. Para que este método sea efectivo, los algoritmos tienen mucho que decir. ¿Por qué decimos eso?
Principalmente, porque gracias a los algoritmos es posible combinar varias técnicas al mismo tiempo. Los datos de los usuarios y la inteligencia artificial se integran con sistemas de recomendación más clásicos, como la lista de los más vendidos. Esta técnica automatizada es idónea si lo que buscas es un sistema efectivo y preciso. Como consecuencia, los productos que ven los compradores en ciertos apartados de la web han sido seleccionados para ellos.
En EcomNinja te contamos todo lo que necesitas saber sobre el sistema de recomendación de tu página web
Recuerda que entre la información que puedes incluir para calcular cuáles son los elementos más convenientes para cada cliente se encuentra el historial de búsqueda o los datos de analítica web para tiendas online. Por supuesto, el sistema de recomendación de tu web será solo uno de los componentes que contribuyen al aumento de las ventas.
Si te ha gustado este artículo sobre el sistema de recomendación de las páginas web, visita Ecomninja para más información y artículos interesantes.
