Beneficis de la recomanació one-to-one de productes en temps real a l'eCommerce.

La personalització és una tendència creixent al món de l'eCommerce. Les empreses volen oferir experiències úniques als seus clients, i la recomanació de productes one-to-one és una de les maneres més efectives d'aconseguir-ho.

En aquest article explorarem els beneficis de la recomanació one-to-one de Pleasepoint en comparació amb les estratègies tradicionals de mostrar els productes més venuts o els que són tendència. Analitzarem en profunditat com aquesta tecnologia, basada en una xarxa neuronal amb aprenentatge per reforç, pot transformar la manera com els clients interactuen amb la teva botiga en línia.

Aquest és el contingut de l'article:

1. Comparar els resultats del one-to-one amb els dels bestsellers.
2. Detall dels KPI per avaluar la precisió del model de recomanació one-to-one.
3. Resultats de precisió de la recomanació one-to-one.
4. Com implementar la recomanació one-to-one pas a pas.
5. Conclusions.

La recomanació one-to-one de Pleasepoint utilitza una xarxa neuronal amb aprenentatge per reforç que s'alimenta tant de l'històric de dades de compra com de la navegació en temps real dels usuaris. Amb la xarxa neuronal de Pleasepoint entrenada només amb les teves dades generaràs recomanacions de productes altament personalitzades que s'ajusten a les preferències i els comportaments específics de cada client.

L'aprenentatge per reforç és una tècnica d'intel·ligència artificial en què el model aprèn contínuament a partir de les interaccions amb l'usuari i millora les seves recomanacions amb el temps. Això vol dir que, a mesura que més clients interactuen amb el teu eCommerce, la precisió i la rellevància de les recomanacions de productes milloren, i proporcionen una experiència de compra cada vegada més personalitzada i satisfactòria.

Comparar els resultats del one-to-one amb els dels bestsellers.

Per entendre millor l'efectivitat de la recomanació one-to-one, és útil comparar-la amb les estratègies tradicionals de recomanar productes més venuts o de tendència. Encara que aquestes estratègies puguin semblar efectives, tendeixen a ser genèriques i no sempre reflecteixen els interessos individuals de cada client.

La comparació es fa utilitzant diversos KPI (indicadors clau de rendiment) que ens permeten mesurar la precisió i l'efectivitat de tots dos enfocaments per a la recomanació de productes. Aquests KPI tenen en compte el grau d'encert en la recomanació, l'encert en l'ordre en què es mostren els productes i la cobertura del catàleg de productes.

Aquests indicadors ens permeten quantificar quant millor és la recomanació one-to-one en termes de rellevància per a l'usuari i de diversitat de productes recomanats durant l'experiència de compra en temps real a l'eCommerce.

Detall dels KPI per avaluar la precisió del model de recomanació one-to-one.

Per avaluar la qualitat del model de recomanació one-to-one ens centrarem en diferents KPI que ens permeten avaluar la qualitat de la recomanació sota enfocaments diferents.

Els tres primers se centren en la qualitat de la recomanació utilitzant 5 productes, 10 productes i 25 productes. En aquests KPI estem avaluant la qualitat en termes d'interacció i compra del producte. El KPI següent avalua la qualitat de l'ordre en què es mostren els productes recomanats. Com més al principi es mostra el producte amb què l'usuari interacciona i que compra, millor és el valor d'aquest KPI.

I finalment utilitzarem el percentatge de cobertura del total de productes del catàleg per avaluar la diversitat de productes i l'adaptabilitat a les preferències, els gustos i els interessos de cadascun dels usuaris.

Aquí tens el detall dels KPI:

• Precisió a 5 productes: Mesura amb quina freqüència els productes recomanats entre els cinc primers són efectivament rellevants per a l'usuari i acaben amb conversió a venda.
• Precisió a 10 productes: Mesura la rellevància dins dels deu primers productes recomanats. És la mateixa lògica de càlcul que el KPI anterior però ampliant la base de productes recomanats.
• Precisió a 25 productes: Avalua la precisió, de la mateixa manera que els dos casos anteriors, en un conjunt més ampli, en què són 25 els productes recomanats.
• Precisió en l'ordre de 25 productes: Mesura no només si els productes són rellevants, sinó si estan ordenats de manera òptima segons la preferència de l'usuari. Així doncs, si el producte amb què l'usuari interacciona i que compra es troba en primera posició el valor del KPI és 100%, en el cas de ser la segona posició és el 50%, el tercer el 33%, el quart el 25%... i així successivament.
• Cobertura del catàleg de productes: Mesura la diversitat de productes recomanats, és a dir, quants productes diferents del catàleg total es recomanen al llarg del temps per a cadascun dels usuaris.

Resultats de precisió de la recomanació one-to-one.

Per avaluar la precisió de la recomanació one-to-one de Pleasepoint utilitzem els càlculs dels KPI descrits per als models de recomanació one-to-one i el basat en bestsellers.

Aquests resultats s'han calculat utilitzant les mitjanes dels KPI de tots els usuaris de la plataforma, i són una dada estadísticament molt rellevant. Recorda que la xarxa neuronal de recomanació one-to-one s'entrena amb les teves dades i només amb les teves dades.

Aquí van els resultats de la comparació dels KPI de la recomanació one-to-one i l'estratègia basada en la recomanació dels productes bestsellers:

• Precisió a 5 productes: La recomanació one-to-one va mostrar una millora de x34,45 en comparació amb els bestsellers.
• Precisió a 10 productes: La precisió va millorar x18,76 vegades amb la recomanació one-to-one.
• Precisió a 25 productes: La millora va ser de x11,09 vegades en precisió amb la recomanació one-to-one.
• Precisió en l'ordre de 25 productes: Aquí la millora va ser encara més significativa, amb un augment de x32,13 en la precisió de l'ordre dels productes.
• Cobertura del catàleg de productes: La recomanació one-to-one va aconseguir una millora de x93,88 en la cobertura del catàleg, cosa que indica una diversitat més gran de productes recomanats.

Aquests resultats ens demostren com la recomanació one-to-one és més precisa i proporciona una gamma més àmplia i diversa de productes rellevants per a cadascun dels usuaris.

Com implementar la recomanació one-to-one pas a pas.

Implementar la recomanació one-to-one al teu eCommerce és un procés estructurat que dividim en quatre passos. La implementació d'un cas d'ús, com per exemple la recomanació one-to-one de productes a la pàgina home, es pot fer en un parell de dies.

Aquests són els passos que cal seguir per implementar la recomanació one-to-one de productes al teu eCommerce:

1. Seleccionar el cas d'ús: Identifica les àrees del teu eCommerce on la personalització tindrà més impacte, com ara la pàgina d'inici, les pàgines de producte o la cistella de la compra.
2. Carregar dades històriques: Puja les dades històriques de compres i navegació a la plataforma de Pleasepoint. Aquestes dades són essencials per entrenar el model de recomanació. En aquest enllaç tens l'accés a la documentació sobre el model de dades amb què s'ha de treballar.
3. Registre d'esdeveniments: Configura el registre d'esdeveniments en temps real, com ara impressions de productes, clics, accions d'afegir a la cistella i compres iniciades i finalitzades correctament. Això permet que el model de recomanació s'actualitzi i millori contínuament gràcies a l'aprenentatge per reforç. Aquesta és la guia per a la implementació estàndard del registre d'esdeveniments en un eCommerce.
4. Mostrar les recomanacions: Integra el SDK de Pleasepoint al teu eCommerce per mostrar recomanacions personalitzades a les pàgines seleccionades. Assegura't que les recomanacions siguin visibles i fàcilment accessibles per maximitzar l'impacte del cas d'ús. Aquest és l'enllaç a la documentació completa del SDK JS per a la implementació de les recomanacions one-to-one.

Si t'interessa tenir més informació sobre el SDK JS i HTML de Pleasepoint per a la implementació de la recomanació one-to-one pots accedir a aquest enllaç amb la informació completa d'ús i opcions del SDK de Pleasepoint.

Conclusions.

La recomanació one-to-one de Pleasepoint ofereix una millora significativa en comparació amb les estratègies tradicionals de bestsellers. Gràcies a la xarxa neuronal amb aprenentatge per reforç, proporciona recomanacions de productes altament rellevants i personalitzades que augmenten la satisfacció del client i les taxes de conversió.

Implementar aquesta tecnologia al teu eCommerce no només millorarà l'experiència dels teus clients, sinó que també impulsarà les teves vendes i la fidelització del client. Amb els resultats i les millores demostrats en els KPI de l'article, és evident que la recomanació one-to-one és el camí que cal seguir per a qualsevol eCommerce que vulgui destacar en un mercat competitiu.

El viatge cap a una personalització efectiva comença amb el reconeixement de les necessitats úniques de cada client, i la implementació de Pleasepoint satisfà aquestes necessitats de manera eficient i efectiva. Amb Pleasepoint, aquest viatge és més accessible i beneficiós que mai.