Beneficios de la recomendación one-to-one de productos en tiempo real en el eCommerce.

La personalización es una tendencia creciente en el mundo del eCommerce. Las empresas buscan ofrecer experiencias únicas a sus clientes, y la recomendación de productos one-to-one es una de las formas más efectivas de lograrlo.

En este post, exploraremos los beneficios de la recomendación one-to-one de Pleasepoint en comparación con las estrategias tradicionales de mostrar los productos más vendidos o los que son tendencia. Analizaremos en profundidad cómo esta tecnología, basada en una red neuronal con aprendizaje por refuerzo, puede transformar la manera en que los clientes interactúan con tu tienda en línea.

Este es el contenido del artículo:

1. Comparar resultados de one-to-one con los de bestsellers.
2. Detalle de los KPIs para evaluar la precisión del modelo de recomendación one-to-one.
3. Resultados de precisión de la recomendación one-to-one.
4. Cómo implementar la recomendación one-to-one paso a paso.
5. Conclusiones.

La recomendación one-to-one de Pleasepoint utiliza una red neuronal con aprendizaje por refuerzo que se alimenta tanto del histórico de datos de compra como de la navegación en tiempo real de los usuarios. Con la red neuronal de Pleasepoint entrenada sólo con tus datos generarás recomendaciones de productos altamente personalizadas que se ajustan a las preferencias y comportamientos específicos de cada cliente.

El aprendizaje por refuerzo es una técnica de inteligencia artificial en la que el modelo aprende continuamente a partir de las interacciones con el usuario y mejora sus recomendaciones con el tiempo. Esto significa que, a medida que más clientes interactúan con tu eCommerce, la precisión y relevancia de las recomendaciones de productos mejoran, proporcionando una experiencia de compra cada vez más personalizada y satisfactoria.

Comparar resultados de one-to-one con los de bestsellers.

Para entender mejor la efectividad de la recomendación one-to-one, es útil compararla con las estrategias tradicionales de recomendar productos más vendidos o de tendencia. Aunque estas estrategias pueden parecer efectivas, tienden a ser genéricas y no siempre reflejan los intereses individuales de cada cliente.

La comparación se realiza utilizando varios KPIs (indicadores clave de rendimiento) que nos permiten medir la precisión y efectividad de ambos enfoques para la recomendación de productos. Estos KPIs tienen en cuenta el grado de acierto en la recomendación, el acierto en el orden en el que se muestran los productos y la cobertura del catálogo de productos.

Estos indicadores nos permiten cuantificar cuánto mejor es la recomendación one-to-one en términos de relevancia para el usuario y la diversidad de productos recomendados durante la experiencia de compra en tiempo real en el eCommerce.

Detalle de los KPIs para evaluar la precisión del modelo de recomendación one-to-one.

Para evaluar la calidad del modelo de recomendación one-to-one nos centraremos en distintos KPIS que nos permiten evaluar la calidad de la recomendación bajo distintos enfoques.

Los tres primeros se centran en la calidad de la recomendación utilizando 5 productos, 10 productos y 25 productos. En estos KPIs estamos evaluando la calidad en terminaos de interacción y compra del producto. El siguiente KPI evalua la calidad del orden en el que se muestran los productos recomendados. Cuanto más al inicio se muestra el producto que interacciona y compra el usuarios mejor es el valor de este KPI.

Y por último utilizaremos el procentaje de cobertura del total de productos del catálogo para evaluar la diversidad de productos y la adaptabilidad a las preferencias, gustos e intereses de cada uno de los usuarios.

Aquí tienes el detalle de los KPIS:

• Precisión a 5 productos: Mide cuán frecuentemente los productos recomendados entre los primeros cinco son efectivamente relevantes para el usuario y terminan con conversión a venta.
• Precisión a 10 productos: Mide la relevancia dentro de los primeros diez productos recomendados. Es la misma lógica de cálculo que el KPI anterior pero ampliando la base de productos recomendados.
• Precisión a 25 productos: Evalúa la precisión, de la misma forma que los dos casos anteriores, en un conjunto más amplio, siendo 25 los productos recomendados.
• Precisión en el orden de 25 productos: Mide no solo si los productos son relevantes, sino si están ordenados de manera óptima según la preferencia del usuario. Así pues, si el producto que el usuario interacciona y compra se encuentra en primera posición el valor del KPI es 100%, en el caso de ser la segunda posición es el 50%, el tercero el 33%, en el cuarto el 25%... y así sucesivamente.
• Cobertura del catálogo de productos: Mide la diversidad de productos recomendados, es decir, cuántos productos distintos del catálogo total son recomendados a lo largo del tiempo para cada uno de los usuarios.

Resultados de precisión de la recomendación one-to-one.

Para evaluar la precisión de la recomendación one-to-one de Pleasepoint utilizamos los cáluclos de los KPIs descritos para los modelos de recomendación one-to-one y el basado en bestsellers.

Estos resultados se han calculado utilizando las medias de los KPIs de todos los usuarios de la plataforma, siendo un dato estadísticamente muy relevante. Recuerda que la red neuronal de recomendación one-to-one se entrena con tus datos y sólo con tus datos.

Aquí va los resultados de la comparación de los KPIs de la recomendación one-to-one y la estrategia basada en la recomendación de los productos bestsellers:

• Precisión a 5 productos: La recomendación one-to-one mostró una mejora de x34,45 en comparación con los bestsellers.
• Precisión a 10 productos: La precisión mejoró x18,76 veces con la recomendación one-to-one.
• Precisión a 25 productos: La mejora fue de x11,09 veces en precisión con la recomendación one-to-one.
• Precisión en el orden de 25 productos: Aquí, la mejora fue aún más significativa, con un aumento de x32,13 en la precisión del orden de los productos.
• Cobertura del catálogo de productos: La recomendación one-to-one logró una mejora de x93,88 en la cobertura del catálogo, indicando una mayor diversidad de productos recomendados.

Estos resultados nos demuestran cómo la recomendación one-to-one es más precisa y proporciona una gama más amplia y diversa de productos relevantes para cada uno de los usuarios.

Cómo implementar la recomendación one-to-one paso a paso.

Implementar la recomendación one-to-one en tu eCommerce es un proceso estructurado que dividimos en cuatro pasos. La implementación de un caso de uso, cómo por ejemplo la recomendación one-to-one de productos en la página home se puede realizar en un par de días.

Estos son los pasos a seguir para implementar la recomendación one-to-one de productos en tu eCommerce:

1. Seleccionar caso de uso: Identifica las áreas de tu eCommerce donde la personalización tendrá el mayor impacto, como la página de inicio, páginas de productos o el carrito de compra.
2. Cargar datos históricos: Sube los datos históricos de compras y navegación a la plataforma de Pleasepoint. Estos datos son esenciales para entrenar el modelo de recomendación. En este enlace tienes el acceso a la documentación sobre el modelo de datos con el que se debe trabajar.
3. Registro de eventos: Configura el registro de eventos en tiempo real, como impresiones de productos, clicks, acciones de añadir al carrito y compras iniciadas y finalizadas correctamente. Esto permite que el modelo de recomendación se actualice y mejore continuamente gracias al aprendizaje por refuerzo. Esta es la guía para la implementación estándard del registro de eventos en un eCommerce.
4. Mostrar las recomendaciones: Integra el SDK de Pleasepoint en tu eCommerce para mostrar recomendaciones personalizadas en las páginas seleccionadas. Asegúrate de que las recomendaciones sean visibles y fácilmente accesibles para maximizar el impacto del caso de uso. Este es el enlace a la documentación completa del SDK JS para la implementación de las recomendaciones one-to-one.

Si estás interesado en tener más información acerca del SDK JS y HTML de Pleasepoint para la implementación de la recomendación one-one to-one puedes acceder a este enlace con la información completa de uso y opciones del SDK de Pleasepoint.

Conclusiones.

La recomendación one-to-one de Pleasepoint ofrece una mejora significativa en comparación con las estrategias tradicionales de bestsellers. Gracias a la red neuronal con aprendizaje por refuerzo, proporciona recomendaciones de productos altamente relevantes y personalizadas que aumentan la satisfacción del cliente y las tasas de conversión.

Implementar esta tecnología en tu eCommerce no solo mejorará la experiencia de tus clientes, sino que también impulsará tus ventas y la fidelización del cliente. Con los resultados y mejoras demostrados en los KPIs del artículo, es evidente que la recomendación one-to-one es el camino a seguir para cualquier eCommerce que busque destacar en un mercado competitivo.

El viaje hacia una personalización efectiva empieza con el reconocimiento de las necesidades únicas de cada cliente y la implementación de Pleasepoint satisface esas necesidades de manera eficiente y efectiva. Con Pleasepoint, ese viaje es más accesible y beneficioso que nunca.