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Qué es un motor de recomendaciones de productos para retail y por qué necesita uno

Explicamos cómo los motores de recomendaciones de productos utilizan los datos de los compradores para sugerir productos, aumentar las ventas e impulsar los ingresos

21 DE JUNIO DE 2021. LECTURA DE 6 MIN

Tanto si se ha dado cuenta como si no, ya ha sido testigo de las capacidades de los motores de recomendaciones de productos. Se trata de la tecnología que se emplea cuando compra online y el sitio en el que se encuentra le muestra otros artículos que "también podrían interesarle"; o cuando entra en una red social y ve anuncios de esa marca con productos parecidos o complementarios. También cuando recibe un mensaje de texto o un correo electrónico de la misma marca en el que le sugiere artículos relevantes y le anima a comprarlos, tal vez con un código de promoción personalizado. Estos son algunos ejemplos del uso de motores de recomendaciones de productos.

Los motores de recomendaciones de productos analizan los datos sobre los compradores para saber exactamente qué tipos de productos y ofertas les interesan. Basándose en el comportamiento de búsqueda y las preferencias de productos, proporcionan ofertas y opciones de productos adaptadas al contexto y dirigidas a compradores individuales con el fin de impulsar las ventas.

Veamos cómo funcionan los motores de recomendaciones de productos y por qué son una herramienta útil tanto para los compradores como para los retailers.

¿Qué es un motor de recomendaciones de productos?
¿Cómo funcionan los motores de recomendaciones de productos?
Tres tipos de motores de recomendaciones de productos
Ventajas que puede suponer para su negocio el uso de motores de recomendaciones de productos

Descubra cómo una plataforma integral para la compra convergente de espacio en medios puede:

Acelerar el crecimiento del negocio
Llamar la atención con experiencias omnicanal
Optimizar las campañas publicitarias
Mejorar la información que se obtiene sobre la audiencia

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¿Qué es un motor de recomendaciones de productos?

Un motor de recomendaciones de productos es una tecnología que utiliza aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) para generar sugerencias de productos y ofertas predictivas, como ofertas y descuentos especiales, personalizadas para cada cliente. Un motor eficaz de recomendaciones de productos analiza los datos y utiliza los resultados para crear perfiles de cliente precisos e individualizados. Estos perfiles ayudan al motor a generar el tipo exacto de contenido o productos que pueden interesarle a un cliente concreto. Por eso es posible que reciba correos electrónicos de seguimiento frecuentes de sus marcas favoritas que estén relacionados con compras recientes y sus búsquedas de sitios.

Ejemplo de búsqueda de productos de West Elm

Los correos electrónicos de West Elm incluyen productos recomendados para un cliente en función de sus búsquedas recientes.

Los motores de recomendaciones de productos analizan los siguientes tipos de datos de clientes:

Historial del navegador
Comportamiento de compra actual
Comentarios
Productos más vistos
Preferencias
Compras anteriores
Artículos vistos recientemente
Historial de búsqueda
Carritos
Listas de deseos

A partir de esos datos, la tecnología es capaz de mostrar productos relevantes que puedan interesarle al cliente. Puede anticiparse de forma inteligente a la intención del cliente e incluir los productos recomendados en materiales de marketing, aplicaciones, búsquedas en el sitio y anuncios publicados en otras páginas web.

Einstein con una recompensa de la fidelidad del cliente

¿Cómo funcionan los motores de recomendaciones de productos?

1. Pase de inserciones a relaciones

Los motores de recomendaciones de productos suelen basarse en algoritmos sofisticados. Dichos algoritmos analizan cantidades masivas de datos de clientes, entre los que se incluyen historiales de compras, preferencias y comportamientos de búsqueda.

El algoritmo permite que una serie de procesos generen automáticamente recomendaciones pertinentes basadas en los datos de los clientes. Entonces, el sistema ofrece las mejores sugerencias para cada persona. Cuando hay disponible nueva información sobre el cliente, el sistema incorpora esos criterios y muestra recomendaciones actualizadas.

Einstein con una herramienta de producto

Tres tipos de motores de recomendaciones de productos

Los motores de recomendaciones de productos difieren en función del tipo concreto de información que recopilan y de cómo la utilizan para determinar los productos que sugieren a un cliente. Hay tres enfoques habituales:

Sistemas de filtrado colaborativo
Sistemas de filtrado basados en contenido
Sistemas de recomendaciones híbridos

Sistemas de filtrado colaborativo

Un sistema de filtrado colaborativo analiza los datos de varios clientes para predecir qué productos interesarán a una persona concreta. Utiliza la información de diversas fuentes para ofrecer recomendaciones de productos muy eficaces.

Por ejemplo, puede que un cliente que mira una cafetera en un sitio web de estilo de vida vea artículos recomendados que han comprado otros clientes que vieron el mismo producto. También puede que vea artículos que los clientes compraron junto con la cafetera, como un espumador de leche.

El filtrado colaborativo es una buena opción para marcas grandes que tienen acceso a grandes cantidades de datos de clientes.

Amazon es la marca más conocida que utiliza filtrado colaborativo para ofrecer recomendaciones de productos a los clientes.

Sistemas de filtrado basados en contenido

Un sistema de filtrado basado en contenido analiza las preferencias y el comportamiento de compra de cada cliente concreto. El sistema crea un perfil de preferencias único y ofrece recomendaciones basadas en los gustos personales del cliente. Este tipo de sistema de filtrado suele estar detrás de las recomendaciones de tipo "Ya que has comprado esto, también te podría interesar esto otro…".

Sistemas de recomendaciones híbridos

Un sistema de recomendaciones híbrido ofrece una combinación de capacidades de filtrado, que normalmente son colaborativas y basadas en contenido. Esto significa que utiliza datos tanto de grupos de usuarios similares como de las preferencias pasadas de un usuario concreto.

Enfoque de recomendaciones híbrido de Wayfair

Wayfair recomienda productos mediante un enfoque híbrido.

Los sistemas híbridos suelen realizar análisis por separado y, luego, combinarlos para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas. Por ejemplo, una tienda de ecommerce puede comparar los datos de clientes que han comprado anillos de luz con un cliente concreto que ha comprado un anillo de luz. El sistema de filtrado podría detectar que otros clientes también compraron micrófonos de solapa y que el usuario concreto ha buscado micrófonos anteriormente. Entonces, la tienda de comercio electrónico podría mostrar un micrófono de solapa como producto recomendado.

Ventajas que puede suponer para su negocio el uso de motores de recomendaciones de productos

La tecnología de recomendaciones de productos adecuada proporciona a las empresas la capacidad de utilizar los datos de comportamiento de los clientes para optimizar sus propias iniciativas de atención al cliente, así como para aumentar el posible retorno de la inversión de sus iniciativas de marketing.

El 7 % de los compradores interactúan con recomendaciones de productos basadas en IA, lo que supone el 24 % de todos los pedidos.

(Fuente) "Personalización de las compras", Salesforce Research, 2017.

Un motor de recomendaciones de productos puede aumentar la notoriedad de la marca o de los productos nuevos, así como potenciar los ingresos y la satisfacción del cliente de varias maneras. Tenga en cuenta estas ventajas de utilizar recomendaciones de productos personalizadas:

Genere tasas de clics más elevadas
Aumente el valor medio de los pedidos
Mejore las tasas de conversión
Asegure un aumento de los ingresos
Perfeccione sus experiencias de cliente

Genere tasas de clics más elevadas

Es fácil apreciar el efecto inmediato de un motor inteligente de recomendaciones de productos. Los estudios han revelado que la tasa de clics de las recomendaciones personalizadas es dos veces mayor que la de las recomendaciones no personalizadas.

La tasa de clics de las recomendaciones personalizadas es un 200 % mayor que la de las no personalizadas.

(Fuente) Barilliance.

Aumente el valor medio de los pedidos

Los compradores que interactúan con recomendaciones de productos basadas en IA realizan pedidos cuyo valor medio es un 26 % superior. Las recomendaciones de productos inteligentes brindan oportunidades lógicas y naturales de venta adicional y cruzada. Los clientes muestran interés a través de su comportamiento e historial, y la herramienta de recomendaciones de productos ofrece sugerencias automáticamente. Las transacciones pequeñas se convierten en pedidos más grandes, y los clientes que tal vez no tenían pensado realizar una compra se encuentran de repente con un carrito lleno.

Un ejemplo son las recomendaciones de tipo "Complete el conjunto". Cuando un comprador ve un producto, el motor de recomendaciones muestra productos complementarios, como pantalones y zapatos que vayan a juego con una chaqueta. Ver el artículo en el contexto del conjunto de productos puede aumentar la disposición a comprar.

Mejore las tasas de conversión

Cuando los compradores hacen clic en las recomendaciones de productos, la posibilidad de que completen la venta aumenta en casi un 400 %. Esa probabilidad sigue aumentando cuanto más interactúan con los productos sugeridos.

400 % de aumento de la tasa de conversión

La tasa de conversión de los compradores que hacen clic en una recomendación es un 400 % mayor que la de aquellos que no lo hacen.

(Fuente) Barilliance.

La clasificación predictiva y las recomendaciones personalizadas de productos aumentan las conversiones porque garantizan que los clientes encuentren los productos que necesitan y que más les interesan. Gracias a la IA, las marcas pueden adaptar automáticamente las páginas de búsqueda y de categorías en función de cada acción que realice un comprador. Esto incluye micromomentos en dispositivos móviles.

Asegure un aumento de los ingresos

Las marcas también pueden utilizar motores de recomendaciones de productos para realizar ventas adicionales estratégicas y para promover un inventario lento. Con mayores tasas de conversión y más dinero invertido por transacción, los ingresos aumentan. Un estudio de Barilliance sugiere que hasta el 31 % de los ingresos de los sitios de comercio electrónico se generan a partir de recomendaciones de productos personalizadas.

Perfeccione sus experiencias de cliente

Las recomendaciones de productos proporcionan a los clientes contenido altamente relevante que está adaptado a sus propias necesidades, intereses y hábitos de compra. Los clientes aprecian las ventajas de esa experiencia hecha a medida. Y cuantas más recomendaciones personalizadas se encuentren, más esperarán verlas cada vez y en cada sitio en el que compran online. El uso de motores de recomendaciones de productos supone una ventaja competitiva frente a las marcas que aún no han adoptado la personalización y la IA.

Impulse su negocio con motores de recomendaciones de productos

Ahora que sabe qué son los motores de recomendaciones de productos, cómo funcionan y las ventajas que proporcionan, es hora de empezar a pensar en cómo puede llevar su experiencia de retail al siguiente nivel. Por ejemplo, puede utilizar ofertas predictivas, como un cupón o una notificación sobre una venta especial, para anticiparse a los hábitos de gasto y crear campañas de marketing dirigidas a una audiencia muy específica.