Sistemas de Recomendación

Sistemas de recomendación: mejorando la experiencia de compra

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Los Sistemas de Recomendación permiten ofrecer al consumidor productos que pueden ser de su interés mejorando los procesos de compra y permitiendo upselling y el cross-selling. Entre los ámbitos más extendidos se encuentran las recomendaciones de productos en tiendas online, películas, vídeos, música, libros, productos o recomendaciones de perfiles a los que seguir en redes sociales.

 

Para hacer las recomendaciones, el sistema basado en Machine Learning analiza y procesa información histórica de los usuarios (edad, compras previas, calificaciones…), de los productos (marcas, modelos, precios, contenidos similares…) y la transforma en conocimiento accionable, es decir, predice qué producto puede ser interesante para el usuario y para la empresa.

Grupo AIA  aplica algoritmos avanzados de Machine Learning para la generación de sistemas de recomendación, consiguiendo varios objetivos:

Detectar comunidades de usuarios con un comportamiento o intereses afines

Permite estudiar la evolución de las tendencias y preferencias sociales

Obtener un scoring de la importancia que cada usuario da a los productos disponibles

Permite recomendar contenidos afines a aquellos por los que ha mostrado interés, permitiendo el descubrimiento de nuevos focos de interés

Permite recomendar contenido a usuarios dependiendo de las preferencias del propio usuario o de usuarios afines a él

Permite la interpretación de las relaciones sociales, traduciéndolas a información relevante para la elaboración de recomendaciones

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