Recomendadores de producto

¿Sabías que en torno a un 75 % de las reproducciones de vídeo en una conocida plataforma de streaming vienen de recomendaciones y que lo mismo sucede con el 35 % de las ventas de un famoso marketplace? Los recomendadores de producto, acompañados de un diseño profesional de plataformas de comercio electrónico o plataformas en las que disfrutas series, películas o música, ayudan a que compremos o sigamos vinculados a dichos servicios pagando cuotas de suscripción y, a su vez, generando más beneficios en sus negocios. Los sistemas de recomendación buscan predecir la calificación o preferencia que un usuario daría a un producto o contenido con el fin de que se interese y lo compre o lo consuma. Estos algoritmos son utilizados en diversos ámbitos. Por ejemplo, son empleados para la generación de listas de reproducción automática. También recomiendan productos según nuestros intereses en plataformas de ecommerce o incluso son los encargados de mostrarnos un tipo de contenido u otro en redes sociales. Los sistemas de recomendación se clasifican en dos grandes familias: algoritmos basados en contenido y algoritmos basados en filtrado colaborativo. Los recomendadores basados en contenido, gracias al aprendizaje automático, recomiendan elementos en función de la similitud entre las características de los elementos o artículos. Cuantos más datos tengamos sobre los artículos, más estará enriquecido el modelo y más preciso será en las recomendaciones. La entrada de nuestro sistema son las características del usuario y las características del artículo. La salida de nuestro sistema es la predicción de si al usuario le gustará o no el artículo. Dicho de forma muy simplificada, son sistemas que, por ejemplo, si saben que ya me he interesado por unas zapatillas blancas porque estoy navegando en ese apartado de la web, me recomendará otros modelos de otras zapatillas blancas o de características muy parecidas para ayudarme a encontrar la que más se adapta a mis preferencias. Solo basa la recomendación en los atributos que tienen los artículos. Los recomendadores basados en filtrado colaborativo son métodos que se basan en las interacciones pasadas entre los usuarios y los elementos de destino. Su entrada serán los datos del histórico de interacciones y, según la similitud con un nuevo usuario, la recomendación se basará en ese histórico. En este caso, a partir de mi histórico de compras y el de otros usuarios de la plataforma, acompañado de datos demográficos, información sobre hábitos o estilos de vida, actitudes, gustos, niveles económicos u otros datos que previamente haya recopilado, el algoritmo buscará aquellas personas que han tenido patrones de comportamiento parecidos y me recomendará artículos que aún no he comprado, pero que otros usuarios similares, sí. Por último, existen sistemas de recomendación híbridos en los que se combinan estos algoritmos, generando sistemas de recomendación más complejos. Todas estas características y similitudes son tratadas mediante grandes matrices a partir de las cuales, con aprendizaje automático, es posible hallar una función matemática que da una calificación para cada elemento. El que haya conseguido una mayor puntuación será el elemento recomendado. Ah, y no creas que estos sistemas de recomendación solo se aplican en servicios en línea. Por ejemplo, son muchos los bancos que emplean sistemas de recomendación para conseguir que sus acciones comerciales sean más relevantes. Recomiendan el producto bancario que mayor calificación tiene para cada cliente del banco y priorizan su venta a las personas que tienen más probabilidad de que lo vayan a contratar.