¿Qué es un sistema de recomendación basado en datos?
A todos nos ha ocurrido lo siguiente:
- La apertura de un determinado enlace en una red social o simplemente clicar en una fotografía en un periódico online desencadena la aparición de anuncios relacionados con un producto en la misma o en otras redes sociales, en el mismo periódico o en otro sin relación. Incluso en páginas sin relación aparente.
- Nuestras compras en Amazon provocan que esta plataforma poco a poco proporcione sugerencias cada vez más ajustadas a nuestros deseos reales.
- Realizar una reserva en Booking nos proporciona reservas a destinos similares o con elementos comunes a los ya reservados. La plataforma realiza ofertas cada vez más ajustadas a lo que podríamos desear.
- Netflix nos propone películas cada vez más cercanas a nuestras preferencias personales a medida que el uso de la plataforma aumenta.
¿Cuáles son los procesos por los cuales se activan estas recomendaciones? ¿Cómo se generan?
Los algoritmos de recomendación forman parte del conocido como “aprendizaje automático” (Machine Learning) y tiene como objetivo predecir qué productos o servicios deseará adquirir un usuario en particular. Se basan en la utilización de ingentes cantidades de datos sobre el uso que los usuarios realizan de distintos elementos como webs, plataformas de compras, etc. que es tratada de modo que permita detectar esas tendencias de compra de manera directa o indirecta.
El primer paso en este proceso es el perfilado del usuario. En el momento de interaccionar con una web cada persona genera una traza de su actividad que es constantemente monitorizada:
- Las plataformas registran el historial de compras.
- Las webs registran el historial de navegación: en qué ítems se detiene el usuario, cuánto tiempo emplea en cada link del sitio web. Incluso de qué manera mueve el cursor en la web, sobre qué imágenes o marcos publicitarios se detiene o qué botones clica.
Una persona cuya actividad ha sido perfilada puede ser encuadrada demográficamente dentro de un estereotipo: un modelo estandarizado correspondiente a una persona tipo con determinadas características personales, de navegación y de decisión. De este modo sucesivos procesos pueden ser asociados a dicho estereotipo y no a la persona individual. Esto facilita su anonimización. El tratamiento posterior puede centrarse en el tipo de persona y no en la persona en sí. Este filtrado demográfico podría indicarnos que un usuario de una determinada edad navega siguiendo ciertas pautas y compra unos productos concretos en una época del año.
Además de este filtrado demográfico, puede aplicarse un filtrado colaborativo basado en opiniones de usuarios. Ya se encuentran extendidas en toda clase de plataformas las opciones de recomendación – normalmente en forma de estrellas – como valoración de un producto o servicio. La determinación a gran escala de las opiniones de distintos usuarios permite la toma de decisiones posteriores.
Podemos incrementar el conocimiento obtenido de otros grupos de usuarios basándonos en su comportamiento de compra, denominado filtrado colaborativo basado en ítems. En este caso, y aplicado a una plataforma de compras, se observan de una manera más global – y, al mismo tiempo más detallada – las compras realizadas por distintos usuarios referidas a diferentes productos. Esta visión global permite establecer correlaciones entre la intención de compra de los usuarios en función de otros productos ya comprados. De modo que puede aplicarse un cierto grado de inteligencia del tipo “usuarios similares que compraron en gran cantidad el producto A y el B, no compraron el C, pero sí existe una relación con la compra del producto D”. O quizá simplemente “sin ser una tendencia consolidada, en cualquier caso, la compra de D será superior a C si se ha comprado antes A y B”.
Esta información es de grandísimo valor para las empresas, dado que les permite predecir con una exactitud razonable los comportamientos de compra de un usuario, de modo que este puede ser estimulado con anuncios muy específicos tanto en redes sociales como en enlaces publicitarios incrustados en todo tipo de páginas y así aumentar las ventas de una manera inteligente y enfocada a las necesidades de los clientes.
