Sistemas de recomendación: ¿qué són y cómo pueden ayudar a tu negocio online?

Gracias al desarrollo de la data science o ciencia de datos, actualmente hay muchas plataformas que incorporan sistemas de recomendación. La versatilidad de esta herramienta ha hecho que pueda verse o utilizarse desde en plataformas en streaming, como Netflix y HBO; hasta en redes sociales o aplicaciones de comida a domicilio, lo que la ha vuelto prácticamente imprescindible en cualquier negocio online. Pero ¿qué es exactamente un sistema de recomendación y por qué es tan importante para las empresas que operan dentro del entorno digital?

¿Qué son los sistemas de recomendación?

Un sistema de recomendación es una herramienta capaz de hacer unas predicciones para mostrar información que pueda resultarle de interés al usuario. Estas predicciones las realiza basándose en datos proporcionados por el mismo usuario de forma directa e información obtenida de forma indirecta a través de, por ejemplo, su historial de búsquedas. Es decir, tras hacer un análisis de todo es capaz de asociar esa información a productos, servicios o contenido que pueda ser interesante para el usuario.

El objetivo de un sistema de recomendación es, en general, permitir al usuario descubrir nuevo contenido o nuevos productos y servicios teniendo en cuenta sus gustos, preferencias y necesidades.

Esta herramienta ha permitido cambiar la forma de consumir contenido y de descubrir nuevos productos y servicios. Además, su nivel de precisión hace que la satisfacción del usuario sea aún mayor, así como también su experiencia. Por este motivo es el que más se utiliza actualmente, dejando atrás los famosos rankings o listas de popularidad, que era lo que generaban los motores de búsqueda y plataformas de contenido años atrás, sin tener en cuenta los gustos del usuario de forma individual y la personalización.

Cómo funcionan los sistemas de recomendación

El funcionamiento de los sistemas de recomendación ha mejorado a lo largo de los últimos años gracias al machine learning, que a través de algoritmos es capaz de detectar ciertos patrones de comportamiento y hacer predicciones. Esto significa que una plataforma dotada de este tipo de tecnología o que dispone de esta herramienta hará sus predicciones en función de las interacciones, los gustos y preferencias que haya mostrado el usuario en ella. Incluso es capaz de analizar la hora y días de conexión o durante cuánto tiempo se utiliza dicha plataforma con el fin de ajustar aún más esas recomendaciones.

Por ejemplo, una plataforma en streaming, tipo Netflix o HBO, que detecte que un usuario consume, sobre todo, series de ciencia ficción, recomendará productos de este género o similar o aquellos que hayan consumido otros usuarios con gustos afines. Una ecommerce funciona de forma muy parecida, ya que en este caso las recomendaciones se darán tras hacer una relación entre los productos de la tienda y los que ya se hayan comprado o consultado.

Tipos de sistemas de recomendación

Existen diferentes tipos de sistemas de recomendación, cada uno con unas características propias. Uno de ellos es el sistema de popularidad, donde lo que se tiene en cuenta es, principalmente, el éxito del producto o servicio entre todos los usuarios interesados en un área o tema específico. Se trata de un sistema muy fácil de aplicar y con una alta tasa de efectividad y éxito, aunque se pierde la personalización.

Después estaría el sistema de contenido, que es aquel en el que la herramienta intenta hacer predicciones basándose en el historial del usuario. Además de ser uno de los más utilizados actualmente, es también uno de los más personalizables, ya que hace propuestas en función de lo que ha buscado o consumido el usuario anteriormente.

También es muy frecuente que se utilice un sistema de recomendación colaborativo, donde las sugerencias individuales están basadas en lo que ha hecho el usuario en conjunto con lo que ha hecho un colectivo afín. Esto le permite a la herramienta extraer una mayor cantidad de información, ya que tiene en cuenta un colectivo de perfiles similares para poder hacer sugerencias individuales y personalizadas. Sería, entonces, una especie de mezcla entre el sistema de popularidad y el sistema de contenido.

Ejemplos de sistemas de recomendación

Netflix es uno de los ejemplos más claros de plataforma con sistema de recomendación. Como ya hemos comentado anteriormente, Netflix hace sugerencias personalizadas en función de las interacciones del usuario con la plataforma, los gustos y preferencias de otros usuarios con ciertas similitudes o con un perfil afín y la información de los productos del catálogo (títulos, género, año de producción, director, actores y actrices...). Todos estos datos se analizan, se ponen en común y se crean unas recomendaciones con el objetivo de facilitarle y agilizarle la búsqueda al usuario.

Amazon también dispone de un sistema de recomendación, al cual llaman filtrado colaborativo ítem a ítem. Este sistema se basa en asociar cada producto que compra un usuario con otros que son similares o están, de alguna forma, relacionados. Incluso con aquellos que compraron otros usuarios que se interesaron por el primero.

Y, finalmente, otro ejemplo es Spotify. Su objetivo principal es que el usuario pase la mayor cantidad de horas dentro de la plataforma, por lo que hace una selección de contenido que pueda interesar al usuario basándose en la información que le proporciona este a través de sus escuchas, los algoritmos y la IA. Combinando estos tres elementos es capaz de encontrar música que pueda gustar al usuario aunque no esté en sus playlists.