03. 10. 2022

¿Qué es un sistema de recomendación de productos? ¿Para qué sirven? y ¿Cómo funcionan?

El desarrollo e implementación de nuevas tecnologías en nuestras vidas está cambiando nuestro mundo hacia la automatización y la optimización de muchas de las tareas que realizamos habitualmente, bien sea en nuestra vida personal o profesional. La utilización de dispositivos digitales en nuestro día a día hace que se recabe mucha más información sobre nuestros hábitos y comportamientos que, a menudo son medidos por terceros para desarrollar soluciones tecnológicas que analicen nuestro comportamiento y establezcan predicciones sobre escenarios futuros que faciliten nuestras funciones.

En este post te hablaremos sobre el “Sistema de recomendación” una solución desarrollada por Clarcat destinada a mejorar el trabajo diario de los equipos de ventas y de las plataformas de Ecommerce entre otros usos.

¿Qué es un sistema de recomendación?

Un sistema de recomendación o recommender systems en inglés es una solución tecnológica que permite detectar las necesidades y preferencias de cada cliente de forma personalizada gracias a los modelos predictivos. Estas recomendaciones son el resultado del análisis de los datos extraídos del comportamiento y uso de aplicaciones digitales mediante Machine Learning e Inteligencia Artificial.

¿Qué es un sistema de recomendación de productos? ¿Para qué sirven? y ¿Cómo funcionan? - Clarcat

¿Para qué sirve un modelo de recomendación?

Los usos y aplicaciones que se les pueden dar a los Sistemas de Recomendación son muy diversos y abarcan diferentes campos dependiendo del objetivo y necesidad que puedas tener. Es por ello que podemos decir que un sistema de recomendación no tiene limites y puede ser utilizado para casi cualquier tipo de actividad.

Por ejemplo en el mundo comercial y las ventas estos sistemas te permiten averiguar:

– Qué productos o servicios son los más adecuados para introducir en tu cliente según su afinidad.

– Quién es el cliente más afín a ciertos productos nuevos que se quieren incorporar en el mercado.

– Cuánta cantidad es capaz de asumir de los productos sugeridos.

– Cuándo es el momento idóneo para ofrecerles a tus clientes estos productos sugeridos.

Ejemplos de sistemas de recomendación

Como te comentamos, son muchas las aplicaciones y sectores en los que puedes observar sistemas de recomendación. Recientemente en nuestro blog hemos realizado un post titulado “Peliculas Algoritmo: como usan el Big Data para ofrecerte justo lo que que quieres ver” que cuenta cómo la Inteligencia Artificial y el Machine Learning es utilizado por las grandes productoras de cine y empresas del streaming como Netflix, Spotify, Youtube para crear y recomendarte las películas y series que más se ajusten a tus gustos.

¿Qué se necesita para el funcionamiento del Sistema de Recomendación?

Para que el sistema funcione es necesario contar con la máxima cantidad de datos que puedas aportar extraídos de tu empresa, entre los que podemos diferenciar, catálogos de productos o servicios, histórico de consumo de los clientes, características de clientes, fuentes externas como meteorología o de pago como las de canal Horeca.

El Sistema de Recomendación y el equipo de ventas

Nuestro sistema de recomendación está destinado a ayudar al equipo comercial en el ciclo de ventas permitiendo ver el estado de tus clientes en todo momento y poder ofrecerles productos con alta propensión a la compra, ayudando a crear una fuerza de ventas superior.

El sistema es capaz de ayudar al gestor de la cuenta desde el primer mes a partir de su puesta en marcha.

Antes de la visita: el gestor consulta el estado actual del cliente: ¿Qué compra? ¿Qué ha dejado de comprar?

Durante la visita: el gestor consulta que productos que no compra tienen alta propensión a introducir en el cliente y cuánta cantidad de cada uno.

Después de la visita: el gestor incorpora en el mismo sistema su feedback respecto a su experiencia en función del éxito de las predicciones, lo cual ayudará al sistema a mejorar.

Beneficios de un sistema de recomendación para el equipo de ventas

  • Resultados: Se incrementan las referencias introducidas desde el primer mes de puesta en marcha.
  • Potenciar las ventas: a través de cross selling y up-selling el ticket medio y la introducción de nuevos productos en el mercado.
  • Relaciones: Se mejora el conocimiento que se tiene de los clientes y sus necesidades favoreciendo una atención más personalizada.
  • Estrategia: Se toman decisiones estratégicas basadas en el comportamiento de consumo de tus clientes que ayudan en: nuevos lanzamientos al mercado, puntos calientes…

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Implementa nuestro Sistema de Recomendación

En Clarcat somos conscientes de la importancia de la extracción de datos y su tratamiento en el mundo empresarial. Ponerte en manos de profesionales que sepan manejar y extraer conclusiones puede ser determinante para el éxito de tu negocio. Por eso diseñamos e implementamos nuevas soluciones tecnológicas con los últimos avances en Machine Learning e Inteligencia Artificial que automatizan predicciones dan respuestas a casuísticas, optimizando el tiempo de trabajo de tus equipos al máximo.

Obtén más información sobre la labor que realiza nuestro equipo de Advanced Analytics Click aquí y ponte en contacto con nosotros si estas interesado en alguno de nuestros servicios.

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