Un motor de recomendaciones emplea algoritmos de filtrado de filtros para sugerir contenido, ofertas y productos según los perfiles de cada individuo o de las audiencias. Todo ello mediante reglas de colaboración basadas en contenido y personalidades para impulsar las recomendaciones.
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Si buscas ofrecer mejores experiencias de usuarios y más rentabilidad, te enfrentarás a varios desafíos. Para triunfar, debes apoyarte en los datos y gestionar el contenido de forma eficaz.
Herramientas mal integradas
Procesos manuales
Falta de control de responsables de marketing
Calidad de datos deficiente
Los motores de recomendaciones hacen más que facilitar a los usuarios la búsqueda de música, películas o noticias: ayudan a reforzar tu relación con tus clientes.
Los algoritmos de autoaprendizaje encuentran relaciones entre los productos rápidamente y se conectan al comportamiento de los usuarios para determinar la probabilidad de transformación de un consumidor. De esta forma, se descubren los productos más rápido.
Las recomendaciones pueden aumentar el consumo de contenido, acortar el camino hacia el contenido relevante y disparar el tiempo de interacción con tu marca.
A medida que los usuarios interactúan con el contenido recomendado, automáticamente se van creando perfiles de clientes más detallados, lo que ayuda con la orientación de audiencias parecidas. Los datos históricos y en tiempo real se combinan para ofrecer actualizaciones constantes.
Las recomendaciones de productos aumentan el número de ventas y el valor del ciclo de vida del cliente mediante experiencias personalizadas mejoradas.
Adobe Target te proporciona control sin precedentes con sus capacidades de recomendación, incluidas la optimización de contenido automático y la configuración de algoritmos personalizables. Target te ayuda a guiar a los usuarios hacia el contenido y los productos más relevantes.
Descubre cómo Adobe ayuda a las marcas de hoy en día a crear completas experiencias personalizadas.
“Es importante que sepamos primero cómo funcionan los recorridos de los clientes y, luego, saber cómo optimizarlos”.
Will Harmer,
director sénior de estadísticas y optimización en EE
“Para nosotros es fundamental ofrecer una buena experiencia antes de emprender el viaje, así como cerciorarnos de proporcionar a los clientes la información sobre los lugares que les interesan”.
Marlies Roberts,
vicepresidente de operaciones de marketing en Overseas Adventure Travel
¿Cómo funciona un motor de recomendaciones?
La mayoría de los algoritmos de recomendación atraviesan tres fases: recopilación de comentarios, aprendizaje y predicción. Los conjuntos de datos recogidos durante la recopilación de comentarios pueden estar basados en la memoria, en modelos o en observaciones.
¿Los motores de recomendaciones emplean datos en tiempo real?
Sí. Los sistemas se pueden configurar para analizar datos en tiempo real. Sin embargo, algunos motores llevan a cabo el procesamiento por lotes, que actualiza las recomendaciones de forma periódica.
¿Cómo seleccionan los motores de recomendaciones los productos que mostrar?
Los sistemas emplean algoritmos de filtrado para proporcionar selecciones de productos. Entre los filtros, se incluyen las recomendaciones de colaboración, las basadas en contenido y las híbridas que buscan similitudes en artículos o comportamientos de usuarios.
¿Qué son los comentarios explícitos e implícitos?
Los comentarios explícitos se recopilan a medida que los usuarios interactúan con las recomendaciones. Los comentarios implícitos deducen las preferencias de los usuarios al analizar acciones como el historial de compras, el historial de navegación y el tiempo empleado en los sitios web.
¿Hay motores de recomendaciones para los entornos móviles?
Sí. Las recomendaciones móviles automatizadas ofrecen productos personalizados contextuales, que pueden estar basados en la ubicación, la estación, la franja horaria, etc.
¿Cómo se mide el rendimiento de un motor de recomendaciones?
Las pruebas A/B pueden mostrar el rendimiento de un sistema. Los responsables de marketing emplean varias métricas, incluidos el valor del ciclo de vida del cliente, la tasa de clics, la tasa de conversión y el ROI para medir los resultados.