Alternativas para integrar un sistema de recomendación en tu tienda online

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Con el lanzamiento de BrainSINS ya hemos comentado en este blog las ventajas que presenta poner un sistema de recomendación en tu tienda online. A estas alturas quizás lo tengas claro, quizás hayas decidido que realmente necesitas un sistema de recomendación. En ese caso, la siguiente pregunta que debes plantearte es: ¿cómo lo consigo?

Lo cierto es que las opciones principales pasan por decidir si lo desarrollas con el conocimiento y los recursos que actualmente existen en tu compañía, si contratas a una empresa que te haga un sistema a medida, o bien si integras un software como servicio (SaaS) proporcionado por un tercero. Pero para poder tomar esa decisión es necesario que conozcamos los diferentes elementos que intervienen en un sistema de recomendación, con la idea de determinar qué partes puede tener sentido externalizar y cuáles deben quedarse en la empresa.

Desde los datos hasta su análisis

Básicamente existen 4 elementos importantes en cualquier sistema de recomendación: datos, algoritmos, diseño y métricas.

Los datos representan diferentes propiedades y características de los usuarios y productos dentro de la tienda online. Generalmente se refieren a las acciones que realizan los usuarios sobre los productos, que incluyen visitas a las páginas de producto, compras, valoraciones o comentarios, entre otros. El problema con los datos es cómo recogerlos, y aquí podemos combinar datos implícitos que el usuario proporciona por el simple hecho de realizar el proceso de compra (por ejemplo, visitas a productos o compras) con datos explícitos que generalmente aportan una información más valiosa, aunque son más difíciles de conseguir (valoraciones o comentarios).

Los algoritmos utilizan los datos para determinar qué productos se deben recomendar a cada cliente de la web. Seguramente éste constituye el elemento más complejo, la principal barrera de entrada para una empresa que quiera desarrollar su propio sistema de recomendación, pero no sólo por lo fácil o difícil que pueda resultar el desarrollo de estos algoritmos, sino también por los problemas de escalabilidad que se presentan cuando el tamaño de los datos va creciendo.

Un punto positivo es que existe un buen número de algoritmos conocidos desde hace tiempo. Estos algoritmos utilizan generalmente enfoques colaborativos y basados en contenido, y su resultado está sobradamente comprobado. El primer problema en este punto es que no todos los algoritmos son idóneos: los más sencillos producen recomendaciones muy mejorables, y los más complejos tardan demasiado tiempo en generar las recomendaciones. Por esta razón, hay que utilizar algoritmos que sean lo suficientemente avanzados como para que arrojen buenos resultados, pero lo suficientemente sencillos como para que se puedan calcular en un tiempo aceptable. El segundo inconveniente es los algoritmos poseen una serie de atributos que les hacen más adecuados para diferentes tipos de negocio. Por eso conviene disponer de varios algoritmos y utilizar el más conveniente en cada sección de nuestra tienda online.

Ya sabemos que el diseño y la usabilidad en eCommerce adquieren una gran importancia: un buen producto con un mal diseño pasa desapercibido, y las recomendaciones no son una excepción. Elegir bien la posición donde se muestran las recomendaciones, el número de elementos a mostrar y la información visible de cada producto pueden animar a los clientes a seguir una buena recomendación. Sin embargo, una mala combinación de éstos puede esconderla.

Y llegamos a las métricas. Seguramente te resultará familiar la frase: “lo que no se mide no se puede mejorar”. Y esto, en cualquier sitio web, es una máxima que todos debemos tener muy presente. En el caso de las recomendaciones también es verdad, bien sea para comprobar las mejoras alcanzadas por un sistema de recomendación, o para comparar la efectividad de varios recomendadores y elegir el mejor.

El hombre que pretende verlo todo con claridad antes de decidir nunca decide

Esta cita de Amiel deja bien claro el objetivo de este post: el desconocimiento de un tema nos resta seguridad a la hora de tomar una decisión, pero aún así podemos tomar una decisión que implique un riesgo mínimo.

Volvamos entonces a las alternativas que dábamos al principio. ¿Desarrollamos nuestro propio sistema de recomendación? En el mejor de los casos, si tienes en tu empresa gente con los conocimientos necesarios sobre algoritmos y escalabilidad, deberás prescindir de ellos para otras tareas, y tardarán seguramente entre cinco y diez veces más tiempo del que ellos mismos piensen. Además, necesitarán al menos doblar este período si intentan crear una herramienta para el análisis de las métricas.

¿Contratamos a una empresa que lo desarrolle? Si esta empresa tiene que empezar de cero, no va a tardar menos de lo que lo haría la tuya, y además te cobrará el doble. Y si ya ha desarrollado algo similar, seguro que tenía una serie de características específicas del cliente anterior, y la adaptación también resultará larga y cara.

¿Integro un servicio de un tercero? Generalmente estos servicios tienen varias ventajas: son lo suficientemente genéricos como para adaptarse muy fácilmente a cualquier sitio web; poseen una forma de pago que resulta más barata que un producto a medida; no sobrecargan tus máquinas; actualizan el software de forma dinámica; y si en un momento dado no estás satisfecho, siempre podrás cancelar el contrato y buscarte otra mejor.

Eso sí, no sirve cualquier empresa, y debemos evaluar qué nos ofrecen en cada uno de los 4 elementos que hemos comentado antes. En el caso de los datos, deben proporcionar una manera fácil y flexible de enviar la información. Los algoritmos deben ser lo suficientemente variados como para permitir afrontar diferentes situaciones y peculiaridades de cada sitio web. El diseño siempre correrá del lado del propietario de la tienda online, pero se debe buscar un proveedor que facilite la integración del diseño ofreciendo distintas posibilidades (widgets, javascript o un API). E, igualmente, el análisis de las métricas deberá realizarlo también el propietario, pero a través de una buena herramienta proporcionada por el proveedor.

En resumen, utilizar un proveedor de recomendaciones en formato SaaS tiene sus ventajas e inconvenientes, y todos deben ser considerados. Si no te gusta ceder el control del software que utilizas, o si piensas que tu negocio es tan particular que no puede utilizar un software genérico y flexible, entonces busca un desarrollo a medida. Pero si no es tu caso, recuerda que el SaaS disminuye el coste de entrada, minimiza el riesgo, garantiza una serie de actualizaciones por parte de alguien que no quiere perder a sus clientes y elimina la necesidad de una infraestructura costosa.

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