El Marketing y los Sistemas de Recomendación

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En general, durante todo el RecSys’09 se mostró un alto interés en la aplicación de los Sistemas de Recomendación al marketing. Michel Wedel es un experto en marketing de la Escuela de Negocios Robert H. Smith, de la Universidad de Maryland, que impartió una sesión especial con el título “Up-Close and Personalized: A Marketing View of the Future of Recommendation Algorithms”, en la que este interés quedó totalmente claro.

Según Michel, en primer lugar, diversas investigaciones en el campo del Marketing  sobre el comportamiento de los usuarios han deemostrado que:
  • Los sistemas de recomendación (SR) ayudan a reducir los precios pagados, mejorar las decisiones e influir en las opiniones de los usuarios.
  • Los SR generalmente mejoran la calidad y aceptación las recomendaciones.
  • Las decisiones finales tomadas por los usuarios dependen del contexto y el formato de visualización.

Estos puntos coinciden además con lo comentado por Francisco Martín en su charla “Top 10 Lessons Learned Developing, Deploying, and Operating Real-World Recommender Systems“.

Otro punto importante de la charla de Michel daba pistas sobre los criterios que debe tener una empresa que quiera utilizar Sistemas de Recomendación a la hora de implantar este tipo de servicios:
  • En primer lugar, recomendaba no crear SR propios y confiar en proveedores externos.
  • Los SR son especialmente recomendables para empresas que tienen cantidades masivas de datos, y cualquier red social media actual los tiene.
  • No hay que confiar en sistemas que utilicen únicamente el filtrado colaborativo, y buscar proveedores que ofrezcan sistemas híbridos que utilicen también etiquetas y contenidos.
  • Pasar de los SR estáticos que actualizan las recomendaciones cada cierto tiempo a los sistemas dinámicos que actualizan los intereses de los usuarios con cada acción que éstos realizan.
  • Aprovechar la información que ofrecen las redes sociales sobre las amistades y similitudes entre usuarios para mejorar los resultados de las recomendaciones. En este sentido los denominados sistemas basados en confianza tuvieron también mucha repercusión durante todo el Congreso.
  • Utilizar no sólo las votaciones de los usuarios, sino también la información implícita que se proporciona a través de los clicks en enlaces y las compras de productos.
  • Mostrar al usuario fotos de los productos recomendados, ya que algunos estudios demuestran que los resultados de las recomendaciones son mejores en estos casos.

Nosotros en SGP ya habíamos integrado estas características en nuestros sistemas de recomendación, por lo que parece que estamos haciendo las cosas según las tendencias del mercado. Aún así, tenemos claro que aún queda un largo trabajo en el campo de los SR, y vamos a seguir poniendo gran parte de nuestro esfuerzo en mejorar nuestros sistemas.

Borja es el director de operaciones y co-fundador de BrainSINS. En la actualidad también imparte clases en la Escuela Politécnica de la Universidad Europea de Madrid. Perfil en Twitter: @prueno; Perfil en LinkedIN; Perfil en Google+

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