Recomendaciones… ¡en todas partes!

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Las recomendaciones de productos y contenidos no son algo nuevo en la web, de hecho sitios tan populares como Amazon y Netflix cuentan con las recomendaciones como si fueran su estandarte, así como una forma de mejorar su negocio, aumentando las conversiones, e incrementando las ventas o suscripciones a sus servicios. Aunque Amazon no hace públicos los datos de las ventas que provienen de sus recomendaciones, es de estimar que están en torno al 30% de sus ventas totales, y atendiendo a la gran cantidad y variedad de recomendaciones que se muestran en la web de Amazon, las recomendaciones son algo totalmente core para Amazon.

De hecho, si analizamos la cantidad de recomendaciones a la que nos expone Amazon en su web, nos podemos quedar totalmente sorprendidos. Nada más entrar, en su página home, ya estamos expuestos a 9/10 bloques distintos de recomendaciones (productos a considerar, productos en base a tus búsquedas, nuevos para ti…). Si elegimos un producto, nos encontramos con otros 8 bloques de recomendaciones, algunos de ellos son recomendaciones de mucha calidad, como las recomendaciones del tipo «clientes que vieron este producto al final compraron», o las recomendaciones de etiquetas o categorías a considerar. Añadimos el producto al carrito y nos enfrentamos a otros 4 bloques de recomendaciones. Vamos, que haciendo el proceso de compra más rápido y posible en Amazon, tenemos que sobrevivir a 22 bloques de recomendaciones distintos, cada uno de los cuales con varios productos. Todo un gran reto para los más consumistas (como es mi caso).

Más allá de Amazon y Netflix, en los últimos meses parece existir una tendencia generalizada a incorporar recomendaciones en casi todos los servicios populares de Internet, tanto recomendaciones sociales, como recomendaciones generadas de forma automática a partir del comportamiento y las acciones de un determinado usuario en el sitio web.

Durante 2010, GetGlue consiguió bastante buzz, con apariciones en Mashable, Techcrunch y con bastante presencia en medios sociales gracias a su integración con Twitter y Facebook. GetGlue es un servicio de recomendaciones de productos, que permite a los usuarios recomendar productos de cualquier tipo (libros, discos, etc.), así como recibir recomendaciones basadas tanto en el círculo social como en su actividad en el sitio, y además utiliza técnicas de gamificación al más pulo estilo FourSquare, con una serie de «badges» en función de una serie de logros y retos.

En Julio de 2010, Twitter anunciaba su funcionalidad de recomendación de usuarios a quienes seguir. Esta nueva funcionalidad generó bastante revuelo por la calidad de las recomendaciones, que era menor de la calidad esperada por la mayoría de los usuarios, pero también representó un paso muy importante con respecto a las «sugerencias» manuales de usuarios a quienes seguir. Además de Twitter, Facebook también ha hecho sus pinitos con las recomendaciones, y desde hace tiempo disponemo de plugins que permite mostrar contenidos recomendados en función del perfil del usuario en Facebook. Si bien las recomendaciones generadas por Facebook solo tienen en cuenta el aspecto social de las recomendaciones, suponen una forma rápida y simple de integrar recomendaciones en cualquier sitio web. Así mismo, durante 2010 también vimos como Amazon y Facebook llegaban a un acuerdo para ofrecer recomendaciones sociales basadas en el círculo social de Facebook dentro de Amazon.

Ya metidos en 2011, y más concretamente en estos últimos días, hemos podido ver como los sistemas de recomendación están integrándose en todo tipo de servicios. Por ejemplo, la gran novedad de FourSquare para el SXSW, ha sido la introducción de recomendaciones de locales dentro de su aplicación, lo cual permite a los usuarios descubrir nuevos lugares que visitar, en función de sus check-ins previos, así como la actividad de sus amigos. La introducción de las recomendaciones en esta plataforma de geolocalización, unida a las nuevas funcionalidades de cupones y descuentos, posicionan a FourSquare como una aplicación cada vez más útil y «rentable» para el usuario, lo cual creemos que la ayudará a pasar de ser un juego entretenido basado en localización a una aplicación que proporciona un valor añadido real al usuario.

También esta semana veíamos el nacimiento de Zite, un Flipboard killer que trata de aprovechar el éxito cosechado por Flipboard durante el 2010, y potenciarlo todavía más al ofrecer contenidos personalizados para cada usuario en función de las noticias por las que muestra interés. Zite realmente es una aplicación muy útil ya que utiliza un sistema de recomendación para ayudar al problema de la sobrecarga de información que es particularmente duro en el entorno de las noticias y contenidos en la web. Habrá que ver cómo evoluciona en los próximos meses, pero todo apunta a que sea una de las aplicaciones que más entusiasmo genere en 2011.

Y como el tema de las noticias personalizadas no es un tema nuevo (aunque si muy poco explotado, o al menos con poco éxito hasta el momento), no nos ha extrañado ver cómo The New York Times incorporaba recomendaciones de contenidos que atienden tanto al círculo social del usuario, como basadas en la actividad del usuario en el sitio.

Hemos llegado al punto en el que la tecnología de recomendación está más que preparada para ser incorporada en cualquier tipo de servicio, aportando un gran valor añadido, tanto por ayudar a la fidelización de los usuarios, como por aumentar las conversiones y las ventas en los servicios que viven de las ventas de productos, o servir leads a terceros. Seguro que durante 2011 veremos muchas noticias al respecto.

Cofundador y CMO de BrainSINS. Apasionado del eCommerce, conversiones, márketing online y Big Data.

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