Cada día más negocios y retailers aprovechan el poder de los datos para mejorar sus ventas mediante la implementación de sistemas de recomendación en sus espacios.
Los sistemas de recomendación se desarrollan a partir de técnicas de Inteligencia Artificial, con el objetivo de predecir los gustos de los usuarios y recomendar propuestas de producto y servicios de su interés.
Basados en algoritmos, analizan y predicen las necesidades del público haciendo uso del dato.
Sin embargo, ¿cómo logran llegar a esos niveles de predicción? A continuación, os vamos a explicar una serie de metodologías más aplicadas y efectivas en los puntos de venta.
¿Cómo funcionan los Sistemas de Recomendación?
Mediante el análisis de datos y el desarrollo de patrones de comportamiento, que combinados se adaptan según las características de cada punto de venta.
Un mercado cada vez más exigente nos obliga a buscar soluciones más sofisticadas y que mediante el uso de distintas tecnologías aplicadas al retail podemos encontrar.
Veamos algunas:
Filtros basados en contenido
Tienen como base de la predicción del producto y sus características, es decir, para un usuario concreto se analizan sus gustos o compras mostrando productos de características similares.
La recomendación se basa en el contenido de los productos sin tener en cuenta la opinión subjetiva del resto de usuarios. Esto ofrece predicciones más comprensibles para los usuarios
Dicho de una forma más sencilla: “cómo te ha gustado este producto, es muy probable que te guste este otro” por su similitud, características etc.
Está técnicas se pueden aplicar en técnicas de upselling donde ofrecemos un producto alternativo de mayor precio.”
Recomendación cruzada
Su funcionamiento es similar al de los filtros basados en contenido. En este caso, se agrupan los productos que usualmente se compran juntos o que son valorados de manera análoga por los usuarios.
Para un usuario al que le guste o compre asiduamente un producto, se le recomendarán productos similares siguiendo este criterio.
Filtros colaborativos
Estos filtros basan su funcionamiento en la información que se tiene acerca de los usuarios. El sistema analiza las compras, gustos o valoraciones de todos los consumidores; esta información la emplearemos para aplicarla en grupos de consumidores similares o con los mismos gustos.
Creamos clústeres de comportamiento que nos permiten conocer el perfil del público de tu negocio según los días y las franjas horarias.
Podemos recomendar productos a un usuario, aunque no lo haya consumido, porque han gustado a usuarios similares y puede despertar su interés.
Recomendaciones menos evidentes que hacen uso de un mayor volumen de información, ya que hemos tenido en cuenta todos los gustos del usuario y de aquellos similares a él.
Ladorian ofrece un sistema exclusivo de recomendaciones
Ladorian es una empresa tecnológica especializada en la implementación de Sistemas Recomendación Inteligentes basados en la Inteligencia Artificial y aplicable todos los negocios con punto de venta.
¿Cómo lo logramos?
Nuestro algoritmo Prime Time analiza los datos a todos los niveles: producto, categorías, compras de los clientes, hábitos de consumo etc. Esto nos permite desarrollar un sistema inteligente de recomendaciones basado en técnicas de segmentación y venta cruzada.
Un sistema exclusivo para el sector del retail que saca el máximo partido de tus datos en tiempo real y con resultados reales.
Disponiendo de un conjunto de datos de suficiente tamaño, podemos generar recomendaciones personalizadas con una alta probabilidad de adecuarse a los gustos particulares de los usuarios.
Por norma general es necesario combinar distintas metodologías y, en muchos casos, esta combinación viene condicionada por las características del retail o punto de venta.
Como habrás podido ver, tenemos la solución que buscas para tu retail. ¡Consúltanos sin compromiso y te ayudaremos a implementar un Sistemas de Recomendación Inteligente en tu punto de venta!
¿Empezamos?
