¿Cómo hacer recomendaciones personalizadas de productos más efectivas?

De acuerdo con la empresa Accenture, la inteligencia artificial es “una constelación de varias tecnologías distintas que trabajan juntas para permitir que las máquinas, sientan, comprendan, actúen y aprendan con niveles de inteligencia similares a los humanos”. 

En el terreno del software de automatización, la posibilidad de hacer recomendaciones de productos cada vez más personalizadas es el resultado de inteligencias artificiales capaces de tomar en cuenta una gran cantidad de datos comportamentales y demográficos para predecir lo que está buscando el usuario y ofrecerle una experiencia de compra mucho más agradable y que incremente al máximo las posibilidades de conversión. Contar con un motor eficiente de recomendaciones personalizadas equivale a contar con un brillante ejecutivo de ventas 24/7 en nuestro e-commerce, que pareciera conocer de memoria los gustos y las expectativas de nuestros prospectos.  

Sin lugar a dudas, aún estamos bastante lejos de que un robot pueda desempeñar las funciones intelectuales avanzadas de una persona, pero actualmente algunas IA´s ya son lo bastante sofisticadas como para incrementar la productividad del comercio digital hasta en un 38%, y se estima que para el 2035 generarán cerca de 14 trillones de dólares en ganancias, en parte gracias a la estrategia de las recomendaciones personalizadas. 

Sin embargo, hoy por hoy no existen demasiadas referencias confiables que describan cómo los distintos motores de recomendaciones funcionan  (tanto los que se basan en machine learning como los que no) y qué algoritmos son más efectivos, por lo que Sales Manago se dio a la tarea de comparar algunos de los tipos más importantes en el mercado. Hoy compartimos contigo los resultados de esta investigación para que puedas decidir en qué tipo de tecnología de automatización te conviene más invertir. 

Tipos principales de recomendaciones de productos 

Las recomendaciones personalizadas pueden desplegarse al usuario de varias maneras distintas, por ejemplo landing pages o páginas de aterrizaje, notificaciones push, mensajes de texto, e-mail, ventanas emergentes, remarketing en redes, etc. Entre todas ellas, podemos distinguir tres categorías principales:

• Recomendaciones basadas en las atribuciones del producto en que el usuario está interesado.
• Recomendaciones basadas en las acciones individuales del usuario.
• Recomendaciones demográficas que dependen de la similitud entre el usuario y otros que han adquirido ciertos productos. 

¿Cómo funciona cada una de estas categorías? ¿cómo generan retorno de inversión y cómo puede compararse su efectividad con la de los medios de publicidad masiva? Aquí hay algunos datos a tomar en cuenta:

1.- La importancia del canal 

Uno de los factores que mayor impacto tiene en la efectividad de las recomendaciones personalizadas es el canal mediante el cual le hacemos llegar la información al prospecto. Destacan en relevancia las campañas masivas y automatizadas de correos electrónicos y notificaciones en sitios web porque permiten visualizar la recomendación completa como hacer clic en ella. 

No hay que olvidar que mientras una campaña masiva llega a todos los usuarios de forma indistinta, las automatizadas se despliegan como resultado de una serie de acciones específicas del usuario. 

2.- Las recomendaciones automatizadas directo en el sitio web son las que generan más ganancias

Algunos de los insights más importantes del análisis estadístico de SALESmanago entre varias docenas de e-commerce fueron que:

• Los mensajes automatizados generan mejores resultados que las campañas masivas.
• Las notificaciones push en website generan más valor por clic que los correos masivos y los embudos de venta. 
• Aunque ambos suelen incrementar las ventas, los mensajes automatizados en sitio generan mejores resultados que los e-mails automatizados.

En conclusión, aunque es buena idea construir una estrategia de automatización desde todos los flancos, la prioridad debería ser que nuestro software pueda desplegar recomendaciones personalizadas directo en el e-commerce. 

3.- Las recomendaciones de una IA basadas en el comportamiento del usuario tienen más precisión

Hay varios criterios mediante los cuales podemos determinar qué recomendaciones le vamos a mostrar al usuario, entre ellas:

• Productos más populares
• Productos aleatorios 
• Últimos productos visitados
• Historial de compras
• Productos de la misma categoría
• Productos abandonados en el carrito 
• Productos de la misma marca
• Productos similares vistos con frecuencia 
• Datos sociodemográficos.

Todos ellos pueden ser aprovechados por un motor de recomendaciones sin inteligencia artificial, pero lo que permite una IA precísamente es combinar estos criterios y mediante algoritmos complejos determinar cuáles tienen mayores posibilidades de dar resultados con cada usuario en particular, lo que garantiza que la experiencia de compra nunca será la misma para dos personas distintas. 

Aunque un software de automatización con una IA que haga recomendaciones personalizadas en sitio siempre será una excelente inversión, no hay que perder de vista que que existen motores de inteligencia artificial más precisos que otros. Por ejemplo, SALESmanago, el software que utilizamos en Xarvis, the Customer Behavior Company, alcanza niveles de precisión de hasta el 12.23%, cinco veces más que la precisión promedio del software de automatización en el mercado. 

Si quieres saber cómo integrar esta herramienta en tu estrategia digital y comenzar a vender más y mejor, ponte en contacto con nosotros y permítenos realizar una evaluación diagnóstica y una propuesta completamente adaptada a las necesidades de tu negocio.