Spring GDS 25 Aniversario
Una empresa de logística que envía a 190 países construyó algo para enviarse a sí misma.
Motor de recomendación
¿Qué es un motor de recomendación?
Un motor de recomendación es un sistema que predice qué es probable que quiera un usuario a continuación y se lo muestra. Es la maquinaria detrás de la fila de "también te puede gustar", el siguiente vídeo sugerido, los productos que aparecen al pagar. El motor toma lo que sabe de un usuario y de su comportamiento y ordena un catálogo de artículos según lo probable que sea cada uno de ser relevante ahora mismo.
Hay dos enfoques clásicos, a menudo combinados. El filtrado colaborativo recomienda según patrones entre usuarios: quienes compraron esto también compraron aquello. El filtrado basado en contenido recomienda artículos parecidos a los que ya gustaron a un usuario, juzgados por los atributos de los propios artículos. Los motores modernos mezclan ambos y añaden machine learning encima para manejar la escala y los arranques en frío, el problema de recomendar a alguien que el sistema apenas ha visto. Una tienda online que sugiere productos según lo que compraron compradores similares es un motor de recomendación con filtrado colaborativo, y uno bien ajustado puede elevar una parte considerable de los ingresos.
El motor es solo tan bueno como los datos y el bucle de retroalimentación que tiene detrás. Cada clic, compra y descarte es una señal, y un recomendador que aprende de esas señales rápido superará a uno que recomienda los mismos artículos populares a todo el mundo.
Motores de recomendación en Dallonses
Construimos motores de recomendación que mueven una métrica real, no que solo quedan bien en una demo. Eso empieza por los datos: señales de comportamiento limpias, una definición clara de qué es de verdad una buena recomendación y una forma de medirla una vez está en producción. Un recomendador que optimiza la cosa equivocada puede dañar la experiencia en silencio.
Nuestro trabajo aquí une el machine learning con los insights de clientes basados en datos, porque un motor sólido depende de entender de verdad cómo se comportan los clientes. Construimos el modelo, lo conectamos al producto y lo hacemos correr contra tráfico real con tests A/B para que la mejora se mida y no se suponga. Las soluciones de IA que lanzamos aquí se ajustan al catálogo y a los clientes del cliente, no a un benchmark genérico.
¿Quieres mostrar a cada cliente lo que es más probable que quiera? Construyámoslo.
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