Bienvenido a este artículo, mi nombre es Miguel Ángel Rubio y hoy me gustaría hablarte de los sistemas de recomendaciones.

Vamos a empezar con lo más básico de las técnicas de recomendaciones. Antes de empezar, puntualizarte que el post no es ni técnico, ni difícil.

¿Qué es un sistema de recomendaciones?

Un sistema de recomendaciones es un algoritmo que busca contenido que te puede gustar y te lo muestra. Grandes empresas ya lo están usando:

  • Amazon: Cuando vamos a comprar un artículo siempre nos muestra artículos relacionados.
  • Instagram: Apartado de descubrir fotos relacionadas.
  • Netflix: Cuando acabas una película te suele mostrar otras relacionadas con la que acabas de ver.

Si vamos a Amazon, podemos encontrar con relativa facilidad esta característica.

Sistema de Recomendaciones
Podemos encontrar en cualquier articulo el sistema de recomendaciones

Ahora que sabemos como lo usan las grandes empresas.

¿Para que sirve un Sistema de Recomendaciones?

La respuesta corta: Para ganar más dinero contigo.

Depende de la empresa lo hará de una forma u otra. Vamos a analizar los casos que hemos visto.

– Amazon

Él más claro es Amazon. Cuando vas a comprar a Amazon no siempre tienes claro el modelo que quieres comprar o si necesitas algún complemento. Con el apartado de artículos recomendadoes encontrarás más opciones y complementos para tu compra. Lo que significa que puedes acabar comprando otro o comprando más cosas. Es decir, que no pierden una venta si al final no compras el primer producto por el que entraste. Puede incluso, que hasta compres más cosas de las que ibas a comprar en un principio.

– Instagram

Instagram no busca una retribución tán directa. Sin embargo, lo que hace instagram es mantenerte más tiempo dentro de la App. Si tu buscas algo que te gusta y te empieza a mostrar contenido relacionado es más probable que te quedes dentro de la App. Cuanto más tiempo estés dentro más anuncios vas a ver, luego hay más probabilidades de que algún anunciante capte tu atención y pueda sacarte algo de valor. Y obviamente pagarselo a Instagram. Pero tambien les estás dando información que es uno de los bienes más preciados en estos tiempos. En función de los likes, comentarios y el tiempo que pases viendo las publicaciones van a ir descubirendo más cosas sobre ti.

– Netflix

Netflix tampoco busca una retribución directa, lo que más le interesa es saber tus gustos. Cuantos más datos tenga de ti para el mejor. Con estos datos luego los puede convertir en valor. Entonces lo que quieren es como Instagram que no abandones su App. Que siempre que entres tengas algo que ver. Para que no pierdas interés en Netflix y que así no abandones su suscripción mensual.

En resumen, todas las empresas que lo usan lo que buscan es sacar más valor de sus clientes. Cada una tiene una forma distinta de sacarle valor pero todas usan el mismo sistema: Las Recomendaciones.

¿Como funciona?

Generalmente los sistemas de recomendaciones funcionan con un Inteligencia Artificial. Lo que hacen es primero recoger los datos de los clientes/usuarios. Para posteriormente procesarlos y poder generar las recomendaciones en función de la persona.

Filtrado Colaborativo

Una de las técnicas más usadas es el Filtrado Colaborativo. De una forma breve y sencilla esta técnica consiste en descubrir patrones de comportamiento. Es decir, volvemos al caso de Netflix. Imaginemos que un usuario ve varias películas de Marvel y les pone una calificación de 10/10, Capitán América, Iron Man, El increíble Hulk. Si de repente entra un usuario nuevo y ve Capitán América y después de verla le deja un 10/10 el sistema relacionará los 2 usuarios y entonces al segundo le recomendará como próximas películas Irona Man y El increíble Hulk. Os dejo un link a Wikipedia para que indaguéis más sobre como funciona el Filtrado Colaborativo.

Y hasta aquí hemos llegado en esta entrega. Si te ha gustado el post agradecería que dejarás un comentario. Tengo más artículos que son no técnicos y para todos los públicos para que puedas saber más sobre como funciona las tecnologías más usadas.


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