El arte de posicionarse en el e-commerce

En el mundo de las compras en línea, conseguir los productos correctos para los clientes correctos es todo. Imagina que estás buscando un par de zapatos en línea. Escribes "zapatos cómodos", ¡y voilà! Aparece una lista que te muestra de todo, desde stilettos elegantes hasta zapatillas. Probablemente quieras ver primero las opciones más relevantes, ¿verdad? Ahí es donde el ranking se vuelve crucial. Plataformas de comercio electrónico como Amazon y eBay invierten mucho tiempo y esfuerzo para asegurarse de que te muestren lo que quieres ver.

El ranking es importante porque puede hacer o deshacer una venta. Si un cliente no ve los zapatos adecuados de inmediato, puede que se vaya a otro sitio. En el mundo de los negocios, cada clic cuenta, y cada clic puede significar dólares en el banco. Teniendo esto en mente, las plataformas de comercio electrónico mantienen en secreto sus métodos de ranking, lo que hace que estudiarlos sea un poco como tratar de encontrar a Waldo en una multitud: ¡difícil!

#¿Qué es el Aprendizaje para Clasificar (LTR)?

El Aprendizaje para Clasificar (LTR) es un término elegante que simplemente significa cómo un computador aprende a organizar elementos según su importancia o relevancia. En comercio electrónico, esto generalmente implica averiguar cómo obtener los mejores resultados de la amplia gama de productos disponibles.

Cuando buscas algo en línea, el sitio de comercio electrónico trata de identificar cuáles productos te gustaría más, basándose en varios factores. Estos factores pueden incluir qué tan popular es un producto, cuánto les gustó a los clientes basado en compras anteriores, e incluso cuánto están dispuestos a pagar los vendedores para que sus productos sean vistos. Desafortunadamente, no hay fórmulas simples que digan qué métodos de ranking funcionan mejor porque cada experiencia es única, al igual que cada cliente.

#¿Por qué es tan importante el ranking?

¿Alguna vez has intentado desplazarte por páginas y páginas de resultados de búsqueda? No es muy divertido. De hecho, muchas personas se cansan y ni siquiera se molestan en mirar las páginas posteriores. Si un producto está en la Página 2 o más allá, podría no existir. Las plataformas de comercio electrónico lo saben y quieren asegurarse de que los productos más relevantes estén justo ahí para que los veas, para que no tengas que desplazarte sin fin.

El desafío radica en entender las preferencias de cada cliente. No todos buscan el mismo tipo de zapatos, y diferentes personas pueden encontrar atractivos distintos productos. Algunos pueden preferir la comodidad, mientras que otros pueden querer algo a la moda o en oferta. Por eso el ranking es un rompecabezas tan intrincado para las empresas.

#Los desafíos del ranking en comercio electrónico

Las plataformas de comercio electrónico enfrentan algunos desafíos únicos cuando se trata de asegurarse de que sus rankings sean precisos. No solo intentan colocar productos en una página y dar por hecho el trabajo. Aquí hay algunos de los desafíos comunes:

1. Cambios dinámicos: Productos, precios y preferencias de los clientes cambian rápidamente en el mundo del comercio electrónico. Lo que es popular hoy puede que no sea la última tendencia de mañana. Piensa en ello como una fiesta de baile interminable donde la música sigue cambiando. ¡Los algoritmos de ranking tienen que mantenerse al día!

2. Variedad de productos: En las tiendas físicas, los artículos similares pueden organizarse de manera ordenada. En el mundo en línea, el mismo producto puede ser vendido por diferentes empresas, a veces haciendo que se sienta como un buffet salvaje de opciones. Si buscas "filtro de aire", podrías ver el mismo producto listado múltiples veces con precios variados. Es como tratar de pedir una pizza y encontrar que todos la hacen un poco diferente.

3. Comportamiento del usuario: Las personas compran de manera diferente. Algunos se desplazarán por las primeras páginas y comprarán algo que les guste, mientras que otros navegarán durante horas buscando la mejor oferta. Entender estos diversos comportamientos de compra agrega otra capa al rompecabezas del ranking.

4. Búsquedas cortas: Cuando buscas en línea, es posible que solo escribas unas pocas palabras, como "zapatos de correr". Estas palabras clave a menudo son cortas y directas, lo que significa que los algoritmos de ranking deben leer entre líneas para averiguar qué es lo que realmente estás buscando.

#Enfoques para Aprender a Clasificar

Hay algunas formas en las que los sistemas pueden aprender a clasificar productos de manera efectiva. Estas se pueden dividir en tres categorías principales: enfoques pointwise, pairwise y listwise.

#Enfoques Pointwise

Este método observa pares de productos y consultas de forma independiente. A cada artículo se le asigna una puntuación basada en cuán relevante es para la consulta del usuario. Piensa en ello como juzgar cada platillo en una comida compartida uno por uno. Podrías mirar cada platillo, probarlo y darle una puntuación, pero no realmente comparar cómo se sostiene un platillo frente a otro.

Aunque es simple y más fácil de calcular, este enfoque podría no captar la imagen general de manera tan efectiva. Si tienes un gran buffet de opciones, simplemente puntuar cada elemento individual no te da una idea de cuáles elementos combinan mejor o qué platillos podrían ser más populares en general.

#Enfoques Pairwise

Este método es un poco más complicado. En lugar de observar productos individuales, compara dos elementos a la vez. Pregunta: "¿Cuál de estos dos productos es más relevante?" Es como tener una prueba de sabor entre dos platillos en una comida compartida; al compararlos directamente, puedes decidir mejor cuál es el favorito.

Aunque este método es más informativo que el enfoque pointwise, aún tiene limitaciones. Estás comparando solo dos elementos a la vez en lugar de mirar toda la variedad de opciones disponibles.

#Enfoques Listwise

Los enfoques listwise llevan las cosas un paso más allá al considerar listas completas de productos. Esto es muy similar a juzgar toda una comida en lugar de platillos individuales o pares. Los clasificadores evalúan qué tan bien trabajan los elementos juntos como un grupo.

Este método puede ayudar a asegurar que el ranking general de una lista completa sea exactamente lo que los usuarios podrían querer ver. Si un artículo es mucho más popular que los demás, este enfoque podría ayudar a colocarlo más alto en el ranking que el resto.

#Evaluación de Sistemas LTR

Una vez que tienes un sistema de ranking en marcha, necesitas evaluar qué tan bien funciona. Similar a calificar el trabajo de un estudiante, las plataformas de comercio electrónico confían en métricas específicas para evaluar su rendimiento. Algunas métricas comúnmente utilizadas incluyen:

• NDCG (Ganancia Acumulativa Normalizada Descontada): Este término elegante evalúa la calidad del ranking midiendo qué tan bien coinciden los elementos superiores con las preferencias del usuario. Cuanto más alta sea la puntuación, mejor será el ranking.

• MAP (Precisión Promedio): Esta métrica observa qué tan bien los rankings proporcionan resultados relevantes. Te dice la proporción de productos relevantes entre los resultados superiores mostrados.

• MRR (Rango Recíproco Medio): Este se enfoca más en la posición del primer producto relevante en el ranking. Si el artículo deseado aparece rápidamente, la puntuación es alta. Si no, la puntuación se reduce.

• ERR (Rango Recíproco Esperado): Este mide qué tan satisfechos están los usuarios con los productos clasificados. Toma en cuenta el comportamiento del usuario para dar una visión más matizada de la efectividad del ranking.

#Disponibilidad de Datos en el Comercio Electrónico

Uno de los mayores obstáculos en la investigación y mejora de algoritmos de ranking es la falta de conjuntos de datos disponibles. Muchas plataformas de comercio electrónico son reservadas sobre sus datos para proteger sus ventajas competitivas. Imagina tratar de hornear un pastel sin conocer la receta, ¡frustrante, verdad?

Aunque existen algunos conjuntos de datos, a menudo carecen de las características necesarias para un análisis significativo. El conjunto de datos de Mercateo es un ejemplo, pero tiene limitaciones que restringen su utilidad. Los investigadores a menudo tienen que buscar conjuntos de datos que proporcionen suficientes ejemplos variados para probar sus ideas de manera efectiva.

#Experimentando con Rankings

Para entender mejor y comparar diferentes métodos de ranking, los investigadores realizan experimentos utilizando varios conjuntos de datos. Estos experimentos les permiten ver qué método clasifica los productos mejor bajo diferentes circunstancias.

Con el crecimiento del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, las plataformas de comercio electrónico tienen a su disposición una gran cantidad de herramientas para mejorar los métodos de ranking. Al experimentar con varios algoritmos, los investigadores pueden aprender mejor cómo hacer coincidir productos con las necesidades de los usuarios, haciendo que las compras sean más fáciles y agradables.

#El Futuro del Ranking en Comercio Electrónico

A medida que la tecnología de comercio electrónico continúa evolucionando, también lo harán los métodos utilizados para clasificar productos. Siempre hay margen de mejora, especialmente a medida que las plataformas aprenden más sobre las preferencias y comportamientos de los usuarios.

Imagina un futuro donde puedes buscar "suministros de repostería", y el sistema sepa que estás buscando ingredientes sin gluten en lugar de harina normal. Este nivel de personalización es lo que las plataformas de comercio electrónico buscan, y está a la vuelta de la esquina.

Con la continua investigación, experimentación y mejora en los sistemas LTR, el mundo de las compras en línea podría volverse aún más receptivo, intuitivo y fácil de usar. Al final, el objetivo es simple: clientes felices que encuentran lo que necesitan rápida y fácilmente.

Así que la próxima vez que encuentres el par de zapatos perfecto en solo unos clics, ¡puedes agradecer al complejo mundo de los algoritmos de ranking que trabajan detrás de escena!