Mejorando las compras en línea con recomendaciones por categorías

En el mundo de las compras en línea, ayudar a los clientes a encontrar los Artículos que quieren comprar de nuevo puede mejorar su experiencia de compra. Una forma de hacer esto es a través de Recomendaciones que sugieren productos basados en lo que los clientes han comprado en el pasado. Este artículo habla de un nuevo enfoque para proporcionar estas recomendaciones, centrado en Categorías de productos en lugar de solo en artículos individuales.

#La Necesidad de Mejores Recomendaciones

Con más gente comprando en línea, los minoristas quieren hacer que sus sitios web y aplicaciones sean más amigables. Cuando los clientes pueden encontrar y volver a comprar fácilmente artículos que les gustaron antes, eso los anima a regresar. Los sistemas de recomendación tradicionales a menudo se enfocan en artículos individuales, pero esto puede ser menos efectivo para minoristas grandes con un montón de productos y clientes. En cambio, un enfoque más práctico considera categorías de artículos. Los clientes a menudo compran muchas variaciones de un producto dentro de la misma categoría, como diferentes tipos de yogur o snacks.

#El Sistema de Recomendación Propuesto

El nuevo sistema de recomendación propuesto aquí se llama el modelo Jerárquico Personalizado de Categoría y Conteo de Artículos (PCIC). Este sistema tiene dos partes principales. La primera parte predice de qué categorías es más probable que los clientes compren de nuevo, y la segunda parte proporciona una lista clasificada de artículos específicos dentro de esas categorías.

#Cómo Funciona el Modelo PC

El modelo PC se centra en diferentes categorías de productos. Utiliza datos sobre cuántas veces los clientes compran artículos dentro de esas categorías para crear una lista de categorías que es probable que compren de nuevo. Por ejemplo, si un cliente compra frecuentemente productos lácteos, el modelo reconocerá este patrón y sugerirá categorías relevantes la próxima vez que compren.

#El Papel del Modelo IC

La segunda parte del modelo PCIC, conocido como el modelo IC, mira los artículos dentro de las categorías que le interesan al cliente. Después de que el modelo PC identifica las categorías, el modelo IC clasifica los artículos en esas categorías. Por ejemplo, si un cliente le gusta el yogur, el modelo IC podría sugerir varias marcas o sabores basados en sus compras pasadas.

#Combinando los Modelos PC y IC

La lista final de recomendaciones para los clientes se crea combinando los resultados de ambos modelos. Este enfoque asegura que las recomendaciones sean personalizadas y relevantes, aumentando la probabilidad de que los clientes encuentren artículos que quieren volver a comprar.

#Por Qué las Recomendaciones Basadas en Categorías Tienen Sentido

Las investigaciones han mostrado que los clientes tienden a explorar diferentes opciones dentro de la misma categoría en lugar de quedarse con una sola marca o producto. Por ejemplo, un comprador podría probar varios tipos de detergente para la ropa o marcas de snacks. Entender este comportamiento es esencial ya que permite al sistema de recomendación adaptarse mejor a las preferencias de los clientes.

#Desafíos con los Sistemas de Recomendación Tradicionales

Los sistemas existentes a menudo se enfocan en artículos individuales, lo que puede crear desafíos. Para minoristas grandes con millones de clientes y productos, puede ser difícil hacer predicciones precisas basadas solo en artículos específicos. Este enfoque puede llevar a perder oportunidades para recomendar productos relevantes.

#Rendimiento del Modelo PCIC

El modelo PCIC fue probado contra doce otros sistemas de recomendación usando cuatro conjuntos de datos comúnmente utilizados. Los resultados mostraron que el modelo PCIC tuvo un mejor rendimiento, logrando mejores clasificaciones (NDCG) y mejorando el recall. Esto significa que el modelo fue más efectivo sugiriendo artículos que los clientes probablemente comprarían de nuevo.

#Entrenamiento en Grandes Conjuntos de Datos

Una de las ventajas significativas del modelo PCIC es su capacidad de escalar. Durante las pruebas, el modelo fue entrenado con éxito en un gran conjunto de datos que contenía información de 100 millones de clientes y 3 millones de productos. Este nivel de escalabilidad es prometedor para minoristas que operan en gran escala.

#Importancia de la Personalización

La personalización es clave para recomendaciones exitosas. El enfoque del modelo PC permite a los minoristas adaptar las sugerencias a clientes individuales basándose en su historial de compras. Al entender el comportamiento del cliente a nivel de categoría, las recomendaciones pueden ser más relevantes y atractivas.

#Recomendaciones Basadas en el Comportamiento de Compra

Una gran parte del proceso de recomendación implica observar con qué frecuencia y cuándo compran los clientes artículos. Por ejemplo, si alguien suele comprar productos de limpieza cada tres semanas, el sistema puede recomendar estos artículos justo antes de ese tiempo típico de compra. Este aspecto del modelo utiliza varios puntos de datos, incluyendo el tiempo transcurrido desde la última compra y qué tan frecuentemente se compran los artículos.

#Usando Modelos de Series de Tiempo para Predicciones

Para mejorar la precisión de las recomendaciones, el modelo emplea análisis de series de tiempo, que examina datos recopilados en diferentes momentos. Este método puede capturar tendencias y cambios en el comportamiento de compra de los clientes con el tiempo. Por ejemplo, si un cliente comienza a comprar productos orgánicos más frecuentemente, el modelo puede adaptarse rápidamente y priorizar estos artículos en recomendaciones futuras.

#El Papel del Análisis de Supervivencia

El análisis de supervivencia es una técnica utilizada para determinar el tiempo hasta que ocurre un evento particular. En este caso, el evento es la recompra de un artículo dentro de una categoría. Al analizar qué tan probable es que los clientes recompren ciertos artículos en momentos específicos, el modelo puede proporcionar recomendaciones oportunas.

#Construyendo el Modelo de Recomendación

Para construir el modelo PCIC, se utilizaron diversas técnicas. Inicialmente, se recopilaron datos sobre las compras pasadas de los clientes durante un período significativo, generalmente alrededor de 1.5 años. Se crearon características basadas en estos datos para entrenar el modelo.

#Características Utilizadas en el Modelo

Algunas características esenciales incluyeron:

• La frecuencia con la que un cliente ha comprado de una categoría.
• El tiempo desde su última compra en esa categoría.
• Predicciones de modelos de series de tiempo, estimando compras futuras basadas en datos históricos.

El modelo final incorpora estas características en una red neuronal que aprende de los datos para hacer predicciones.

#Probando el Modelo

Una vez que se construyó el modelo, se probó contra otros sistemas existentes. La comparación destacó la efectividad del modelo PCIC. Funcionó bien tanto en conjuntos de datos estándar como en aplicaciones del mundo real, llevando a aumentos significativos en el compromiso del cliente.

#Pruebas A/B para Resultados

Para evaluar la efectividad del modelo, se realizó una prueba A/B, donde algunos clientes recibieron recomendaciones del nuevo sistema mientras que otros recibieron sugerencias tradicionales. Los resultados mostraron aumentos en las tasas de clics, tasas de conversión y el número total de artículos comprados.

#La Experiencia del Usuario

El objetivo final del nuevo sistema de recomendación es mejorar la experiencia del usuario. Al facilitar que los clientes encuentren y recompren artículos que ya les gustan, los minoristas pueden aumentar la satisfacción y lealtad del cliente.

#Retroalimentación de los Usuarios

La retroalimentación de las fases de prueba indicó que a los usuarios les gustaron las recomendaciones mejoradas. Encontraron más fácil localizar artículos que querían comprar de nuevo, lo que contribuyó a una mejor experiencia de compra.

#Implementando Recomendaciones en el Proceso de Compra

Incorporar las recomendaciones PCIC en la experiencia de compra real requirió planificación cuidadosa. Las recomendaciones se integraron en el sitio web y la aplicación para que los clientes pudieran ver fácilmente los artículos sugeridos basados en sus compras anteriores.

#Construyendo Pasillos Virtuales

Otro enfoque innovador adoptado fue la creación de pasillos virtuales. Los clientes podían navegar listas personalizadas de categorías y ver artículos recomendados dentro de esas categorías, facilitando aún más encontrar lo que necesitan. Esta característica capitaliza los conocimientos obtenidos de los datos sobre los hábitos de compra previos de los clientes.

#Direcciones Futuras

Mirando hacia el futuro, hay muchas oportunidades para mejorar aún más el proceso de recomendación. Los minoristas podrían explorar combinar conocimientos tanto de recomendaciones basadas en categorías como en artículos para crear un sistema aún más robusto. Entender cómo interactúan los artículos y las categorías podría proporcionar una comprensión más profunda de las preferencias del cliente.

#Conclusión

El modelo Jerárquico Personalizado de Categoría y Conteo de Artículos (PCIC) representa un avance significativo en los sistemas de recomendación para compras en línea. Al centrarse en categorías de productos en lugar de solo en artículos individuales, los minoristas pueden ofrecer sugerencias más relevantes y personalizadas a los clientes. Las exitosas pruebas de este modelo demuestran su potencial para mejorar el compromiso del cliente y realzar la experiencia de compra en general. A medida que el comercio electrónico sigue creciendo, aprovechar sistemas de recomendación avanzados como el PCIC será esencial para que los minoristas busquen prosperar en un mercado competitivo.