Hace unos días hablábamos sobre la optimización de las páginas de producto en ecommerce y cómo puede ayudar la Inteligencia Artificial. Esta vez también veremos los beneficios que tiene la IA pero aplicados a la recomendación de productos.

El objetivo de toda tienda es vender el máximo posible al mayor precio que se pueda y para ello, las recomendaciones de producto juegan un papel fundamental.

Hoy veremos el potencial que tiene la IA en las recomendaciones de productos y cómo la utilizan gigantes como Walmart o Ikea para mejorar sus resultados.

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Los algoritmos de recomendación tienen un gran peso en tu día a día. Son los que deciden la siguiente serie que verás en Netflix, tu siguiente post de Instagram, los resultados de Google… y por supuesto, el próximo producto que añadirán tus clientes a la cesta de la compra.

Estas recomendaciones básicamente tienen dos objetivos, que estén más tiempo en la plataforma o que compren más productos.

Para encontrar la recomendación perfecta que hará aumentar tu ticket de compra, puedes fijarte en diferentes factores. Aquí tienes un listado de los más habituales:

Productos más vendidos del catálogo
Los más vistos
Últimas unidades en stock
Productos de la misma marca

🤖 Qué es IA y qué NO es IA

Antes de entrar en materia y mostrarte algunos ejemplos, debes tener claro lo que significa aplicar Inteligencia Artificial. Hoy en día se utiliza muy a la ligera este término y pocos conocen realmente lo que supone.

Crear un sistema de recomendación de productos basado en reglas, no es IA. Es decir, recomendar “camiseta roja” cuando un usuario compre “zapatillas blancas”, no tiene nada de inteligente.

Hablamos de Inteligencia Artificial cuando el propio sistema aprende a realizar recomendaciones en función de unos parámetros que nosotros hemos definido previamente.

Por ejemplo, un sistema que vaya analizando el perfil de los usuarios que compran “camiseta roja” para detectar si también compran “zapatillas blancas” o no e ir generando recomendaciones en función de este análisis.

Esta recomendación si que sería IA porque el propio sistema aprenderá si los clientes de “camiseta roja” también compran “zapatillas blancas”, entonces decidirá si seguir recomendando ese producto o no.

¿Queda clara la diferencia?

Vamos a ver algunos ejemplos.

🏪 Caso Walmart

El mayor retailer del mundo tenía un problema. El año pasado, un año marcado por la pandemia y los problemas en las cadenas de suministro, Walmart sufrió continuamente roturas de stock en muchos de sus productos.

Cuando se quedaba sin algún producto concreto por problemas de abastecimiento, no sabía que otro producto utilizar como sustitutivo.

Si por ejemplo de quedaba sin yogurt de cereza, no tenía claro si recomendar otro yogurt en función del sabor, la marca, el tamaño o los ingredientes. Había demasiados factores a tener en cuenta.

Decidieron aplicar la IA de aprendizaje profundo para analizar casi 100 factores diferentes que influían en la toma de decisión del producto sustitutivo.

Gracias a esta tecnología y el continuo análisis en tiempo real de los resultados, consiguieron aumentar en más del 95% la aceptación de sustituciones por parte de sus clientes.

🪑 Caso IKEA

En este caso, el fabricante de muebles suizo, se apoyó en la tecnología de Google Cloud para mejorar sus recomendaciones de productos. Consiguiendo unos resultados extraordinarios:

✅ Recomendaciones un 400% mas relevantes

✅ Aumento del 30% en el CTR

✅ +2% en el ticket medio global

Una de las particularidades de este caso, fue que decidieron dividir las recomendaciones por tipología. Es decir, probaron a realizar diferentes grupos de recomendaciones, por ejemplo: “Recomendado para ti”, “Comprados juntos con frecuencia”, “Últimas unidades en stock”…

Consiguiendo así mejorar la experiencia de usuario y alinearla con los objetivos comerciales del negocio.

La conclusión es clara, las recomendaciones de productos ayudan a mejorar las ventas y la IA juega un papel clave en esta tarea.

Hace unos años, utilizar IA en el comercio online solo estaba al alcance de unos pocos como Walmart o Ikea. Pero hoy en día, con la democratización de esta tecnología, tienes cientos de softwares con IA, la de verdad, que pueden ayudarte a mejorar tus recomendaciones de productos.

Antes de terminar, es importante aclarar que la IA no es para todo el mundo. Nosotros mismamente nos hemos encontrado con clientes que querían aplicar IA a sus precios pero tenían una cantidad de datos insuficiente o poco estructurada.

Para que cualquier IA funcione correctamente son necesarias dos cosas, cantidad y calidad en los datos. Sin esto, será difícil conseguir buenos resultados.

¡Hasta la semana que viene! 👋

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