Cómo pueden los minoristas automatizar el proceso de recomendación de productos

Una investigación reciente de SalesForce muestra que, aunque las recomendaciones de productos representan apenas el 7% de las visitas a sitios de comercio electrónico, generan el 24% de los pedidos y el 26% de los ingresos totales. Es una clara muestra del poder de comprender las preferencias de los clientes y aprovechar ese conocimiento. 

Sin embargo, revisar gigabytes de datos e información y priorizar los conjuntos de datos adecuados puede ser una tarea titánica. Por eso, cada vez más minoristas buscan formas de automatizar este proceso y reservar el trabajo manual para asuntos más urgentes. 

Teniendo esto en cuenta, este artículo se centrará en formas de automatizar las recomendaciones de productos, como las plantillas de quiz, las campañas de prueba y otras maneras de transformar la interacción de tus clientes con tu oferta. 

Componentes Clave De Un Sistema Automatizado De Recomendación De Productos

Aunque desde la interfaz parezca que solo hacen falta un par de clics, lo que ocurre entre bastidores es algo distinto. Las recomendaciones automatizadas de productos deben funcionar como una máquina bien engrasada, y esto es lo que lo hace posible: 

Recopilación De Datos

Recopilar datos es como reunir las piezas de un rompecabezas para ver la imagen completa. Recopilas datos para tomar decisiones basadas en hechos reales, no en suposiciones. La mejor forma de hacerlo es hacer seguimiento de las interacciones de los usuarios en tu sitio web, analizar los historiales de compra y observar los comportamientos de navegación.

Sin embargo, la automatización no consiste únicamente en aprovechar datos y pedirle resultados a un modelo de IA. También puedes convertir tus recomendaciones de productos en un buscador de productos, con ayuda de las plantillas profesionales listas para usar de involve.me. Solo tienes que:

1. Elige una plantilla.

2. Elige cómo quieres aplicar tu marca a la plantilla. 

3. Céntrate en crear el contenido del buscador. Así podrás crear preguntas de quiz que los clientes puedan responder para recibir recomendaciones precisas de productos en menos de un minuto. 

   Consejo profesional: también puedes generar quizzes en segundos con el AI Agent de involve.me.

4. Añade tus preguntas. Antes de hacerlo, asegúrate de que estén en sintonía con tu público objetivo y con la percepción que este tiene de tu marca. 

5. Ajusta los resultados. Recuerda que tus preguntas deben tener un propósito, así que asegúrate de que las respuestas sean lo bastante claras para que haya diferencias entre ellas, pero no tan obvias como para relacionarlas directamente con el resultado. 

6. Prueba tu buscador de productos. Para recopilar un conjunto inicial de datos, puedes ofrecer recompensas a cambio de participar en una encuesta posterior a la compra, para la que puedes usar una plantilla de encuesta de opinión del cliente de involve.me. 

IA Y ML

Aunque hace unos años era indispensable desarrollar un algoritmo adecuado para recomendar productos, ahora la IA permite soluciones más sencillas y orientadas al cliente. Esto resulta especialmente evidente en el uso de chatbots para ofrecer recomendaciones interactivas de productos. 

Según diversos estudios, el mercado mundial de chatbots tenía un valor de $840 millones ya a finales de 2022. No es de extrañar, pues los minoristas descubrieron el valor de combinar plantillas listas para usar con bots de IA para crear un enfoque integral sin código. En 2023, un chatbot no solo es fácil de implementar, sino que también puede adaptarse fácilmente a los deseos del cliente, mejorando así su retención y la experiencia general del cliente. 

Pero el ML desempeña un papel igual de importante a la hora de recomendar productos con mayor eficacia. En lugar de repetir los mismos errores, un chatbot puede reconocer los comentarios negativos, aprender de ellos y ofrecer mejores resultados en el futuro.

Procesamiento En Tiempo Real

El procesamiento en tiempo real se refiere al procesamiento inmediato de los datos entrantes, sin ningún período de espera. En términos informáticos, garantiza que los sistemas reaccionen rápidamente ante cualquier entrada o cambio y proporcionen de inmediato comentarios o resultados. 

Tanto los chatbots como las plantillas de quiz ofrecen al menos algunos aspectos de este componente. Un chatbot procesa la información de inmediato, mientras que los resultados lógicos permiten que el quiz avance una vez elegida una respuesta. 

Ciclo De Retroalimentación

Un ciclo de retroalimentación es un proceso sistemático utilizado para mejorar y adaptarse continuamente en función de los resultados. Es esencial para automatizar las recomendaciones de productos y consta de cuatro aspectos: 

1. Tomar medidas. Este es el punto de partida, en el que se toma una decisión o medida inicial. Por ejemplo, tu equipo elige una plantilla de involve.me. 

2. Medir los resultados. Tras implementar la medida, se observan y registran los resultados. ¿Es la plantilla más eficaz que el enfoque anterior? 

3. Analizar los comentarios. A continuación, se analizan los resultados para determinar la eficacia de la medida inicial. ¿Les gusta a los clientes la plantilla o el chatbot? ¿Querrían volver a utilizarlos? 

4. Ajustar la medida. A partir de los comentarios recibidos, se realizan cambios para mejorar la eficacia de las medidas futuras. Si los comentarios son positivos, asegúrate de que la solución de automatización siga desarrollándose. 

El ciclo se repite para garantizar una mejora continua. En esencia, un ciclo de retroalimentación bien planificado puede ayudarte a perfeccionar tus procesos de recomendación de productos mediante el aprendizaje constante de los resultados anteriores. Además, cuando encuentres la plantilla adecuada, podrás integrarla por completo en tu estrategia sin dificultades. 

Pasos Para Implementar Un Sistema Automatizado De Recomendación De Productos

Configurar un sistema automatizado de recomendación de productos puede transformar tu negocio. Aquí tienes una guía paso a paso para implementar uno:

Integra E Introduce Los Datos 

Empieza por identificar de dónde proceden los datos de tus clientes, como los análisis del sitio web, los historiales de compra o los quizzes prediseñados para encontrar productos. Aunque conviene obtener datos de todas las fuentes posibles, es fácil perderse entre la enorme cantidad de comentarios. 

Por eso debes combinar los datos de distintas fuentes en un sistema centralizado para garantizar su coherencia y precisión. Sin embargo, esto no significa simplemente introducir los datos en un LLM y esperar que genere información útil. Debes reforzar todo el proceso de integración de datos, especialmente en lo que respecta a los intercambios entre personas. 

Dado que las interacciones humanas consumen la mayor parte del tiempo, también puedes optimizar la forma en que tu equipo comparte información. Por ejemplo, puedes integrar un software personalizado de edición de PDF en tu panel y organizar estos datos en archivos PDF que puedan compartirse y transferirse fácilmente entre los miembros del equipo. Además, esto mejora la seguridad, permite la personalización y ahorra el tiempo que dedicarías a buscar entre canales de Slack. 

Solo después de que todos revisen la información podrás automatizar la importación de datos a un LLM, lo que permitirá mantener tu chatbot o quiz actualizado con los comentarios más recientes. Hagas lo que hagas, investiga y comprueba si existe alguna herramienta que permita automatizar una parte concreta del proceso de recomendación. 

Elige El Algoritmo Adecuado

Cada algoritmo sirve para un propósito diferente. Determina si necesitas un filtrado colaborativo (basado en el comportamiento de los usuarios), un filtrado basado en contenido (basado en los atributos de los artículos) o un enfoque híbrido. 

Una vez que hayas identificado tus necesidades, elige un algoritmo y prepárate para tener que ajustarlo más adelante. 

Prueba Y Optimiza

Antes de implementar por completo el sistema, prueba distintos algoritmos o ajustes para ver cuál funciona mejor. Examina métricas como las tasas de clics, las tasas de conversión y las ventas totales para evaluar la eficacia de tus recomendaciones. 

A partir de tus hallazgos, realiza los ajustes necesarios en el algoritmo o incorpora una nueva plantilla de quiz de involve.me para obtener resultados más específicos. También debes estar dispuesto a implementar cambios importantes, como incluir un programador de citas en tu buscador de productos. 

Asegúrate De Que Tu UX Abarque Todos Los Canales 

No cometas el error de pensar que dirigir a las personas a una página de producto lo es todo. Estamos en 2023 y los compradores quieren ver tus productos en su ecosistema social. De hecho, los estudios muestran que más de la mitad de los millennials utilizan las redes sociales para descubrir nuevos productos, al igual que el 71% de la generación Z. Es una parte de tu público que no puedes permitirte perder. 

También en este caso, la automatización resulta útil más allá de las recomendaciones de productos. Cuando lances un nuevo quiz o una nueva línea de productos, puedes usar aplicaciones como Zapier para publicar automáticamente en tus canales de redes sociales y asegurarte de que las personas al menos prueben tu experiencia personalizada. 

Ciclo De Retroalimentación

Permite que los usuarios comenten sobre la relevancia y precisión de las recomendaciones de productos. Usa formularios de reseñas y páginas de comentarios posteriores al quiz para evaluar cómo califican la experiencia tus compradores potenciales. 

No dudes en utilizar las plantillas de encuestas de involve.me, especialmente si quieres obtener comentarios detallados. Después, continúa el ciclo utilizando los datos para mejorar el proceso de recomendación y garantizar que siga siendo eficaz y centrado en el usuario.

Ventajas De Automatizar Las Recomendaciones De Productos

Automatizar las recomendaciones de productos en el comercio minorista ofrece varias ventajas, pero las siguientes destacan claramente sobre las demás: 

• Aumento de las ventas y los ingresos. Los sistemas automatizados pueden analizar el comportamiento y las preferencias de un cliente para sugerir productos que probablemente comprará. Esto hace que los clientes suelan acabar comprando más, lo que aumenta las ventas de los minoristas. De hecho, el 54% de los minoristas afirma que las recomendaciones de productos son un factor clave para el valor medio general de sus pedidos (AOV).

• Mejora de la experiencia del cliente. Cuando los clientes ven productos que coinciden con sus intereses, se sienten comprendidos. Este toque personal hace que comprar sea más agradable y puede propiciar nuevas visitas. Además, cuando los clientes se sienten comprendidos y bien atendidos, es más probable que regresen para realizar futuras compras. 

• Uso eficiente de los datos. En lugar de revisar manualmente enormes cantidades de datos, los sistemas automatizados pueden procesar rápidamente la información para generar sugerencias de productos relevantes. Esto permite a los minoristas aprovechar al máximo los datos que recopilan. 

• Personalización a gran escala. Aunque es difícil adaptar manualmente las sugerencias de productos a cada persona, la automatización permite a los minoristas ofrecer recomendaciones personalizadas a un gran número de clientes al mismo tiempo.

Desafíos De La Automatización De Recomendaciones De Productos (y Cómo Superarlos)

Automatizar las recomendaciones de productos puede ser muy beneficioso para las empresas, pero también presenta ciertos desafíos. Hay tres que se han convertido en dificultades especialmente importantes para los minoristas en línea: 

Calidad Y Relevancia De Los Datos

Los datos son la base de cualquier sistema de recomendaciones. Si están desactualizados, incompletos o no son relevantes, las recomendaciones pueden resultar inadecuadas y generar clientes insatisfechos u oportunidades de venta perdidas.

Solución: Realiza auditorías periódicas de los datos para comprobar su precisión. Utiliza técnicas y herramientas de validación para garantizar que los datos que alimentan el sistema sean relevantes y de alta calidad.

Personalización Excesiva

Aunque la personalización es fundamental, llevarla demasiado lejos puede hacer que los usuarios se sientan atrapados en una «burbuja de filtros», donde solo ven repetidamente una selección limitada de productos.

Solución: Introduce algoritmos que equilibren las sugerencias personalizadas con recomendaciones de productos nuevos y diversos. Así, los usuarios podrán descubrir una gama más amplia de productos.

Sesgo Algorítmico

Los algoritmos, especialmente si se entrenan con datos sesgados, pueden desarrollar sesgos. Esto puede generar una selección limitada de recomendaciones con poca diversidad.

Solución: Utiliza conjuntos de datos de entrenamiento diversos y revisa periódicamente los resultados de los algoritmos. Implementa medidas que mejoren la equidad de los algoritmos para reducir los sesgos.

Conclusión

Automatizar las recomendaciones de productos es un proceso con múltiples aspectos, y su aplicación exacta depende de las necesidades de cada organización. Ya sea un buscador de productos basado en una de las plantillas prediseñadas de involve.me o un chatbot, es esencial saber qué datos son importantes, cómo volver a incorporarlos al proceso y cómo garantizar el mantenimiento del ciclo de retroalimentación.