Recomendaciones personalizadas
Imagina que estás visitando un sitio web de comercio electrónico. A medida que navega, verá varios productos que el sitio web ha elegido recomendarle como artículos en los que podría estar interesado o que podría querer comprar. Le sorprende lo relevantes que son algunos de los artículos e incluso agrega algunos a su carrito de compras en línea.
 |
Pero, ¿cómo supo el sitio web cuáles son sus gustos e intereses? ¿Cómo eligieron esos productos y cómo aparecieron mágicamente cuando lanzó la página web? Bienvenido a una pequeña herramienta llamada filtrado colaborativo .
¿Qué es el filtrado colaborativo?
El filtrado colaborativo , según el sitio web Techopedia, es una «técnica comúnmente utilizada para crear recomendaciones personalizadas en la Web». El proceso hace coincidir los patrones de compra de un comprador con compradores similares, o puede hacer recomendaciones basadas en sus compras anteriores en línea o en su historial de navegación, o en las compras de personas que han comprado artículos similares. El filtrado colaborativo es un ejemplo de una nueva ola de segmentación de clientes , es decir, el uso de los comportamientos de los compradores para dividir a los consumidores en grupos que comparten hábitos de compra o navegación similares.
Como se usa
El propósito del filtrado colaborativo es hacer recomendaciones a los visitantes del sitio web que el minorista o el sitio web crea que atraerán al cliente a tomar medidas, ya sea comprando un producto similar a una compra anterior, comprando un artículo que otros clientes han comprado, agregando un nuevo contacto en un sitio de redes sociales que es amigo de algunos de sus otros amigos, o, tal vez, está viendo un libro o el título de una película que se le recomienda en base a lecturas o vistas previas o que es de un género similar a uno en el que ha expresado interés.
El filtrado colaborativo busca similitudes entre usted y otros usuarios o entre elementos, como los que se han comprado o buscado anteriormente, y hace recomendaciones basadas en esas similitudes. Cuanto más relevante sea una recomendación o sugerencia, más probable es que usted, como consumidor, realice una acción para ese producto o servicio. Las recomendaciones personalizadas crean un esfuerzo de marketing más dirigido a ganar y retener consumidores.
Comercio conversacional: Qué es, Orígenes y Beneficios
Filtrado colaborativo en acción
Hay una gran cantidad de sitios de comercio electrónico que ahora emplean el filtrado colaborativo para proporcionar productos o servicios recomendados a su base de clientes.
Piense en sitios web populares de transmisión en línea o de alquiler de películas. ¿Ha notado cómo estos sitios le recomiendan películas que creen que disfrutará? Utilizan un filtrado colaborativo basado en su historial de visualización de películas anterior o en el historial de personas a las que les gustaron o vieron películas similares a las que usted disfruta.
Un conocido minorista en línea ha popularizado el uso del filtrado colaborativo al comprar en su sitio. Por ejemplo, eche un vistazo a los artículos que se recomendaron para la compra según mi historial de navegación personal:
 |
En la siguiente imagen, puede ver un tipo diferente de filtrado colaborativo, uno creado en función de los artículos que compraron otros clientes:
 |
Los minoristas en línea no son los únicos que utilizan el filtrado colaborativo para llegar a sus visitantes. Muchos sitios de redes sociales también utilizan un tipo de filtrado colaborativo. Puede reconocerlo como ‘Personas que quizás conozca’, una forma de sugerir amigos que deben agregarse en función de a quién conocemos mutuamente. Se parece a esto:
El Impacto del Comercio Electrónico en América Latina
 |
Resumen de la lección
El filtrado colaborativo en el comercio electrónico puede ser una herramienta poderosa para entregar bienes o servicios personalizados o recomendaciones basadas en compras anteriores o las acciones de clientes similares. Debido a que requiere pocos datos externos de los clientes y se basa únicamente en los comportamientos del consumidor, como el historial de navegación o el historial de compras, puede ser una opción valiosa para segmentar a los clientes y facilitar acciones futuras, ya sea realizar otra compra, consultar un nuevo título de libro o una película, o responder a solicitudes de amistad basadas en conocidos mutuos. Algunos de los sitios web más populares de la actualidad, incluidos los gigantes minoristas, las librerías, los sitios de películas y de transmisión por secuencias y las plataformas de redes sociales, están empleando una forma de filtrado colaborativo para dirigirse mejor a sus audiencias.
Explora más sobre este tema
Selecciona un tema y sigue aprendiendo...
