“91% de los consumidores están más dispuestos a comprar en tiendas que ofrecen recomendaciones de productos relevantes y personalizadas”.
Es por este motivo que hoy en día es clave para las empresas contar con un e-commerce integrado a un modelo de recomendación desarrollado con machine learning.
Es muy común encontrar e-commerce estáticos, que no hacen ninguna diferencia según quién está ingresando al sitio.
Las empresas tienen la tremenda oportunidad de adelantarse a su competencia y lograr conectar de mejor forma con sus clientes, dado que un modelo de recomendación personaliza el servicio al usuario, optimiza la estrategia comercial impulsada con inteligencia artificial, brindando una experiencia única y valiosa para los clientes.
El potencial de desarrollo de análisis estratégicos con Data Science y Machine Learning, están cambiando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Es por eso que un modelo de recomendación es una de las herramientas exitosas indispensables para atraer clientes.
Spotify es un claro ejemplo de éxito, respecto a dar recomendaciones relevantes y personalizadas a sus usuarios.
El objetivo es entregar a los clientes experiencias únicas y para eso necesitamos utilizar los datos de clientes y los datos de productos.
Cuando combinamos los datos de clientes y de productos comprendemos de mejor forma al cliente, lo que nos permite cautivarlos y encantarlos con experiencias de compra personalizadas.
Esto fue lo que hicimos con un cliente de la industria farmacéutica. Desarrollamos un modelo de recomendación basado en las compras de sus clientes, como también realizamos un market basket analysis, de manera de integrarlo a su e-commerce. Junto con esto, utilizamos las recomendaciones para generar automatizaciones por mail, whatsapp y mensajes de texto con productos relevantes a cada cliente.
Si bien la integración del modelo de recomendación y market basket analysis a su e-commerce fue un tremendo avance para la empresa, además nos preocupamos en Data Insights, de desarrollar un Dashboard Analítico que corra con los modelos predictivos en el backend, que fuera fácil de utilizar para el área comercial y permitiera extraer la mayor cantidad de insights. Todo esto se enmarca dentro del impulso fijado por la empresa en el desarrollo de Estrategias Data-Driven para el 2023.
DASHBOARD MODELO DE RECOMENDACIÓN
El modelo de recomendación con machine learning desarrollado, se encarga de encontrar, extraer, ordenar y dar sentido a los datos, para luego comparar los resultados con los perfiles de los clientes actuales, de manera de ofrecerles productos relevantes en función de los comportamientos de compra en tiempo real y esto es lo que quisimos plasmar y que quedara funcional en el dashboard.
Principales funcionalidades:
- Búsqueda por Producto:
El usuario ingresa uno o varios productos e inmediatamente comienza a correr el modelo predictivo en el backend, para mostrar 5 recomendaciones de productos. Esto es obtenido a partir del Market Basket Analysis y fue también implementado en la barra de búsqueda del e-commerce.
- Búsqueda por User ID y por RUT:
Otra de las formas que le entregamos al cliente para que utilice el dashboard es, a través, del ingreso del User ID o RUT, de esta forma, se listan los 20 productos más frecuentes comprados por el cliente elegido y el modelo entrega la recomendación de 5 productos. Toda esta información es exportable.
Este desarrollo además permitió que fuera utilizado de forma bastante práctica en las farmacias físicas. Cuando se le solicita el RUT al cliente, inmediatamente al vendedor le muestra las dos mejores recomendaciones, de manera que le ofrece un producto relevante en tiempo real. Esto ha logrado incrementar las ventas, por el hecho de ofrecer un producto que le hace sentido al cliente y no sólo algo que está en promoción.
- Combinaciones más Frecuentes de Compras entre Productos:
Incorporamos además en el dashboard un listado de las compras, entre dos productos, más frecuentes y relevantes, de manera que el área comercial pudiera contar con ellas con facilidad al exportarlas.
- Mejor Próxima Recomendación:
Incluimos un reporte con los mejores dos productos que se recomiendan para cada cliente. De esta forma, el área comercial puede exportar los datos con las dos mejores recomendaciones para toda la cartera de clientes y trabajarlo de acuerdo a sus objetivos.
- Resumen de Datos:
Además, incorporamos una vista de los productos más transados, junto con el total de productos, el total de clientes y un gráfico de nube de textos con las palabras más utilizadas.
En el backend del dashboard están corriendo los algoritmos y cada vez que corremos el modelo predictivo, el dashboard se actualiza inmediatamente.
No hay duda como la inteligencia artificial ha revolucionado la forma como los negocios deben utilizar los datos para ofrecer experiencias increíbles en cada punto de contacto con sus clientes.
Si necesitas implementar estrategias Data-Driven y contar con herramientas como este Dashboard Interactivo, que personaliza con recomendaciones relevantes a los clientes, escríbenos a contacto@datainsights.cl.Siempre estamos dispuestos a aclarar tus dudas y ayudarte a comprender cómo otras empresas han logrado superar desafíos comerciales similares.