Recommenders AI es un sistema de recomendaciones automatizado que busca mejorar la experiencia de compra en línea al ofrecer recomendaciones personalizadas y precisas. En este artículo, vamos a explorar cómo Recommendations AI mejora la experiencia de compra en el eCommerce con recomendaciones personalizadas, y cómo puede ayudar a los comerciantes a aumentar la tasa de conversión y mejorar el ROI.
En septiembre de 2020, Google lanzó Recommender AI, un sistema de recomendaciones automatizado diseñado especialmente para el comercio electrónico. Esta herramienta utiliza machine learning y análisis de datos para ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes, aumentando la tasa de conversión y mejorar la experiencia de compra en línea.
¿Qué es Recommendations AI?
En septiembre de 2020, Google lanzó Recommender AI, un sistema de recomendaciones automatizado diseñado especialmente para el comercio electrónico (eCommerce). Esta herramienta busca mejorar las experiencias de compra de los clientes al ofrecer recomendaciones personalizadas y precisas.
Cómo funciona
Análisis de datos: Recommender AI analiza grandes cantidades de datos sobre comportamientos de búsqueda, compras y preferencias de los clientes, incluyendo información sobre ubicación, idioma y otros parámetros.
Cómo Recommendations AI mejora la experiencia de compra
Recommender AI busca mejorar las experiencias de compra de los clientes al ofrecer recomendaciones personalizadas y precisas. Esto se logra gracias a un proceso que analiza grandes cantidades de datos sobre comportamientos de búsqueda, compras y preferencias de los clientes, incluyendo información sobre ubicación, idioma y otros parámetros.
Recommender AI combina estos datos con técnicas de machine learning para predecir qué productos son más probables de interesar a cada cliente. Basándose en estos conocimientos, el sistema genera recomendaciones personalizadas de productos y contenidos para cada usuario, en función de sus intereses y comportamientos.
Beneficios de las recomendaciones personalizadas
Beneficios de las recomendaciones personalizadas
Métricas de conversión: Al proporcionar recomendaciones personalizadas, se puede aumentar la tasa de conversión de usuarios a compradores. Esto se logra mediante la oferta de productos y contenidos que se ajustan a los intereses y necesidades de cada cliente, lo que aumenta la posibilidad de que dokon los compradores.
Ganancias: Las recomendaciones personalizadas pueden mejorar la tasa de ventas y el ROI. Al ofrecer productos y contenidos que se ajustan a los intereses de cada cliente, se aumenta la tasa de supervivencia y el valor promedio de la compra. Esto puede traducirse en una mayor rentabilidad para el comercio electrónico.
Personalización: Las recomendaciones personalizadas ofrecen experiencias de compra más atractivas y personalizadas. Esto puede mejorar la satisfacción del cliente y crear una lealtad hacia la marca. Al compartir experiencias de compra personalizadas, las empresas pueden construir una base de clientes leales y fidelizados.
Cómo Recommendations AI funciona
Recommender AI analiza grandes cantidades de datos sobre comportamientos de búsqueda, compras y preferencias de los clientes, incluyendo información sobre ubicación, idioma y otros parámetros.
Utilizando técnicas de machine learning, el sistema aprende patrones y relaciones entre productos y usuarios, permitiendo predecir qué productos son más probables de interesar a cada cliente.
Análisis de datos y machine learning
Análisis de datos y machine learning
- Análisis de datos: Recommender AI analiza grandes cantidades de datos sobre comportamientos de búsqueda, compras y preferencias de los clientes, incluyendo información sobre ubicación, idioma y otros parámetros.
Concebido como un sistema autónomo, Recommender AI puede aprender y ajustarse en tiempo real a las interacciones de los usuarios y a sus comportamientos en la tienda en línea. Esta capacidad de aprendizaje automático permite al sistema predecir qué productos son más probables de interesar a cada cliente.
Generación de recomendaciones personalizadas
Utilizando técnicas de machine learning, el sistema aprende patrones y relaciones entre productos y usuarios, permitiendo predecir qué productos son más probables de interesar a cada cliente. Esto se logra gracias a la análisis de grandes cantidades de datos sobre comportamientos de búsqueda, compras y preferencias de los clientes. Con este conocimiento, el sistema puede brindar recomendaciones personalizadas que se ajustan exactamente a las necesidades y preferencias de cada usuario.
Integración con diferentes canales de venta
Recommender AI está diseñado para funcionar en varias plataformas, permitiendo a los comerciantes ofrecer experiencias de compra personalizadas en diferentes canales. En su sitio web, el sistema ofrece recomendaciones en páginas de destino, detalles de productos y más. En aplicaciones móviles, Recommender AI se integra con las listas de productos y secciones de inicio, mientras que en correos electrónicos, las recomendaciones se pueden enviar a los clientes a través de newsletters y correos electrónicos personalizados.
Monitoreo y ajuste de las recomendaciones
El sistema de recomendaciones de Recommendations AI permite a los mercaderos monitorear y ajustar el desempeño de las recomendaciones en tiempo real. Esto les permite identificar qué recomendaciones están funcionando mejor y qué necesitan ajustarse, lo que les permite tomar medidas correctivas para mejorar el rendimiento del sistema.
Casos de éxito de Recommendations AI
Walmart, el minorista estadounidense, ha visto un aumento del 5% en conversiones y un 12% en ventas gracias a Recommendations AI. El sistema ha permitido al minorista personalizar las recomendaciones de productos en función de los intereses de cada cliente, lo que ha llevado a una mayor satisfacción del cliente y una mejor experiencia de compra en línea.
Otros ejemplos de éxito incluyen a la marca de ropa y accesorios de alta calidad, Rebecca Minkoff, que ha observado un aumento del 20% en las conversiones y un 15% en la recaudación de comisión gracias a Recommendations AI. La marca también ha visto una mayor satisfacción del cliente, con un aumento del 15% en las calificaciones de satisfacción del cliente.
En Alemania, el minorista de línea eléctrica y electrónica, Mediamarkt, ha logrado un aumento del 10% en las conversiones y un 12% en las ventas gracias a Recommendations AI. El sistema ha permitido a la empresa ofrecer recomendaciones personalizadas de productos a partir de los datos de búsqueda y compra de los clientes, lo que ha llevado a una mayor satisfacción del cliente y una mejor experiencia de compra en línea.
En resumen
Recommender AI es un sistema innovador que busca mejorar la experiencia de compra en línea al ofrecer recomendaciones personalizadas y precisas. Al combinar análisis de datos y machine learning, este sistema puede aumentar la tasa de conversión, mejorar el ROI y ofrecer una experiencia de compra más atractiva y personalizada.
Además, Recommender AI es un sistema flexible que se puede adaptar a diferentes modelos de negocio y formatos de comercio electrónico, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para cualquier tienda en lineal que busque mejorar su estrategia de marketing y aumentar las ventas.
