Las excelentes relaciones con amigos y familiares dependen del entendimiento mutuo, y lo mismo puede decirse de las aplicaciones en Internet hoy en día. Ahora nos entienden muy bien y se han convertido en nuestros compañeros diarios. Las aplicaciones que utilizan sistemas personalizados de recomendación de sitios web en particular han recorrido un largo camino. Los sistemas utilizan algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para sugerir sitios web y contenido que se adaptan al usuario individual. Se han convertido en una parte integral del Internet moderno, con muchos sitios web y aplicaciones que los incorporan para mejorar la experiencia del usuario. Los primeros sistemas de recomendación personalizados aparecieron a finales de los 90, con el lanzamiento de Función "Los clientes que compraron este artículo también compraron" de Amazon. Este sistema utilizó datos sobre compras anteriores y el historial de navegación para recomendar productos a los clientes. Desde entonces, los sistemas de recomendación personalizados se han vuelto cada vez más sofisticados y utilizan una amplia gama de fuentes de datos y técnicas de aprendizaje automático para hacer recomendaciones. Filtración colaborativa Un desarrollo clave en los sistemas de recomendación personalizados ha sido el uso de filtrado colaborativo. Este enfoque implica analizar las preferencias y los comportamientos de un grupo de usuarios y utilizar esos datos para hacer recomendaciones a usuarios individuales. Por ejemplo, si a un grupo de usuarios que tienen intereses y gustos similares les ha gustado un sitio web en particular, el sistema de recomendación podría sugerir ese sitio web a un nuevo usuario que muestre un comportamiento similar. Sistemas de recomendación basados en contenido Otro desarrollo importante ha sido el uso de sistemas de recomendación basados en contenido. Estos sistemas analizan el contenido de un sitio web o parte del contenido y utilizan esa información para hacer recomendaciones a los usuarios. Por ejemplo, un sistema de recomendación basado en el contenido podría analizar el texto de un artículo y usar las palabras clave para recomendar artículos similares al lector. En los últimos años, los sistemas de recomendación personalizados también han comenzado a incorporar más fuentes de datos, como la actividad de las redes sociales y los datos de ubicación. Esto les ha permitido hacer recomendaciones aún más personalizadas, ya que pueden tener en cuenta una gama más amplia de factores que pueden influir en las preferencias de un usuario. En general, los sistemas personalizados de recomendación de sitios web han recorrido un largo camino en poco tiempo. Se han convertido en una herramienta esencial para mejorar la experiencia del usuario en Internet y es probable que continúen evolucionando y se vuelvan aún más sofisticados en el futuro. Los gansos de oro de los sistemas de personalización Tradicionalmente, los sitios web han personalizado su experiencia de usuario con sistemas de recomendación internos que requieren una costosa experiencia en codificación. Sin embargo, las soluciones SaaS más asequibles ahora están disponibles como complementos de sitios web que son fáciles de instalar y ofrecen más o menos los mismos tipos de recomendaciones. es una de las soluciones originales de personalización en el sitio que todavía se usa en la actualidad. Por ejemplo, un segmento muy habitual se basa en la regla de . Si se abandona un carrito, se puede establecer una regla para ofrecer una recomendación o un descuento. La segmentación basada en reglas si un usuario abandona o no un carrito Las vinieron a continuación, y nuevamente siguen siendo sólidas. Los mercados como Amazon rastrean el comportamiento del usuario (lo que los usuarios ven o compran) y luego, cuando el usuario hace clic en un producto, el sitio web recomienda otros "Artículos relacionados" y/o "Los más vendidos en esta categoría". recomendaciones de comportamiento La mayoría de los sitios web que utilizan la personalización en la actualidad siguen utilizando estas recomendaciones de comportamiento del usuario, incluido Amazon. son un desarrollo más reciente, el resultado de que Amazon (y otras grandes empresas) refinaron sus algoritmos en los últimos años. Ahora el aprendizaje automático puede predecir lo que quieren después de solo unas pocas visitas al sitio. Las recomendaciones predictivas los visitantes individuales Al prestar atención a nuestro historial de navegación personal en tiempo real, las empresas con sistemas de recomendaciones impulsados por IA pueden hacer recomendaciones a los compradores en tiempo real que son . En el sitio web de Nike, el cuadro de recomendación "También te podría gustar" muestra elementos que se vuelven más personalizados a medida que los visitantes continúan frecuentando el sitio. verdaderamente 1 a 1 Cuanto más ve el visitante, agrega al carrito o compra, con mayor precisión el motor de recomendaciones predice lo que ese visitante quiere ver. Es en este punto que un sitio web comienza a realizar más ventas cruzadas porque los productos que se recomiendan realmente resuenan con los compradores individuales. La próxima frontera: herramientas especializadas de venta cruzada para nichos específicos Profundizar en un nicho específico con una herramienta optimizada para hacer mejor el trabajo es el siguiente paso. En la industria de la moda, los sitios web y las plataformas de comercio electrónico utilizan sistemas de recomendación personalizados para sugerir productos y estilos a sus usuarios. Estos sistemas se pueden adaptar a la industria de la moda mediante el uso de fuentes de datos y técnicas de aprendizaje automático que son específicas de la moda. Por ejemplo, un sistema de recomendación de moda podría usar datos sobre las compras anteriores del usuario y el historial de navegación para . También podría analizar la actividad en las redes sociales del usuario y los datos de ubicación para comprender mejor su estilo personal y los tipos de productos que probablemente le interesen. Además de utilizar las técnicas tradicionales del sistema de recomendación, como el filtrado colaborativo y las recomendaciones basadas en el contenido, un sistema de recomendación de moda también podría utilizar el reconocimiento de imágenes de IA visual y el procesamiento del lenguaje natural para analizar las interacciones del usuario con el sitio web y, por lo tanto, hacer recomendaciones más precisas al usuario. comprador. Conclusión En general, los sistemas personalizados de recomendación de sitios web han recorrido un largo camino en poco tiempo. Se han convertido en una herramienta esencial para mejorar la experiencia del usuario en Internet y es probable que continúen evolucionando y se vuelvan aún más sofisticados en el futuro. Además, un sistema de recomendación especializado en moda puede ser una herramienta poderosa para mejorar la experiencia del usuario en un sitio web de moda o en una plataforma de comercio electrónico, y puede ayudar a impulsar las ventas al sugerir productos y estilos que probablemente sean de interés para el usuario. También publicado en Rosetta AI.

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