Recomendaciones
Los sistemas de recomendaciones para ecommerce son sistemas de filtrado automático que brindan a los clientes sugerencias de productos. La función principal de este sistema es encontrar y presentar productos relevantes para los intereses y preferencias de un cliente. Esta tecnología ologie tiene prioridad sobre ecommerce, principalmente porque la personalización está al frente de la mayoría de las decisiones comerciales. Si bien muchas tiendas en línea brindan recomendaciones, las sugerencias de productos a menudo son irrelevantes. Sin embargo, con los sistemas de recomendación modernos, esa tendencia está comenzando a cambiar. Estos nuevos sistemas recopilan y procesan datos relevantes de los clientes. Luego, el sistema genera predicciones utilizando métodos basados en la memoria o en el modelo.
El método basado en la memoria realiza cálculos utilizando la información de la base de datos. Por otro lado, el método basado en modelos se basa en algoritmos de aprendizaje automático. Cualquiera de estos métodos es suficiente para introducir precisión en las recomendaciones del producto. Con esta precisión vienen muchas ventajas para las marcas ecommerce. Cuanto mejores sean las recomendaciones, es más probable que los clientes llenen su carrito de compras. Las sugerencias ayudan a las empresas a realizar ventas cruzadas y aumentar las ventas de productos, lo que genera más ventas e ingresos. Además, las recomendaciones precisas mejoran la experiencia y el compromiso del cliente.
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Los sistemas de recomendaciones para ecommerce son sistemas de filtrado automático que brindan a los clientes sugerencias de productos. La función principal de este sistema es encontrar y presentar productos relevantes para los intereses y preferencias de un cliente. Esta tecnología ologie tiene prioridad sobre ecommerce, principalmente porque la personalización está al frente de la mayoría de las decisiones comerciales. Si bien muchas tiendas en línea brindan recomendaciones, las sugerencias de productos a menudo son irrelevantes. Sin embargo, con los sistemas de recomendación modernos, esa tendencia está comenzando a cambiar. Estos nuevos sistemas recopilan y procesan datos relevantes de los clientes. Luego, el sistema genera predicciones utilizando métodos basados en la memoria o en el modelo. El método basado en la memoria realiza cálculos utilizando la información de la base de datos. Por otro lado, el método basado en modelos se basa en algoritmos de aprendizaje automático. Cualquiera de estos métodos es suficiente para introducir precisión en las recomendaciones del producto. Con esta precisión vienen muchas ventajas para las marcas ecommerce. Cuanto mejores sean las recomendaciones, es más probable que los clientes llenen su carrito de compras. Las sugerencias ayudan a las empresas a realizar ventas cruzadas y aumentar las ventas de productos, lo que genera más ventas e ingresos. Además, las recomendaciones precisas mejoran la experiencia y el compromiso del cliente.
