abril 8, 2019
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La recomendación de productos impulsada por la inteligencia artificial

 

Nuestro informe The State of Ad Tech 2019 desveló que el display es la estrategia de publicidad global más utilizada en el mundo. Este dato no es de extrañar, ya que los anuncios de recomendación de productos motivan a los consumidores, les dirigen en su customer journey e impulsan la conversión. A mayor sofisticación del modelo de recomendación y más poder del machine learning, mayor será la efectividad.

La información y los datos sobre el usuario son clave para los sistemas de recomendación. De esta manera, podemos recomendar más y mejor los productos relevantes y que se acaban comprando. A continuación, veremos la evolución que han sufrido los modelos de recomendación en los últimos años:

1- Evolución de la Inteligencia Artificial

En los últimos años, se han producido notables avances en computación y machine learning, lo que significa que los sistemas de recomendación de productos pueden trabajar mejor y más rápido.

Criteo IA Lab, nuestro laboratorio de inteligencia artificial se fundó para probar los límites del deep learning y la inteligencia artificial. Nuestro objetivo es construir modelos que generen más rendimiento para el anunciante y mejores experiencias para el usuario. Dado que las expectativas de los consumidores siempre están cambiando, nuestro trabajo basado en la inteligencia artificial está en una fase de adaptación constante.

2- Modelos de recomendación avanzada

Los marketers son cada vez más exigentes con los sistemas de recomendación, por ello los modelos han pasado de usar feedback explícito a implícito, lo que supone la diferencia entre los productos que un usuario dice que le gustan y los que es más probable que compre.

Nuestro Criteo AI Lab está investigando y probando modelos de recomendación para alcanzar (incluso superar) el punto de hiper-relevancia. Se trata de centrarnos en el cliente y no en el producto, como un personal shopper. Así es como deben actuar las  recomendaciónes de productos, ya que deben ayudar a los consumidores a descubrir el artículo que sea relevante en cada momento. Lo ideal sería anticipar y prever, antes incluso que el propio comprador, qué es lo que desean adquirir.

Para los anunciantes, los modelos evolucionados son más efectivos para alcanzar sus objetivos y aportan valor a la experiencia digital de los consumidores. Accenture Interactive descubrió que el 91% de los consumidores son más propensos a comprar marcas que usan la omnicanalidad y les ofrecen recomendaciones relevantes.

¿Qué es lo siguiente en motores de recomendación?

 En la actualidad, los motores de recomendación se basan en correlaciones, pero gracias a la inteligencia artificial, los sistemas de la próxima generación utilizarán no sólo los datos históricos del usuario, sino que también tendrán en cuenta el efecto de cada recomendación de producto y la reacción del usuario.

De esta manera, y con la utilización de estos datos, los algoritmos podrán actualizar futuras recomendaciones en tiempo real para alcanzar una mayor influencia en el consumidor. Los vendedores podrán entender si sus productos realmente están incidiendo en el comportamiento de los consumidores que ven sus anuncios.

Aunque nuestro modelo de recomendación todavía está en fase de prueba, nuestros investigadores creen que supondrá una transformación en la publicidad de recomendación de productos.

Para el anunciante, las recomendaciones basadas en la causalidad aumentarán los beneficios publicitarios y aportarán una visión más detallada del comportamiento del usuario. En última instancia, impulsarán más ventas. Nuestro objetivo es reducir la proporción de publicidad irrelevante que llega al usuario y asegurarnos de que cada anuncio esté personalizado para cada usuario.

El potencial de los datos

Cualquier empresa puede recoger datos gracias a la inteligencia artificial. Se puede competir con las grandes empresas del mundo de la personalización y experiencia del cliente gracias a una plataforma desarrollada por inteligencia artificial avanzada.

Vemos un futuro en el que los marketers pueden acceder a los datos de los compradores para crear anuncios altamente relevantes, mejores experiencias de usuario y establecer relaciones más sólidas con los clientes.