{"id":9194,"date":"2019-04-08T15:05:53","date_gmt":"2019-04-08T15:05:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.criteo.com\/es\/insights\/hyper-relevant-ai-powered-advertising\/"},"modified":"2021-01-05T18:30:03","modified_gmt":"2021-01-05T18:30:03","slug":"la-recomendacion-de-productos-impulsada-por-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/es\/blog\/la-recomendacion-de-productos-impulsada-por-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"La recomendaci\u00f3n de productos impulsada por la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

Nuestro informe The State of Ad Tech 2019<\/em><\/a> desvel\u00f3 que el display es la estrategia de publicidad global m\u00e1s utilizada en el mundo. Este dato no es de extra\u00f1ar, ya que los anuncios de recomendaci\u00f3n de productos motivan a los consumidores, les dirigen en su customer journey<\/em> e impulsan la conversi\u00f3n. A mayor sofisticaci\u00f3n del modelo de recomendaci\u00f3n y m\u00e1s poder del machine learning<\/em>, mayor ser\u00e1 la efectividad.<\/p>\n

La informaci\u00f3n y los datos sobre el usuario son clave para los sistemas de recomendaci\u00f3n. De esta manera, podemos recomendar m\u00e1s y mejor los productos relevantes y que se acaban comprando. A continuaci\u00f3n, veremos la evoluci\u00f3n que han sufrido los modelos de recomendaci\u00f3n en los \u00faltimos a\u00f1os:<\/p>\n

1- Evoluci\u00f3n de la Inteligencia Artificial<\/strong><\/h3>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, se han producido notables avances en computaci\u00f3n y machine learning<\/em>, lo que significa que los sistemas de recomendaci\u00f3n de productos pueden trabajar mejor y m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n

Criteo IA Lab, nuestro laboratorio de inteligencia artificial<\/em><\/a> se fund\u00f3 para probar los l\u00edmites del deep learning <\/em>y la inteligencia artificial. Nuestro objetivo es construir modelos que generen m\u00e1s rendimiento para el anunciante y mejores experiencias para el usuario. Dado que las expectativas de los consumidores siempre est\u00e1n cambiando, nuestro trabajo basado en la inteligencia artificial est\u00e1 en una fase de adaptaci\u00f3n constante.<\/p>\n

2- Modelos de recomendaci\u00f3n avanzada<\/strong><\/h3>\n

Los marketers son cada vez m\u00e1s exigentes con los sistemas de recomendaci\u00f3n, por ello los modelos han pasado de usar feedback expl\u00edcito a impl\u00edcito, lo que supone la diferencia entre los productos que un usuario dice que le gustan y los que es m\u00e1s probable que compre.<\/p>\n

Nuestro Criteo AI Lab est\u00e1 investigando y probando modelos de recomendaci\u00f3n 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. As\u00ed es como deben actuar las recomendaci\u00f3nes de productos, ya que deben ayudar a los consumidores a descubrir el art\u00edculo que sea relevante en cada momento. Lo ideal ser\u00eda anticipar y prever, antes incluso que el propio comprador, qu\u00e9 es lo que desean adquirir.<\/p>\n

Para los anunciantes, los modelos evolucionados son m\u00e1s efectivos para alcanzar sus objetivos y aportan valor a la experiencia digital de los consumidores. Accenture Interactive descubri\u00f3 que el 91% de los consumidores son m\u00e1s propensos a comprar marcas que usan la omnicanalidad<\/a> y les ofrecen recomendaciones relevantes.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es lo siguiente en motores de recomendaci\u00f3n?<\/strong><\/h3>\n

\u00a0<\/strong>En la actualidad, los motores de recomendaci\u00f3n se basan en correlaciones, pero gracias a la inteligencia artificial, los sistemas de la pr\u00f3xima generaci\u00f3n utilizar\u00e1n no s\u00f3lo los datos hist\u00f3ricos del usuario, sino que tambi\u00e9n tendr\u00e1n en cuenta el efecto de cada recomendaci\u00f3n de producto y la reacci\u00f3n del usuario.<\/p>\n

De esta manera, y con la utilizaci\u00f3n de estos datos, los algoritmos podr\u00e1n actualizar futuras recomendaciones en tiempo real para alcanzar una mayor influencia en el consumidor. Los vendedores podr\u00e1n entender si sus productos realmente est\u00e1n incidiendo en el comportamiento de los consumidores que ven sus anuncios.<\/p>\n

Aunque nuestro modelo de recomendaci\u00f3n todav\u00eda est\u00e1 en fase de prueba, nuestros investigadores creen que supondr\u00e1 una transformaci\u00f3n en la publicidad de recomendaci\u00f3n de productos.<\/p>\n

Para el anunciante, las recomendaciones basadas en la causalidad aumentar\u00e1n los beneficios publicitarios y aportar\u00e1n una visi\u00f3n m\u00e1s detallada del comportamiento del usuario. En \u00faltima instancia, impulsar\u00e1n m\u00e1s ventas. Nuestro objetivo es reducir la proporci\u00f3n de publicidad irrelevante que llega al usuario y asegurarnos de que cada anuncio est\u00e9 personalizado para cada usuario.<\/p>\n

El potencial de los datos<\/strong><\/h3>\n

\"\"<\/p>\n

Cualquier empresa puede recoger datos gracias a la inteligencia artificial. Se puede competir con las grandes empresas del mundo de la personalizaci\u00f3n y experiencia del cliente gracias a una plataforma desarrollada por inteligencia artificial avanzada.<\/p>\n

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 m\u00e1s s\u00f3lidas con los clientes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  Nuestro informe The State of Ad Tech 2019 desvel\u00f3 que el display es la estrategia de publicidad global m\u00e1s utilizada en el mundo. Este dato no es de extra\u00f1ar, ya que los anuncios de recomendaci\u00f3n de productos motivan a los consumidores, les dirigen en su customer journey e impulsan la conversi\u00f3n. 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