Cómo los algoritmos de recomendación de Retail Rocket Group ayudan a la gente a encontrar lo que necesita

Populares en la categoría

Una variante del algoritmo "Productos populares", en la que se muestran al usuario los éxitos de ventas de una determinada categoría. Si contiene subcategorías (por ejemplo, para la categoría "ropa exterior" podría ser "abrigos", "abrigos de piel"), el algoritmo mostrará tantas subcategorías diferentes como sea posible. Entre ellas, el visitante seguro que encuentra algo que le interese.

Gracias a este escenario, el usuario no tiene que navegar por varias decenas de artículos de la categoría que necesita: puede ahorrar tiempo eligiendo entre los productos más populares.

Un algoritmo similar está disponible a través de la API, que devuelve un mayor número de productos (hasta 2000) ordenados por popularidad decreciente.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Los éxitos de una marca

El algoritmo se utiliza para promocionar productos actualmente populares de una determinada marca, ordenados por popularidad decreciente. El algoritmo puede generar resultados tanto para todos los productos de esta marca como para los productos de las categorías especificadas.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Productos populares con descuentos

El algoritmo sugiere los productos más populares de la tienda en ese momento, para los que hay un descuento. Tiene en cuenta los clics, vistas, añadir a la cesta, pedidos y otros eventos. Este algoritmo ayuda a los usuarios a prestar atención a las ofertas favorables.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Productos populares de categorías de interés para el usuario

real-time & personal

El algoritmo recuerda en tiempo real las categorías y los productos que interesaban a un usuario concreto.

El interés por una categoría depende de la duración del ciclo de consumo. Por ejemplo, las compras de bienes de demanda regular (alimentos, comida para mascotas) aumentan el interés por la categoría, ya que existe una alta probabilidad de que la próxima vez el usuario realice una compra similar. La compra de grandes electrodomésticos, muebles y otros bienes con un ciclo de consumo largo disminuye el interés por la categoría.

El algoritmo emite aciertos de las categorías más interesantes a largo plazo para un usuario determinado, teniendo en cuenta sus preferencias de precio. El resultado depende de la etapa del embudo. Por ejemplo, si un usuario ha comprado un producto de la categoría "Teléfonos móviles", el algoritmo le mostrará productos populares de categorías relacionadas: "Fundas para teléfonos", "Auriculares", "Accesorios para teléfonos móviles". Y si no hay historial de navegación de productos ni interés en categorías, se mostrarán productos populares sin personalización.

Cuando se utiliza el algoritmo en los correos electrónicos, las recomendaciones se construyen por categorías populares entre un usuario determinado.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Productos populares con descuentos de categorías de interés para el usuario

real-time & personal

Una variación del algoritmo "Artículos populares de categorías de interés para el usuario", sólo se ofrecen artículos con descuento.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Nuevos productos con descuentos

El algoritmo selecciona nuevos artículos con descuentos. El script ayuda al usuario a no perderse una oferta rentable y muestra a la tienda online en qué se diferencia de sus competidores. El algoritmo puede generar resultados tanto para todos los productos de la tienda como para categorías específicas.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Nuevos productos de interés categorías de usuarios

Персонализированный вариант алгоритма «Новинки» позволяет демонстрировать недавно появившиеся в продаже товары только из категорий, которые наиболее интересны данному пользователю в долгосрочной перспективе. 

Например, если пользователь смотрел товары из категорий «Футболки» и «Шорты», алгоритм предложит новинки из этих категорий. А если он купил товар из категории «Мобильные телефоны», предложит недавно поступившие товары из сопутствующих категорий: чехлы, наушники и другие аксессуары. 

Новые посетители увидят новинки без персонализации.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Nuevos productos con descuentos de categorías de interés para el usuario

Una especie de versión personalizada del algoritmo “Nuevos Artículos”, que muestra al usuario la oferta más interesante para él con descuentos de una nueva gama de productos.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Upsell

En las tiendas offline, los asesores suelen sugerir alternativas mejoradas y más caras. El algoritmo Upsell sustituye a este tipo de vendedores online. Identifica la necesidad implícita de una persona y ayuda al usuario a satisfacer mejor su petición y a la tienda online a ganar más. Este algoritmo recomienda productos lo más parecidos posible, pero con características mejoradas y más caros.

Por ejemplo, si un usuario está mirando unos auriculares con cable por 2.000 rublos, se le mostrarán unos muy parecidos pero inalámbricos por 3.000 rublos. El comprador puede compararlos, calcular que seguirá estando más cómodo sin cable y acabar comprando la versión más cara.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Productos alternativos con márgenes optimizados

Una variante del algoritmo "Productos alternativos", en el que se muestra al usuario el más marginal de los productos que le convienen.

El algoritmo puede reducir la tasa de conversión de una tienda manteniendo o aumentando los ingresos marginales. Esto se consigue en parte reduciendo el número de pedidos y sus costes asociados.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Productos alternativos con ingresos optimizados

Una variante del algoritmo de productos alternativos en la que se seleccionan productos similares de forma que se maximicen los ingresos previstos por usuario (RPV).

El algoritmo puede ayudar a aumentar el cheque medio.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Análogos de los elementos que faltan

El algoritmo recomienda a los "agotados" artículos que sean lo más similares posible en cuanto a características del producto, pero que estén disponibles para su compra.

El algoritmo se diferencia de las alternativas en que selecciona productos con propiedades lo más parecidas posibles al producto agotado, mientras que las alternativas muestran productos similares, teniendo en cuenta el comportamiento del usuario.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Productos similares con énfasis en los productos vistos por el usuario

Una versión personalizada del algoritmo "Productos alternativos", en la que los productos vistos anteriormente se muestran en los primeros lugares de la salida. Un bloque con este algoritmo permite al usuario recordar lo que ha mirado antes, compararlo con el producto actual y decidir su elección.

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Accesorios

Una variación del algoritmo "Productos relacionados". Relaciona accesorios adicionales con el producto que se está viendo. Ayuda al usuario a cerrar su necesidad en un solo lugar. Por ejemplo, para recoger una funda, unos auriculares y un cristal protector para un smartphone a la vez, lo que aumenta el cheque medio de la tienda online.

A diferencia del algoritmo básico, se da prioridad a los productos de categorías que definimos nosotros mismos en función de nuestra experiencia, así como a los productos de la misma marca.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Productos relacionados priorizados por marca del producto visualizado

Una variante del algoritmo de productos relacionados. Se utiliza cuando no hay suficiente información sobre el comportamiento del usuario.

Por ejemplo, si basándonos en las estadísticas de comportamiento vemos que una determinada silla se compra junto con una determinada mesa, entonces las recomendaciones la sugerirán en primer lugar. Pero si no sabemos qué se suele comprar con una mesa de comedor Eames, entonces el algoritmo recomendará sillas y otros muebles de la misma marca.

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Productos relacionados de categorías distintas de la categoría del producto actual

Una variante del algoritmo "Productos relacionados", en el que los productos de la misma categoría que el producto que se está viendo se eliminan de las recomendaciones.

Por ejemplo, no tiene sentido que una tienda de electrónica recomiende otros televisores a un televisor. Pero si hablamos de comida para bebés, entonces el puré de manzana, además del de pera, sería ecológico.

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Productos relacionados adaptados a las necesidades de la tienda

Complementa el algoritmo básico de "Productos relacionados" y permite a la tienda ajustar la presentación de los productos mediante reglas configurables manualmente. Será útil si necesita promocionar productos de categorías poco populares o la tienda quiere asegurarse de que sólo los productos relacionados realmente adecuados se recomiendan al producto principal. Relevante para productos técnicamente complejos: motos de nieve, ordenadores, etc.

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Categorías relacionadas

El algoritmo muestra hasta 20 categorías relacionadas para una categoría determinada, ordenadas por orden descendente de popularidad. Por ejemplo, en el caso de las lavadoras, podría tratarse de detergentes en polvo, descalcificadores y accesorios.

El algoritmo se utiliza para simplificar la navegación: al cliente se le presentan categorías en las que puede encontrar productos adicionales para su compra.

Accesorios con elevados requisitos de diversidad

Una variación del algoritmo "Accesorios" con un resultado más diverso. Es adecuado si hay muchos accesorios muy similares en cuanto a las propiedades del producto.

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Productos relacionados con el último añadido a la cesta

El algoritmo está diseñado para su uso en páginas de productos. Analiza el contenido de la cesta de la compra y sugiere productos que pueden complementar la compra. Un intento de vender productos relacionados antes de que el usuario pase por caja puede ser más eficaz que otro similar en la página "Cesta".

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Recomendaciones de búsqueda con influencia limitada de productos superpopulares

Una variante del escenario "Buscar recomendaciones", en la que se reduce a propósito el peso de los productos más populares. Por ejemplo, para no recomendar plátanos además de la mayoría de los artículos de un pedido en una tienda de comestibles en línea, el sistema penaliza en cierto modo este producto.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Recomendaciones de búsqueda basadas en redes neuronales

A diferencia del algoritmo de búsqueda básico, esta variante utiliza el entrenamiento de redes neuronales profundas: el algoritmo "entiende" el significado de la frase, en lugar de limitarse a sacar el nombre del producto, lo que ayuda a determinar con mayor precisión lo que busca el usuario.

Recomendaciones personalizadas página de categorías

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El algoritmo es similar al básico, pero sólo se recomiendan productos de la categoría actual y sus subcategorías. El algoritmo sólo utiliza las acciones previas del usuario con los productos (navegación, añadir a la cesta, pedidos) y los vínculos implícitos entre productos. Este algoritmo difiere del de "productos populares de categorías de interés para el usuario" en que analiza los intereses a corto plazo del usuario.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Productos vistos anteriormente por el usuario

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El algoritmo recomienda productos que el usuario ya ha mirado. Esto facilita la navegación por la tienda, además de recordar a la persona su necesidad y animarla a comprar.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Recomendaciones personalizadas basadas en pedidos anteriores

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El algoritmo recomienda productos que el usuario ya ha comprado. Tiene en cuenta la edad y la frecuencia de las compras. El escenario es relevante para tiendas online donde hay bienes de demanda repetida: alimentos para bebés, mascotas, farmacias, etc.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Recomendaciones personalizadas basadas en el interés del usuario por las características del producto

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Este algoritmo funciona a partir del básico. Genera la salida de tal manera que al principio aparecen los productos que son máximamente similares en propiedades a los que este usuario se interesó durante las últimas 2 horas. Tiene en cuenta la marca, el precio y el tipo de productos.

Dónde recomendamos utilizar el algoritmo

Bienes ajustados por tamaño

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Ordena la salida del algoritmo base teniendo en cuenta el tamaño en el que está interesado el usuario. La información se obtiene a partir del análisis de los productos añadidos a la cesta. El algoritmo tiene en cuenta que para diferentes categorías de productos el concepto "talla" puede tener su propio significado.

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