Imagínese a un comprador que entra en su tienda en línea y siente que toda la experiencia ha sido diseñada para él. 

Con la expansión de la IA y el aprendizaje automático, las recomendaciones personalizadas de productos se han convertido en la herramienta a la que recurren las empresas que desean impulsar la participación de los clientes y obtener más ingresos.

Estudios recientes demuestran que:

• Las recomendaciones de productos pueden representar hasta el 31% de los ingresos de una tienda de comercio electrónico.
• El compromiso con las recomendaciones personalizadas puede aumentar el valor medio de los pedidos en un 369%.

En este artículo analizaremos cómo los motores de recomendación basados en IA transforman el comercio minorista. Analizaremos los 5 principales motores de recomendación de productos, para que pueda elegir el más adecuado para su negocio. También hablaremos de cómo estas herramientas favorecen la venta cruzada y la personalización inteligente.

¿Qué es un motor de recomendación de productos?

Piense en un motor de recomendación de productos como si fuera su mejor vendedor.

Un sistema de recomendación analiza los datos y el comportamiento de los clientes para mostrarles los productos que con más probabilidad gustarán y comprarán sus visitantes.

Cómo funciona

Los sistemas de recomendación de productos ingieren datos de comportamiento: clics, carritos, conversiones, listas de deseos e incluso tiempo de permanencia. A continuación, encuentran patrones, por ejemplo, "Las personas que compraron auriculares con cancelación de ruido también suelen comprar estas sillas ergonómicas".

Los motores modernos suelen utilizar:

• Inteligencia artificial y aprendizaje automático: Para mejorar continuamente los resultados en función del comportamiento, las preferencias y los resultados de los usuarios en tiempo real.
• Sistemas basados en reglas: Ofrecen un control más manual, con una lógica "si-esto-entonces-eso".

Dónde aparecen las recomendaciones

Estos motores siguen el recorrido del cliente. Las recomendaciones son:

• En su sitio web: Página de inicio, páginas de productos o página del carrito
• En campañas de correo electrónico: Recordatorios de carritos abandonados o sugerencias posteriores a la compra.
• En los mensajes SMS: Toques o mensajes personalizados como "Oye, ¿te has olvidado esto?".
• En anuncios: Cuando ese par de zapatos perfecto sigue a los visitantes de su sitio web a través de Internet.

Tipos de recomendaciones

No todas las sugerencias funcionan igual de bien. Éstas son algunas de las más eficaces:

• Se compran juntos con frecuencia: Un tipo de recomendación clásica que sugiere productos similares o complementarios, como emparejar pilas con aparatos electrónicos o cinturones con pantalones.
• Vistos recientemente: Realiza un seguimiento de los artículos explorados anteriormente para facilitar que los compradores vuelvan a ellos.
• Los clientes también compraron: Recomendaciones basadas en lo que otros usuarios y compradores compraron con frecuencia junto al artículo actual; utiliza el comportamiento de la multitud y el filtrado colaborativo para generar confianza y aumentar las tasas de conversión.
• Personalizado para usted: Sugerencias de productos a medida basadas en el comportamiento, las preferencias, las compras anteriores y la actividad en tiempo real del usuario.

Cuando se hacen bien, los motores de recomendación mejoran la experiencia del usuario y aumentan silenciosamente los ingresos, un "Puede que también te guste..." cada vez.

Motores modernos de recomendación de productos frente a recomendaciones anticuadas

Mostrar a todo el mundo los mismos diez productos "más vendidos" ya no sirve.

Los motores tradicionales de recomendación de productos son fáciles de implantar, pero carecen de contexto. Tratan a todos los usuarios por igual, ignorando la intención, el momento y las preferencias individuales. ¿Cuál es el resultado? Oportunidades perdidas, sugerencias irrelevantes y rebotes.

Los modernos sistemas híbridos de recomendación utilizan sistemas de filtrado de datos basados en el contenido y conscientes del contexto para comprender el historial de compras y el comportamiento de los usuarios. Esto es lo que queremos decir:

• Recuperación de carritos abandonados con venta inteligente: Un usuario añade una cafetera a su carrito pero no pasa por caja. En lugar de enviar un recordatorio soso, los motores modernos envían un correo electrónico personalizado o un mensaje de WhatsApp que incluye la cafetera más un espumador de leche recomendado (sistemas de filtrado basados en el contenido).
• Descubrimiento de productos sin filtros: Los motores inteligentes ayudan a los nuevos usuarios a descubrir productos basándose en pistas sutiles, como lo que se entretienen en ver, lo que ignoran y lo que exploran otras personas del mismo segmento (sistemas de filtrado colaborativo). El resultado es una experiencia más intuitiva que se asemeja a una conversación bien organizada.
• Paquetes que convierten: La agrupación dinámica utiliza datos procesables para crear combinaciones de productos relevantes. Por ejemplo, unos auriculares inalámbricos sugeridos con una bolsa de deporte para un entusiasta del fitness, no solo porque los auriculares se compren juntos con frecuencia, sino porque el motor entiende el estilo de vida de ese cliente. Esta combinación consiste en aumentar el valor medio de los pedidos con combinaciones que tengan sentido para un cliente concreto.

Los 5 mejores motores de recomendación de productos

Tanto si estás optimizando las conversiones o la retención de clientes como si deseas mejorar la experiencia del usuario, es esencial elegir el motor de recomendación adecuado. Aquí tienes cinco en los que confían los equipos de comercio.

Loadstone

Las empresas necesitan algo más que un widget de datos de clientes "plug and play". Necesitan un sistema completo que comprenda el comportamiento del cliente, se adapte a él y actúe en consecuencia en tiempo real, ofreciendo experiencias personalizadas sin atascarse.

Entra: Loadstone.

Creado por profesionales del comercio electrónico con más de 12 años de experiencia, se trata de un ecosistema de marketing integral y componible que combina estrategias avanzadas de IA, personalización y omnicanalidad en una sola plataforma.

Es ideal para minoristas a gran escala, marcas de comercio multicanal y empresas que gestionan muchos segmentos de clientes de alto tráfico y experiencias multiplataforma.

Hay una razón por la que nuestros clientes permanecen con nosotros una media de más de 6 años: nuestro software se adapta a sus necesidades, gestionando millones de usuarios e infinitas posibilidades.

Características principales

El producto de Loadstone en el que nos centramos hoy es el AI Recommender System que ofrece experiencias de compra personalizadas en entornos minoristas digitales y físicos.

Utiliza más de 35 algoritmos avanzados para analizar el comportamiento, las preferencias y los datos contextuales de los usuarios, lo que permite hacer sugerencias precisas de productos que impulsan la participación y las ventas. Estas son algunas de sus principales características:

• Recomendaciones personalizadas y relevantes: El aprendizaje automático comprende las trayectorias individuales de los clientes, ofreciendo sugerencias de productos a medida que aumentan el valor medio de los pedidos y las tasas de conversión.
• Capacidades de venta cruzada y venta adicional: Loadstone identifica productos complementarios y premium que los clientes probablemente compren juntos, mejorando el valor del carrito y la satisfacción del cliente.
• Adaptación en tiempo real: Las recomendaciones reflejan los cambios de preferencias y comportamientos en función de las interacciones del usuario.
• Lógica basada en escenarios: Las reglas de negocio gestionan situaciones específicas, como la promoción de artículos agotados o productos de temporada, garantizando la pertinencia y la puntualidad.
• Integración multicanal: El sistema se integra con plataformas web, aplicaciones móviles, campañas de correo electrónico y sistemas de punto de venta en tienda, proporcionando una experiencia de cliente coherente en todos los puntos de contacto.
• Completo panel de análisis: Supervisa el rendimiento de las recomendaciones, realiza un seguimiento de las interacciones de los clientes y obtén información sobre las tendencias de compra.

Loadstone AI Commerce Search puede duplicar o incluso triplicar tus tasas de conversión gracias a su arquitectura modular y componible. Consta de componentes intercambiables -motor de recomendación, segmentación de audiencias, mensajería en tiempo real y agrupación de productos- que puedes activar individualmente o integrar. Por ejemplo, adquiere el módulo de campañas de fidelización Loadstone junto con tu CRM actual; luego conecta tu promotional marketing para una segmentación dinámica.

💡¿Quieres saber cómo Loadstone encaja en tu pila tecnológica? Habla con nuestro experto o solicita un presupuesto.

Integraciones

La arquitectura de API abierta de Loadstone te da libertad. Tanto si utilizas Salesforce Commerce Cloud como Shopify Plus, Loadstone puede conectarse a ellos para que tú puedas:

• Conéctate a CDP, CRM, ESP y plataformas publicitarias: Obtén datos de comportamiento de todos los puntos de contacto, como la tienda online, la aplicación móvil y los canales de asistencia, e introdúcelos en el motor de Loadstone.
• Agiliza los flujos de trabajo entre equipos: Los equipos de marketing, merchandising y datos pueden trabajar a partir de la misma fuente de información sin tener que cambiar de sistema.
• Integración con los sistemas de la tienda: Acorta la brecha entre online y offline conectando Loadstone a su TPV o sistemas de gestión de inventario, permitiendo experiencias de cliente unificadas en todos los canales.

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Rendimiento dinámico

Dynamic Yield es una plataforma de personalización basada en IA diseñada para grandes minoristas. La herramienta ayuda a crear experiencias a medida en todos los puntos de contacto digitales.

Es ideal para minoristas omnicanal y marcas empresariales que buscan personalización y experimentación en la web, aplicaciones móviles, correo electrónico y quioscos.

Características principales

• Recomendaciones de productos basadas en IA: Múltiples algoritmos (filtrado colaborativo, aprendizaje profundo y modelos basados en afinidades) ofrecen recomendaciones personalizadas que se adaptan en tiempo real.
• Experiencia OS: La plataforma centralizada Dynamic Yield permite crear carruseles de productos, banners y superposiciones que se pueden personalizar, probar y optimizar.
• API del lado del servidor: La arquitectura del lado del servidor de Dynamic Yield garantiza la personalización a escala sin ralentizar el rendimiento ni romper los sistemas de diseño.

Integraciones

Dynamic Yield ofrece integraciones y API flexibles. Puede conectarlo a:

• CDP y herramientas de análisis: Segment, mParticle, Google Analytics, Adobe Analytics, etc.
• Plataformas de comercio electrónico: Shopify Plus, Salesforce Commerce Cloud, Magento y plataformas personalizadas.
• Herramientas de mensajería y pruebas A/B: Braze, Iterable u Optimizely para probar experiencias en todos los canales.

Algolia Recomienda

Algolia Recommend es una plataforma de descubrimiento de productos basada en IA. Cuenta con un ecosistema fácil de usar para desarrolladores que ofrece un motor de recomendación.

Es ideal para equipos de comercio y desarrolladores que buscan crear estrategias y experiencias de recomendación personalizadas dentro de una arquitectura moderna sin cabeza o componible.

Características principales

• Recomendaciones de productos basadas en el comportamiento: Algolia Recommend utiliza las preferencias y el comportamiento de los usuarios, los datos de clics y las relaciones de datos de productos para generar sugerencias como Productos de moda y Artículos relacionados.
• Inteligencia artificial y tiempo real: Los modelos de IA de Algolia se actualizan en tiempo real, reflejando los cambios en el inventario, el comportamiento de usuarios similares o las tendencias.
• Controles de comercialización integrados: Ajuste la lógica de recomendación con anulaciones basadas en reglas, anclajes y exclusiones.

Integraciones

Algolia Recommend es modular; puede funcionar en un entorno componible o headless:

• Frameworks de frontend: React, Vue, Angular y otros frameworks JavaScript.
• Plataformas de comercio: Shopify, Magento, Salesforce Commerce Cloud y escaparates personalizados.
• Datos de terceros: CDP, herramientas de análisis y motores de personalización.

¿No estás seguro de si necesitas un CDP o un CRM? Nuestra guía desglosa las diferencias clave entre CDP y CRM para ayudarte a elegir la herramienta adecuada para tu empresa.

Nosto

Nosto es una plataforma de experiencia comercial que ayuda a los minoristas a ofrecer experiencias de compra personalizadas. Combina datos en tiempo real, IA y herramientas de merchandising en un sistema cohesionado. Es ideal para marcas comerciales medianas y grandes.

Características principales

• Recomendaciones de productos basadas en inteligencia artificial: El motor de recomendaciones Nosto utiliza datos de comportamiento, compras anteriores y algoritmos de aprendizaje automático.
• Segmentación y orientación: Segmentos de clientes basados en el comportamiento durante la sesión, el valor vitalicio, la geolocalización, el dispositivo, etc.
• Comercialización visual: Comercialización mediante arrastrar y soltar y fijación de productos específicos en widgets de recomendación.
• Pruebas A/B y análisis: Las herramientas de pruebas nativas permiten a los equipos experimentar con la lógica de recomendación y las estrategias de segmento.

Integraciones

Nosto está concebido para el comercio, por lo que funciona con múltiples plataformas de comercio electrónico y herramientas de marketing:

• Plataformas de comercio electrónico: Shopify Plus, Magento, BigCommerce, Salesforce Commerce Cloud y otras.
• Email y herramientas de marketing: Klaviyo, Mailchimp y HubSpot en campañas de correo electrónico.
• CDP y analítica: Segment, Google Analytics y otras herramientas de datos.

Klevu

Klevu combina la búsqueda asistida por inteligencia artificial, el descubrimiento de productos y las recomendaciones personalizadas en una plataforma optimizada para el comercio.

Está diseñado para el comercio electrónico y es ideal para los minoristas que desean convertir cada interacción de búsqueda y navegación en una oportunidad de descubrir productos personalizados.

Características principales

• Recomendaciones de productos mediante inteligencia artificial: El motor de recomendaciones Klevu utiliza el aprendizaje automático para ofrecer sugerencias personalizadas. Estas se adaptan en tiempo real en función del comportamiento del usuario y la popularidad del producto.
• Sinergia de búsqueda y recomendación: Al igual que Loadstone, los motores de búsqueda y recomendación de Klevu funcionan conjuntamente. Por ejemplo, si un cliente busca "zapatillas de running negras", el sistema le recomienda accesorios relacionados o estilos similares en función de la intención.
• Recomendaciones visuales: Klevu incluye la búsqueda visual AI, que permite a los usuarios subir imágenes y recibir sugerencias de productos similares.

Integraciones

Klevu está diseñado para la integración de comercio primero. Es compatible con las principales plataformas y cuenta con API flexibles para configuraciones personalizadas:

• Plataformas de comercio electrónico: Shopify, BigCommerce, Magento, Salesforce Commerce Cloud y entornos headless.
• Herramientas de marketing y personalización: Klaviyo, Yotpo y Segment
• Acceso abierto a la API: Acceso a la API para integrar recomendaciones y lógica de búsqueda en el recorrido del cliente.

Los mejores motores de recomendación de productos

Un motor de recomendación de productos moderno e infalible

Un sistema de recomendación de productos es más que una herramienta de venta. Es un motor de ingresos y fidelización de clientes.

A medida que aumentan las expectativas de los compradores y los viajes digitales se vuelven más complejos, necesitas una solución que vaya más allá de las sugerencias genéricas, una solución que comprenda los datos y la intención del usuario, que se adapte en tiempo real y que se amplíe contigo.

Elegir la plataforma adecuada depende de las necesidades de su marca: el nivel de personalización que desea y la flexibilidad que necesita. Elige una herramienta que se adapte no solo a tu pila, sino a tu estrategia.

Para los minoristas empresariales que operan a gran escala, Loadstone ofrece un impacto medible. Su motor inteligente de recomendación de productos aumenta las conversiones, el tamaño de las cestas y la fidelidad de los clientes. Además, su arquitectura componible garantiza la integración entre canales y sistemas, adaptándose a medida que evoluciona su negocio.

Explora lo que Loadstone puede hacer por tu equipo, habla con nuestro experto y  consigue un presupuesto hoy mismo.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un motor de recomendación de productos? 

Es un sistema que sugiere productos relevantes a los usuarios en función de su comportamiento, preferencias o contexto. Ayuda a las empresas a personalizar la experiencia de compra y aumentar las conversiones.

¿Cuál es un ejemplo de motor de recomendación? 

Loadstone es un buen ejemplo. Las empresas minoristas lo utilizan para ofrecer sugerencias de productos en tiempo real basadas en IA a través de la web, el móvil, el correo electrónico e incluso en las tiendas.

¿Cómo funciona un motor de recomendación? 

Analiza datos como el historial de navegación, el comportamiento de compra y las señales contextuales utilizando IA y aprendizaje automático para sugerir los productos con más probabilidades de conversión. El motor de Loadstone va más allá al integrarse en el recorrido completo del cliente.

¿Cuál es el mejor motor de recomendación? 

Para los minoristas empresariales que buscan un rendimiento excelente, flexibilidad y una personalización profunda, Loadstone destaca por su arquitectura componible y sus capacidades de recomendación inteligentes y personalizables.

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