Data Mining - El motor de recomendación Mirotele.

Hace nada, en una de las respuestas de un post, una compañera llamada "Precaria", indicaba que había empresas españolas dedicadas a los motores de recomendación, el problema es que no había demanda del mundo empresarial, a lo que yo discrepaba un poco.

Pues la primera en la frente, hace nada en el blog de tecnología Xataka nos habla que Samsung nada menos ha apostado como recomendador de programas de televisión para sus compradores en Mirotele; esto ha sido posible al hecho de que Samsung ha creado un concurso a nivel internacional para buscar las mejores aplicaciónes para "hacer" a la TV inteligente donde esta aplicación ha conseguido hacerse un hueco.

Si no he leído mal esta aplicación ha sido apadrinada por la universidad de Málaga y parece ser que su cara visible es David Bueno Vallejo; también la misma aplicación tiene un blog por si quereis más información sobre su creación.

Pocas veces la realidad me ha corregido tan rápido sobre un comentario hecho, y pocas veces me ha importado tan poco, ojalá proyectos como este llenen nuestra vida en el futuro.

Data Mining - Empresa brasileña de motores de recomendación

Trasteando por la red he encontrado una empresa Brasileña de motores de recomendación Chaordic Systems.

Por lo que he podido ver esta totalmente orientada a este tema, aunque también parece que hace minería clásica orientada a la venta. Desde aquí les deseo toda la suerte posible y que tengan un gran futuro... eso si, a ver si traducen la web.

Lo mejor es que poco a poco van surgiendo empresas que cubran este tipo de necesidas, lo peor, es que aquí no surjan empresas como estas que tienen un potencial increible...

Data Mining - El próximo paso de los sistemas de recomendación.

Durante un tiempo el problema que teníamos es que no encontrabamos la información, nos era muy complicado búscar algo interesante en esta gran biblioteca que es la web, actualmente la solución que encontramos está muriendo de exito, los búscadores son capaces de encontrar cualquier cosa, buscan en billones de páginas para indexar palabras, el poblema es que los resultados que dan son tan extensos que ya no nos son utiles, nos perdemos en tanta información.

Esto es totalmente aplicable a cualquier web, en si, teóricamente hablando el coste de tener un producto una web es nulo, el problema es que el cliente encuentre lo que búsca; en un principio con un buen motor de búsqueda bastaba y sobraba, pero ahora para llegar a un mercado más amplio se ofrecen muchísimos productos distintos, esto hace que la simple búsqueda no sea suficiente, aquí es donde entran en juego los motores de recomendación; no sólo nos ayudan ha hacer cross seling sino que apollandose en el sistema sino que si lo adaptamos seguro que nos permite hacer contactos más productivos centrados en los intereses de nuestros clientes.

Estos temas de una manera o otra ya los habíamos tocado dentro del blog, pero en la situación es que está ya cogido un caliz mucho más interesante, por ejemplo, cada vez más tenemos información que nos llega de manera automática de la cual poca nos es de interés, ¿por que no aplicar esta técnología para que filtre la información que no es de nuestro gusto y sólo nos muestre la que nos puede ser interesante? En un mundo donde estar Tuwitter, facebook, emails, blogs, prensa... el usuario no tardará en saturarse y seguro que se pierde temas que le pueden ser interesantes simplemente por no buscar entre la avalancha de información.

Otro punto que es muy interesante es que el motor de recomendación necesita menos interacción del usuario, un búscador utiliza el texto puntual que el usuario le indica, un motor de recomendación utiliza su manera de moverse por la web para hacer recomendaciones, pero no es tan especifico a las necesidades puntuales; no es ninguna locura opensar que una mezcla de las 2 técnologías podría ser el siguiente paso en la búsqueda de información en la web.

Una muestra que este tipo de técnicas cada vez se están haciendo más populares es el interesante articulo que encontramos en Fortune, que nos habla, a parte del mercado actual de los sistemas de recomendación, sobre como hacer que este tipo de técnicas mejore el rendimiento de los buscadores.

Puede parecer una locura pero me viene a la cabeza una escena de Minority Report donde al protagonista le saludaban y le recomendaban según entraba en la tienda, parece ciencia ficción pero se que ya están trabajando en algo parecido con tarjetas RFID y pantallas.

Bueno con esto ya me despido, espero no estar tan liado y poder postear más amenudo, un saludo a todos.

Data Mining - Wipley

Esta vez sólo hacerme eco de esta interesante noticia que acaba de saltar a la red, ha surgido una red social española centrada en el mundo de los video juegos, se llama wipley, así que al grito de "Quien no sea freak que levante su sable laser" os insto a apuntaros.

La idea es sencilla, permite a los usuarios compatir gustos sobre los diferentes juegos digitales sin importar la plataforma, con esto cubriríamos la utilidad de red social, pero no se queda allí la cosa, según nuestro perfil, puntuaciones a juegos, comportamiento y cualquier información que puedan almacenar nos haran recomendaciones de juegos; como mínimo es un planteamiento interesante.

Ya se que no es la tipica noticia que posteo, pero es que dentro de este proyecto hay un motor de recomendación español, y la verdad, para pocas iniciativas interesantes que se hacen en este país hay que mimar y ayudar a las que surgen, y más con los tiempos que corren.

Les seguiremos la pista a estos de wipley, espero que nos de muchas alegrías.

Data Mining - Conferencia de mototres de recomendación

Hace unas semanas se realizó la "3rd ACM Conference on Recomender Systems", ya hemos hablado alguna vez sobre los sistemas de recomendación, y siempre es interesante que surjan simposios donde se discutan las nuevas tendencias, para que de esta manera se estandarice la tecnología.

Hasta aquí lo normal de una conferencia, pero lo que es remarcable es el hecho que Francisco Martín, CEO de Mystrands, diera una charla sobre su carrera, su empresa actual y diera unos consejos para la implantación de sistemas de recomendación, os dejo aquí un resumen sobre el tema:

1. ¿Realmente lo necesitas? hay que tener claro que invertir en un motor de recomendación es un proyecto costos y necesitas de tener un tráfico en la web importante para que sea rentable.
2. Las recomendaciones deben tener una visión estratégica del cliente, es decir, no siempre la recomendación con más portabilidad de compra es la mejor a largo plazo.
3. Elige bien la herramienta y el proveedor del servicio, incluso si dispones de suficiente presupuesto plantéate el hacer una herramienta especifica para tus necesidades.
4. No tener miedo al comienzo frío, hay que ser creativo a la hora de comenzar y no tener miedo de hacer prouestas inicial, en el peor de los casos el algoritmo irá mejorando las recomendaciones con el tiempo.
5. Hay que tener en cuenta que el 70% del éxito está en la calidad de los datos y el 30% en el algoritmo. (esto es aplicable a cualquier modelo predictivo)
6. La atención del cliente es nuestro bien más preciado, si que es complicado saber qué y cuando, pero no servirá si no tenemos una página que capte su atención.
7. No intentes hacer perfiles de clientes, utiliza la información que tienes a tu disposición en la red (Facebook, Twitter,..)
8. Escala cuanto antes mejor tu negocio.
   
9. Elige tu sistema de puntuación con detenimiento, si lo modificas ten en cuenta que tus usuarios no repuntuarán todo lo hecho hasta el momento.
10. Y como no, MIDELO TODO, que sea la respuesta de tus usuarios la que guíen durante el desarrollo.

A ver si entre todos conseguimos que más empresas sean punteras en temas de analítico a nivel internacional.

Data Mining - Motores de Recomendación y Strands

Hace tiempo que quiero tocar un tema en el blog, el de los motores de recomendación, en si podríamos decir que son sistemas que lo que buscan es, a partir de tu historia de visitas compras y demás actividades en un sitio web, apoyandose también en el comportamiento del resto de usuarios, recomendarte de una manera eficiente.

Este tipo de tecnología es muy nueva, podríamos afirmar que su creadora es Amazon, y la verdad es que el trabajo es increíble, si buscas algo en su web no sólo lo encuentras, sino que te muestra, en segundo termino, una gran cantidad de productos que seguro que encuentras interesantes. ¿Y en que se traduce esto? pues en venta pura y dura, si tenemos en cuenta la cantidad de gente que pasa por una pagina de Retail en internet y que con esta tecnología obtendremos un incremento en el % de venta cruzada, por pequeño que sea, esto supone supone un incremento en los beneficios a un coste casi 0.

Este tipo de herramientas han nacido acunadas por la red, aunque cada vez más estoy seguro que veremos cosas parecidas en los grandes almacenes de toda la vida; se entrelazan muy bien con las nuevas maneras de pensar a la hora de hacer negocios, como por ejemplo con las teorías Long Tail, o de La paradoja de la elección; cuando tenga algo más de tiempo colgaré un post explicando en detaye estas tendencias y su interacción con la web y los motores de recomendación.

Hace unos días halábamos de Neo-metrics como ejemplo en el I+D+i España pero no es la única, tenemos a Strands, no tiene sede social en España pero si que esta fundada por un español y tiene una oficina en Barcelona, este es el Dr. Francisco J. Martín. La compañía tiene varios productos, un recomendardor de música, una red social propia ..., pero el que considero más interesante desde el punto de vista del BI es el motor de recomendación Strands Recomender.

Con esta herramienta y con un servidor de contenidos decente podemos crear una página web totalmente personalizada al cliente que tengamos en ese momento conectado, ofreciendo productos y servicios con una alta probabilidad de compra para su perfil; vamos que podemos crear nuestra pequeña Amazon.

En un mercado cada vez más saturado con unos clientes que cada vez tienen menos tiempo para dedicar a la compra y con unos catálogos cada vez más grandes y laberínticos sinceramente creo que este tipo de soluciones tiene un futuro muy prometedor.

Por último os dejo aquí un vídeo donde el CEO de Strands, Francisco Martín, y el jefe de proyectos de BBVA, Enrique Gonzalez, nos hablan de la puesta en marcha de un proyecto dentro de la entidad Bancaria con el motor de recomendación de Strands; os la recomiendo.

No es ninguna casualidad que Strands desarrollara este tipo de herramienta para BBVA, ya que esta entidad ha sido una de las que más ha invertido este proyecto, os dejo aquí el enlace.