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.