Deep Learning, el sistema que predice lo que el cliente quiere

Deep Learning, el sistema que predice lo que el cliente quiere

Muchos son los que coinciden en que la mejor publicidad es la que se efectúa de forma directa, y más si proveniente de personas de confianza, como amigos o familiares. Esto es debido a que estas personas son quienes, casi siempre, conocen nuestros gustos y preferencias.

No obstante, en la era digital las opiniones se encuentran directamente online y existen todo tipo de aplicaciones que realizan comparaciones de precios de productos y recomendaciones de productos similares.

Este tipo de alternativas cambia la manera en que los usuarios navegan en la red para elegir y comparar productos. Es decir, las tecnologías de recomendación evalúan los productos que buscan los consumidores y les proponen alternativas.

Una de estas innovadoras ramas es el Deep Learning, una especie de programa que puede adivinar exactamente lo que el cliente desea.

Este sistema se usa en industrias digitales, como por ejemplo en la publicidad online. Su capacidad de autoaprendizaje ayuda a lograr recomendaciones precisas a los usuarios que navegan por la red.

Las herramientas personifican la experiencia del usuario verificando sus hábitos. Los algoritmos de autoaprendizaje pueden mejorar las sugerencias hasta el punto de predecir lo que el consumidor está buscando incluso antes de que siquiera lo piense.

¿Cómo funciona Deep Learning?

Por ejemplo, si un usuario desea adquirir un traje nuevo y hace clic en cualquier apartado del sitio web, el programa captura cada movimiento y cada pieza de información.

Comprueba el color y algunos detalles como precios y tallas, el tiempo que ha dedicado a cada sección, etc.

Posteriormente, conecta patrones de interacción, tantos como sea posible. Al analizarlos en tiempo real, el sistema puede entender el gusto, los intereses y hacer predicciones precisas de productos interesantes.

Infosys detalla que el 86% de los consumidores opina que la personalización juega un papel muy importante en las decisiones de compra.

En este tipo de sistema resulta eficaz el uso de recomendaciones tan precisas, pues refuerzan la relación de la marca con los consumidores. También aumenta las ventas y las tasas de conversión sin importar qué tipo de producto se esté vendiendo.

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