SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
La experiencia de encontrar antes de buscar
Recommender systems utilise Ciencia de datos algorithms to analyse user preferences and behaviours, offering personalised suggestions and intelligently filtering content to enhance user experience and satisfaction.
RECOMMENDER SYSTEMS TASKS & USES
Los sistemas de recomendación son algoritmos que analizan patrones de comportamiento y preferencias de los usuarios para sugerirles artículos que puedan interesarles. Estos sistemas pueden utilizarse en diversas aplicaciones, como el comercio electrónico, las redes sociales y el entretenimiento. Utilizan técnicas de ciencia de datos, como el filtrado colaborativo y el filtrado basado en el contenido, para recomendar items que probablemente son relevantes para el usuario, mejorando la experiencia de éste y aumentando la probabilidad de compra o engagement.
Tailored Experiences: Recommender Systems by EQUINOX AI LAB
E-commerce and Retail
Utilizando el historial de navegación, los artículos comprados con frecuencia y otros factores, estos sistemas ofrecen al cliente recomendaciones de productos pertinentes. Además, las promociones y descuentos personalizados se adaptan a los hábitos de compra individuales, mientras que las estrategias de precios dinámicos se desarrollan en función de la segmentación de los clientes y los patrones de demanda. Estos sistemas permiten a los minoristas optimizar la participación del cliente y aumentar las ventas.
ENTRETENIMIENTO, REDES SOCIALES Y MARKETING
Recommender systems employ user data to provide personalised recommendations, such as movies, TV shows, books, or music playlists based on user preferences, watch history, or social connections. They can also recommend friends, groups, or communities to join, as well as suggest potential romantic partners. Additionally, recommender systems can optimise email marketing campaigns and product placement, taking into account user engagement, click-through rates, and conversion rates.
PLATAFORMAS DE CARRERA PROFESIONAL
These systems can recommend jobs to candidates based on their skills, experience, and preferences. They can also provide personalised career advice and resources tailored to individual user goals, skills, or industry trends. Additionally, these systems can recommend candidates to employers based on job requirements, candidate experience, or skillsets.
EL VALOR QUE OFRECEMOS
¿Por qué es una buena idea integrar Sistemas de Recomendación?
Aumenta la satisfacción del cliente ofreciéndole recomendaciones personalizadas.
Optimiza la colocación de productos y las campañas de marketing para mejorar las ventas
Personaliza las recomendaciones a los usuarios para que su camino hacia el producto sea más directo
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