A día de hoy, los consumidores están expuestos a miles de estímulos y anuncios todos los días, y gran parte de este fenómeno se debe a los algoritmos de recomendación. Estos sistemas se convirtieron en aliados estratégicos para las empresas al analizar datos para sugerir los productos o servicios que los usuarios necesitan en el momento justo. De esta forma, contribuyen a la fidelización, personalizan las experiencias y, en definitiva, aumentan las ventas.
Quienes compran online habrán notado que las plataformas les muestran productos o servicios que podrían interesarles. Si son de usar servicios de streaming, es probable que les haya sucedido algo similar con determinados contenidos audiovisuales. Detrás de estas sugerencias se encuentran los algoritmos de recomendación, que no podrían existir sin el Big Data.
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¿Qué son los algoritmos de recomendación?
De acuerdo con Congress.gov, los algoritmos de recomendación clasifican, seleccionan y difunden el contenido que se considera relevante para usuarios específicos. Sin embargo, dado que estos sistemas suelen ser confundidos con diferentes tecnologías y aplicaciones, el sitio web separa su definición en dos partes.
Por un lado, un algoritmo es un proceso o secuencia de pasos computacionales que sigue una computadora al realizar una tarea o resolver un problema. Por su parte, los sistemas de recomendación utilizan algoritmos para personalizar la clasificación, ordenación y visualización de contenido para un usuario en función de sus interacciones previas y otros datos recopilados.
De esta manera, los algoritmos de recomendación pueden definirse como sistemas automatizados que analizan datos sobre usuarios, productos o servicios con el objetivo de predecir qué opciones resultarán más relevantes para cada persona. En términos simples, funcionan como un “filtro inteligente” que ayuda a reducir la sobrecarga de información y a personalizar la experiencia del usuario.
¿Cómo funcionan los algoritmos de recomendación?
Con respecto a su funcionamiento, tal como indica Imarticus Learning, los sistemas de recomendación utilizan una combinación de técnicas para ofrecer recomendaciones personalizadas. A continuación, un resumen del proceso en cinco etapas:
- Recopilación de datos: los sistemas recopilan datos sobre los usuarios, como sus preferencias, datos demográficos, historial de compras e interacciones con los artículos, y datos sobre los artículos, como sus atributos, descripciones y relaciones con otros productos.
- Procesamiento de datos: los sistemas eliminan las inconsistencias, escalan los datos numéricos a un rango común para que todo sea comparable y extraen características relevantes que puedan usarse para realizar predicciones.
- Construcción de modelos: los sistemas seleccionan un algoritmo según el tipo de datos y las recomendaciones deseadas y lo entrenan con los datos preparados para aprender patrones y relaciones entre usuarios y elementos.
- Generación de recomendaciones: los sistemas obtienen información de un usuario, utilizan el modelo entrenado para predecir los artículos que le gustarán, clasifican los elementos previstos en función de su relevancia y muestran los mejor clasificados como recomendaciones.
- Evaluación: los sistemas miden el rendimiento de la recomendación a través de métricas como precisión, exactitud y repercusión, y comentarios de los usuarios para mejorar su relevancia a lo largo del tiempo.
En resumen, los algoritmos de recomendación funcionan como un puente entre los datos y la experiencia personalizada. Cuanto más completa y variada sea la información disponible, más finas y efectivas serán las sugerencias.
¿Cuál es la historia de los algoritmos de recomendación?
Los algoritmos de recomendación son una disciplina estrechamente ligada al Big Data, la minería de datos y el análisis de datos. No obstante, aunque hoy se asocian con internet, tienen sus raíces en el mundo offline. De hecho, el primer sistema reconocido de este tipo, llamado Tapestry, se diseñó hace unos 20 años para filtrar correos electrónicos en grupos de noticias.
Pero, ¿qué quiere decir que estos sistemas no son nativos de Internet? Acá va un ejemplo: en 2012, un hombre de Minneapolis descubrió que su hija adolescente estaba embarazada porque la tienda Target comenzó a enviarle anuncios de maternidad. Sin que la chica dijera nada, el algoritmo detectó su embarazo por las compras que hizo en la tienda. Incluso fueron tan precisos que ajustaron sus anuncios con el tiempo: empezaron con ropa de maternidad, siguieron con suplementos alimenticios para embarazadas y más adelante ofrecieron productos para el bebé. Esta historia, relatada por el New York Times, todavía se menciona en cursos sobre marketing.
Hoy en día, los algoritmos de recomendación funcionan mediante la combinación de datos implícitos, como el historial de compras o la frecuencia de visitas de los usuarios, y datos explícitos, como las reseñas y valoraciones que dejan de forma voluntaria. Gracias a la capacidad de procesamiento que tienen las computadoras y las herramientas analíticas, pueden refinar al máximo sus sugerencias y maximizar las chances de captar la atención de los usuarios.
De cara al futuro, según Business Research Insights, se prevé que el mercado de algoritmos de recomendación inteligente aumente de USD 31,97 mil millones en 2025 a USD 445,51 mil millones en 2033. Este incremento representa una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 39%.
¿Cuáles son los beneficios de los algoritmos de recomendación?
Los beneficios de los algoritmos de recomendación para el consumidor son claros. Le muestran los productos y servicios que tienen más probabilidades de resultarle interesantes y, como resultado, le permite encontrar aquello que busca en menor tiempo.
Sin embargo, estos sistemas también presentan diversas ventajas para las empresas. Las principales son:
| Beneficio | Descripción |
| Incremento en las conversiones | Analizan datos de comportamiento y preferencias para ofrecer productos o servicios en el momento adecuado, lo que logra más ventas efectivas. |
| Fidelización del cliente | Generan la percepción de que la marca entiende al usuario, lo que aumenta la satisfacción, reduce el abandono y fomenta la recompra. |
| Mayor ticket promedio | Facilitan las estrategias de cross-selling y up-selling, lo que eleva el valor de cada transacción sin necesidad de captar nuevos clientes. |
| Optimización del catálogo | Dan visibilidad a artículos menos demandados o con mayor stock, lo que equilibra la rotación y mejora la gestión del inventario. |
| Ventaja competitiva | Permite diferenciarse en mercados saturados y posicionarse como la primera elección de los clientes. |
Ejemplos reales de algoritmos de recomendación
Los algoritmos de recomendación están presentes en casi todos los rincones de internet:
- Facebook: La sección “Personas que quizá conozcas” se basa en la relación entre usuarios. Si A comentó la publicación de B y C también, es probable que A y C se conviertan en amigos. O si A y B compran un mismo producto y lo califican positivamente, el sistema puede sugerir que también compartan otros intereses.
- Amazon: La plataforma lleva el sistema a un nivel casi obsesivo. Se encuentran recomendaciones en varias secciones: “Otros productos que podrías considerar”, “Similares a tus compras anteriores” o “Artículos para explorar”.
- YouTube: Acá las recomendaciones se manifiestan en la lista de “Videos sugeridos” que ves en tu pantalla de inicio.
Otros gigantes como Google, LinkedIn, Netflix y Spotify también usan estos sistemas. En el fondo, el objetivo es siempre el mismo: actuar como un vendedor eficiente que entiende las preferencias y ofrece justo lo que se quiere. Así, las plataformas logran que el usuario encuentre un producto que, idealmente, no pueda rechazar.
¿Cuáles son los tipos de algoritmos de recomendación?
Como ya anticipamos, los algoritmos de recomendación se basan en datos implícitos y explícitos, y se dividen en tres metodologías principales. Tal como indica GeeksforGeeks, se las conoce como filtrado colaborativo, filtrado basado en el contenido y el sistema híbrido.
Filtrado colaborativo
El filtrado colaborativo funciona a partir de la evaluación de las interacciones de los usuarios y la determinación de similitudes entre personas y objetos. Esta técnica se puede basar en el usuario o en los elementos.
Por un lado, el filtrado colaborativo basado en el usuario que predice productos que un usuario podría apreciar según las valoraciones que otros usuarios con sus preferencias le otorgaron. Primero, encuentra similitudes entre los usuarios y el usuario objetivo, y luego predice la calificación faltante de un elemento mediante un método de promedio ponderado.
En cambio, el filtrado colaborativo basado en elementos predice qué cosas disfrutaría un usuario según su similitud. Primero, determina la similitud de todos los emparejamientos de elementos, y después hace un cálculo de predicción de una calificación a partir de la suma ponderada de las calificaciones de otros productos comparables.
Filtrado basado en el contenido
El filtrado basado en contenido se utiliza para sugerir artículos comparables a otro que ya interesó al usuario a partir de sus atributos. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para clasificar artículos similares según características inherentes, como géneros, directores o palabras clave vinculadas con películas vistas. Esta estrategia es especialmente eficaz para las empresas que ofrecen diversos bienes, servicios o información, ya que puede ofrecer sugerencias personalizadas a los consumidores en función de su comportamiento previo o información explícita.
Esta metodología se implementa mediante modelos de clasificación y el método de espaciado vectorial. Los primeros utilizan modelos de aprendizaje automático como árboles de decisión, mientras que el segundo genera recomendaciones basadas en la distancia entre el usuario y los vectores de elementos.
Una de las principales ventajas del filtrado basado en contenido es que no depende de datos de otros usuarios para generar sugerencias. Pese a esto, puede verse limitado por la calidad de las características del artículo y la capacidad del algoritmo para captar las complejidades de las preferencias humanas.
Sistemas híbridos
Los sistemas híbridos combinan métodos colaborativos y basados en contenido para aprovechar las ventajas de cada enfoque y obtener recomendaciones más precisas y diversificadas. Se pueden clasificar en modelos ponderados, de combinación de características, en cascada, de aumento de características, de metanivel, de conmutación y mixtos.
Estos sistemas suelen comenzar con un filtrado basado en contenido para estudiar a los nuevos usuarios, e integran el filtrado colaborativo a medida que se dispone de más datos de interacción. Interpretan la información colaborativa como una característica adicional asociada a cada ejemplo y aplica enfoques basados en el contenido a esta recopilación de datos enriquecida.
Esta metodología tiene el enfoque más eficaz para desarrollar algoritmos de recomendación. No obstante, presenta inconvenientes, como el problema de la aceleración, ya que ambos sistemas necesitan una base de datos de calificaciones.
¿Cómo se aplican los algoritmos de recomendación en cada sector?
De acuerdo con Machine Learning Models, los algoritmos de recomendación se utilizan en una gran variedad de sectores. Uno de ellos es el comercio electrónico, en el que desempeñan un papel esencial para impulsar las ventas y aumentar la satisfacción del cliente. En este sentido, los ayudan a descubrir productos según su historial de navegación o compras. Por ejemplo, cuando un cliente ve un par de zapatos en una tienda online, el sistema le puede sugerir artículos complementarios como medias o accesorios.
Asimismo, los servicios de streaming utilizan algoritmos de recomendación para mejorar la interacción de los usuarios. Estas plataformas crean listas de reproducción personalizadas y sugieren películas o series según el historial de visualización para mantenerlos interesados. Por ejemplo, Netflix emplea el filtrado colaborativo para recopilar las tendencias y el filtrado basado en el contenido para encontrar series similares a las que ya disfrutan.
Las redes sociales también dependen den gran medida de los algoritmos de recomendación para seleccionar contenido, sugerir publicaciones, personas a seguir y anuncios personalizados. En este caso, se analizan interacciones como las publicaciones compartidas y los comentarios para mantener la atención de los usuarios. Por ejemplo, si un usuario interactúa con contenido de viajes, el sistema puede priorizar mostrarle anuncios relacionados con vuelos en su sección de noticias.
¿En qué tecnologías se basan los algoritmos de recomendación?
Según Carleton College, existen tres criterios importantes que determinan qué tan útiles son los algoritmos de recomendación:
- Calidad de las predicciones: deben funcionar mejor que cualquier algoritmo de predicción que solo utilice datos globales.
- Velocidad/Escalabilidad: deben poder empezar a hacer sugerencias al usuario casi al instante, incluso si tiene miles de millones de calificaciones para analizar.
- Fácil actualización: deben actualizarse de forma constante con las nuevas valoraciones de los usuarios para generar recomendaciones basadas en nueva información.
Para cumplir con cada uno de estos criterios, los algoritmos de recomendación se sostienen en el Big Data y su análisis en tiempo real. Lo ideal es que el cliente reciba sugerencias útiles durante la fase de compra.
Este proceso es posible gracias al aprendizaje automático, que permite procesar grandes cantidades de datos rápidamente. En este contexto, herramientas como Hadoop y Apache Spark llevan casi diez años siendo fundamentales en la creación de algoritmos de recomendación eficientes.
Un ejemplo concreto puede ser el de una biblioteca en línea con 400 mil títulos, dos millones de compradores y 15 millones de reseñas. Procesar toda esa información de manera exhaustiva puede llevar días. Sin embargo, un clúster que distribuya el trabajo mediante herramientas de análisis en memoria puede reducir ese tiempo a solo unos minutos.
¿Cuáles son los errores comunes al utilizar algoritmos de recomendación?
Si bien los algoritmos de recomendación ofrecen un gran potencial para aumentar ventas y fidelizar clientes, su implementación suele estar acompañada de errores que limitan los resultados esperados. Frente a esto, reconocerlos es el primer paso para diseñar un sistema más preciso y alineado con los objetivos del negocio. Algunos de los más comunes son:
- Recomendaciones genéricas: se trata de ofrecer sugerencias demasiado amplias o poco personalizadas. Cuando el sistema no logra captar los intereses específicos del usuario, le muestra productos o contenidos que resultan irrelevantes. Esto genera frustración y disminuye la confianza en la plataforma, ya que el valor de los algoritmos de recomendación está en su capacidad de anticipar necesidades individuales.
- Datos pobres o insuficientes: hace referencia a que la calidad de los algoritmos de recomendación depende de la calidad de los datos. Si la empresa trabaja con información incompleta, desactualizada o mal estructurada, el modelo no podrá ofrecer resultados precisos. Esto puede ocurrir por falta de integración entre canales de venta, errores en la recolección de datos o por no aprovechar fuentes externas que complementen la visión del cliente.
- Falta de control humano: confiar ciegamente en el algoritmo es un riesgo. Sin supervisión humana, pueden aparecer sesgos, recomendaciones inadecuadas o problemas éticos que dañen la experiencia de usuario y la reputación de la marca. El rol humano sigue siendo fundamental para ajustar reglas, revisar resultados y asegurar que las recomendaciones estén alineadas con los objetivos del negocio.
- Ignorar la experiencia del usuario: a veces los algoritmos son técnicamente correctos, pero su implementación falla porque no se piensa en cómo percibe el usuario las sugerencias. Una mala ubicación en la interfaz, exceso de recomendaciones o falta de explicación sobre por qué se sugiere algo pueden reducir el impacto positivo de la herramienta.
- No medir ni ajustar el desempeño: consiste en no realizar pruebas A/B ni usar métricas de seguimiento para evaluar la efectividad del sistema. Los algoritmos de recomendación requieren retroalimentación y ajustes constantes para mejorar con el tiempo. Sin este control, se corre el riesgo de que queden obsoletos o pierdan relevancia.
¿Por qué las empresas utilizan algoritmos de recomendación?
La respuesta más evidente sería: “para vender más”. Aunque esto es cierto, hay más en juego. El objetivo principal de un algoritmo de recomendación es mostrar productos relevantes al cliente, pero también mejorar su experiencia y fomentar su retorno.
Por eso, las plataformas online diversifican sus estrategias. Un ejemplo es Amazon, que sugiere productos que le pueden interesar al usuario, no siempre con la intención de concretar una venta inmediata, sino de mantener al cliente enganchado. Por otro lado, una revista digital que recomienda artículos según las preferencias del lector busca prolongar su tiempo en la plataforma, ya que no solo importa el número de clics, sino también cuánto tiempo pasan los usuarios navegando.
Los algoritmos de recomendación no son solo una herramienta comercial, sino una estrategia de fidelización. Un cliente que disfruta de su experiencia en una plataforma es más probable que vuelva.
Un ejemplo interesante es el de Netflix, que en 2016 determinó que la lista de reproducción ideal debía contener 30 opciones. Esta recomendación, basada en género y cantidad, no solo mejoró la experiencia del usuario, sino que ayudó a incrementar su base de clientes pagos de 75 millones a 100 millones.
Preguntas frecuentes sobre algoritmos de recomendación
¿Qué tipo de algoritmo de recomendación es más adecuado para mi empresa TIC?
Depende del volumen de usuarios y datos disponibles. El filtrado colaborativo es ideal para plataformas con alta interacción, mientras que el basado en contenido funciona bien con catálogos amplios. Los sistemas híbridos maximizan precisión y personalización en entornos complejos.
¿Qué datos necesito recolectar para que un algoritmo de recomendación funcione correctamente?
Se requieren datos implícitos (clics, historial de compras, tiempo de navegación) y explícitos (valoraciones, preferencias, encuestas). La calidad, actualización y estructura de estos datos son clave para generar recomendaciones relevantes y precisas.
¿Qué impacto comercial puede esperarse al implementar algoritmos de recomendación en entornos digitales?
Empresas que integran estos sistemas logran aumentos del 20-30% en conversiones, incrementan el ticket promedio y mejoran la retención de clientes. Además, optimizan el inventario y reducen el costo por adquisición (CPA) mediante sugerencias personalizadas.
¿Cómo prepararse organizacionalmente para implementar un sistema de recomendación eficaz?
Es fundamental contar con una infraestructura de datos robusta, perfiles técnicos en ciencia de datos o IA, y procesos de integración con CRM, DMP o plataformas de marketing. La supervisión humana y el testing continuo aseguran alineación con objetivos de negocio.
