4 casos donde los sistemas relacionales se adaptan a nuestros gustos

By in Prácticas CRM

Seguro que muchos de nosotros nos hemos preguntado por qué ciertos servicios web parecen conocer nuestros gustos enviándonos información de productos que encajan 100% con nuestras aficiones, necesidades, inquietudes. Si años atrás nos enviaban información de dudosa validez y que poco o nada nos encajaba, ahora dan en el centro de la diana con unos contenidos 100% relevantes.¿Qué ha pasado? Vamos a analizar varios casos conocidos por todos y veréis cómo tras leer este post vais a tener un poco más claro cómo funcionan estos servicios.

1. AMAZON

Para empezar vamos con AMAZON y más concretamente con su división de venta de libros. Cualquier libro tiene asociada una serie de información: autor, género literario, sinopsis, etc. y es a partir de esa información cuando se pueden empezar a hacer correlaciones. Así por ejemplo, si yo me leo un libro de Dan Brown puede parecer lógico que me interese leer otros de sus títulos. De igual manera, si leo novelas sobre El Santo Grial y el sistema detecta que en la sinopsis aparece ese descriptor, podría interesarme, ¿verdad?

2. SPOTIFY

Otro servicio web muy utilizado, una radio online, SPOTIFY En este caso tenemos canciones que entre sus metadatos incluyen título, grupo musical, genero, idioma, intérprete, compositor, etc. El sistema es similar al de Amazon, si un usuario escucha un tema de un grupo la próxima recomendación podría ser otras canciones del grupo, luego quizás otras canciones de ese género y así se van cruzando cantidades de datos. ¿Qué usuario de Spotify o de otras radios online no ha descubierto música gracias a este sistema de recomendación?

3. NETFLIX

Después de una tienda online y una radio vamos a indagar un poco con un videoclub online, en este caso NETFLIX  En la info de cada película o serie tenemos además del género, idioma, director, etc. los actores lo que da más juego a la hora de hacer una recomendación. Puede que seamos fans de las películas de romanos o de acción, por ejemplo, pero muchos también podemos ser fans de determinados actores y no sería de extrañar que si Netflix nos recomendase algo de un actor habitual de películas de los géneros que solemos ver acabáramos viendo ya no otra película, sino quizás una serie y quizás de otro género, por ejemplo de humor, en la que pudiera aparecer como protagonista. A priori nada que ver con nuestros gustos pero al final una recomendación más que acertada.

4. EBAY

Para terminar podemos analizar EBAY, la web líder de subastas. Cientos de categorías, cientos de miles de productos y millones de búsquedas, pujas y compras. Si cualquiera de nosotros puja por una bici de montaña, por ejemplo, veréis como en su próximo newsletter nos sugieren productos similares. Pero lo mejor de todo es que nuestra percepción como clientes es positiva ya que pensamos que la información recibida lo que hace es mejorar nuestra experiencia de usuario.

Estos casos son posibles gracias al uso eficiente de grandes cantidades de información, big data en estado puro. Si a esto le añadimos las interacciones de otros usuarios todo redundará en un sistema que se retroalimenta de manera inteligente para ofrecernos la información que mejor se adapta a nuestros gustos.

Comparte










Enviar
Vicente Sánchez
Consultor CRM y especialista en atención al cliente y marketing digital, cuenta con una larga trayectoria en aplicaciones móviles, smartTV y proyectos web VER MÁS