Limitaciones del modelo clásico
Muchos motores de recomendación en sistemas de e-commerce modernos se apoyan en algoritmos estadísticos que analizan el comportamiento de otros usuarios similares o el historial de compras del propio cliente.
- Las compras anteriores solo son buenos predictores si las necesidades del cliente no cambian.
- No detectan fácilmente intereses nuevos o cambiantes del usuario.
- No todos los clientes se comportan de la misma forma, incluso si tienen perfiles similares.
- No contemplan factores emocionales, temporales o estacionales que influyen en la decisión de compra.
Modelos de recomendación orientados al perfil humano
Al incorporar datos cualitativos y contextuales como intereses, estilo de consumo, valores o entorno cultural, Biteral crea un perfil sociológico del cliente y puede ofrecer recomendaciones que se adaptan mejor a las verdaderas necesidades del cliente, incluso cuando aún no ha interactuado con la plataforma.
- Anticipa necesidades antes de que el usuario las exprese.
- Permite recomendar productos más relevantes y diversos desde el primer contacto.
- Detecta cambios en el comportamiento que aún no se reflejan en el historial de compras.
- Humaniza la experiencia comprendiendo al cliente como una persona completa, no como un conjunto de datos.
Recomendaciones personalizadas que entienden al usuario por su estilo de vida, valores e intereses, no solo por su historial de compras.
Se adapta de a los cambios de tendencias y anticipa intereses emergentes mediante un análisis continuo de noticias, eventos y señales del entorno.
Trabaja únicamente con datos anonimizados de sus clientes, respetando plenamente las regulaciones de privacidad como el GDPR.