Sistemas de Recomendacion y Gestión de la reputación en Social Media

El pasado 15 de julio, en el evento mensual Conversión Thursday, Francisco Carrero, fundador de Wipley y de BrainSins y Alberto López Valenzuela fundador de Alva, nos introdujeron en los Sistemas de Recomendación, la Gestión de la Reputación y Estrategias de Social Media para el ámbito corporativo.

Al ser un tema que requiere conocer métodos, procedimientos, y saber bastante de analítica web entre otras cosas, sólo pretendo dar unas pinceladas de lo comentado pero sobre todo dejar constancia de la importancia que puede llegar a tener la implantación de un sistema de recomendación en un site.

A través de diversos procesos y métricas, nos queda claro, que estos sistemas inciden en futuras ventas y desde luego actúan como dinamizadores de cualquier site.

Un Sistema de Recomendación se podría definir como un asistente virtual que es capaz de seleccionar aquellos productos o contenidos que se adaptan más a los intereses de cada usuario y van apareciendo en su navegación.

Nada mas empezar, Francisco Carrero saca a la palestra un site muy conocido por todos Amazon.com (Página de compra por internet con recomendaciones de producto), este e-commerce, al igual que Netflix (Servicio de alquiler de DVD en sistema de streaming con recomendación según gustos), utilizan sistemas de recomendación en sus sites.

A continuación incluyo un listado de sites que nos pueden dar una buena visión de estos recomendadores:
Amie Street (Servicios de música), Baynote (Servicio de recomendación vía web), ChoiceStream (Sistema de recomendación de productos), Collarity (Plataforma multimedia de recomendación), Daily Me (Sistema de recomendación de noticias), Genius (Servicio de música, forma parte de la tienda online de iTunes), Last.fm (Sistema de música), Loomia (Motor de contenido), Strands (Tecnología de recomendación social)
Pandora (servicio de música), Reddit (Sistema de recomendación de noticias), Slacker (servicio de música), StumbleUpon (Recomendación páginas web), StyleFeeder (Búsqueda personalizada de compras),WeScoreGames (Recomendación de juegos), Filmaffinity (Recomendación de peliculas)

Según Francisco para integrar un sistema de recomendación en nuestro site será preciso que partamos de un determinado volumen. Se puede recomendar cualquier cosa que albergue un site, incluso publicidad.

Un sistema de recomendación bien implementado se traduce en :

.- Un aumento de ventas (productos). Un aumento entre un 20-30%
.- Un aumento de visualizaciones (contenidos).Un aumento similar al anterior
.- Un aumento de fidelizacion (existe un trato personalizado). Un aumento X2 ó X3
.- Una diferenciación con la competencia

Nos comenta que en youtube apenas hay valoración mientras que en Amazon, los usuarios son mas críticos y aportan valor.

En la Alimentacion Implícita, el usuario navega y nosotros inferimos los datos basados en el comportamiento; En la Explícita se da un valor, ratings. Es la más difícil de conseguir. Se trata de un filtrado colaborativo(estrellas, comentarios...).

Pero no solamente importa la buena implementación de estos sistemas, también es vital animar a los usuarios para conseguir el deseado feedback, e incluso premiarles por su participación.

Existen varios Tipos de Recomendador:
1.-Recomendadotes Específicos. No son tan directos. Es fácil, rápido, eficiente pero no tan exhaustivo
2.-Filtrado Colaborativo. Se van construyendo perfiles de cada usuario y se proceden a agrupar. Las recomendaciones se basan en esta cercanía.
3.-Basadas en Contenido. En base a lo que leen o escriben los usuarios, tratando de buscar similitudes.
4.-Recomendación Social. En redes sociales. Basadas en la confianza. Ayudan a la explicación de las recomendaciones. Se crean relaciones interactivas.

De lo que nadie duda es de la importancia del Interfaz del usuario. No hay reglas pero sin duda, se trata de una de las partes mas importantes junto con la Analítica y las Métricas.

Alberto Lopez Valenzuela por su parte, nos hace hincapié en la importancia y el valor que podemos obtener de las redes sociales, están repletas de opiniones online que es importante rescatar. Hay una necesidad en la empresa de valorar los intangibles pero medir con precisión el valor económico de estos para poder justificar las estrategias en medios sociales,llevará algo mas de tiempo.

Hay un estudio que se hizo para amazon que Alberto recomienda leer, se titula Opinión Mining using Econometrics: A Case Study on Reputation System . Algunas de las conclusiones fueron concluyentes: Las redes sociales influyen con sus comentarios en las ventas de productos.
Por ejemplo: el comentario “rápido” se ha visto que incide en un mayor aumento de ventas. Usando Técnicas de Audimetría, Econometría y NLP estos sistemas dan mucha precisión a los departamentos de marketing.

Si deseas conocer en mayor profundidad e incluso integrar en tu site este tipo de sistemas, te recomiendo que entres en loogic.com y eches un vistazo al artículo sobre sistemas de recomendación, elaborado por Francisco Carrero y José Carlos Cortizo que sin duda, amplia y aclara los conceptos aquí esbozados.