Cómo las recomendaciones personalizadas mejoran la experiencia de cliente

¿Por qué funcionan las recomendaciones personalizadas?

• En primer lugar, reducen la redundancia de opciones: cuando a un usuario se le ofrecen entre 500 y 1000 productos, el cerebro tiende a evitar tomar una decisión (el efecto de "sobreabundancia de opciones"). Las compras se realizan seis veces más a menudo cuando la elección es limitada. Las recomendaciones reducen la cantidad de información a lo que es relevante para cada persona.
• En segundo lugar, está el efecto de familiaridad: las personas son más propensas a elegir artículos similares a los que ya han visto o comprado. Los sistemas de recomendación utilizan el historial de comportamiento para potenciar este efecto.
• En tercer lugar, la necesidad de predictibilidad es importante. Si un servicio muestra "lo que le gusta", el usuario siente que tiene el control del entorno, lo que reduce la ansiedad y aumenta la confianza.
• También se aplica el principio de las microrecompensas: cuando un usuario recibe rápidamente un resultado útil (un producto, contenido, oferta o sugerencia adecuados), el cerebro libera dopamina, reforzando la interacción positiva. Por lo tanto, los servicios con recomendaciones de alta calidad logran mayores niveles de retención y participación.

Cómo se implementa en los casinos online: personalización dirigida

Los casinos nuevos online son uno de los sectores donde las recomendaciones personalizadas están más arraigadas. Las plataformas analizan la frecuencia de tus apuestas, tus tipos de juegos favoritos, el tamaño promedio de tus depósitos y tu respuesta a ofertas anteriores. Con base en estos datos, el sistema sugiere tragamonedas o juegos de mesa que se ajustan a tu estilo de juego.

Por ejemplo, si prefieres las tragamonedas de alta volatilidad, el sistema te sugerirá juegos similares. En cambio, si sueles jugar sesiones cortas, la plataforma te sugerirá juegos rápidos con mínimas demoras. Para obtener más información sobre cómo funciona, visite www.gaymer.es.

Para mantener el interés, los casinos utilizan bonos dinámicos: otorgan giros gratis personalizados o reembolsos a quienes están activos durante ciertas horas o juegan con frecuencia el mismo género. Esto es posible gracias a algoritmos que ajustan las recomendaciones en tiempo real. Esto permite a las plataformas minimizar los "puntos ciegos", es decir, las situaciones en las que el usuario se queda sin contenido relevante.

Cómo implementar recomendaciones personalizadas en el comercio electrónico

Es necesario combinar datos de comportamiento del usuario con algoritmos de aprendizaje automático. El paso clave es recopilar información: visualizaciones, clics, historial de compras, tiempo en la página, abandono de productos e interacciones por correo electrónico. Se utilizan tres modelos de recomendación:

• Filtrado de contenido: productos con características similares.
• Filtrado colaborativo: "Clientes similares a ti eligieron..."
• Sistemas híbridos: una combinación de ambos enfoques (la opción más eficaz).

Las recomendaciones se pueden usar en cuatro lugares de la tienda online:

• Tienda online personalizada en la página de inicio.
• "Productos similares" en la ficha del producto.
• Complementos del carrito ("Comprados juntos habitualmente").
• Correos electrónicos y notificaciones push personalizados.

Según Salesforce, los bloques personalizados aumentan la conversión entre un 10 % y un 15 % y el valor medio del pedido en un 20 %. Es importante no sobrecargar la interfaz: lo óptimo es mostrar entre 3 y 6 recomendaciones por bloque.