TRATOTECH, una plataforma de clasificados enfocada en productos tecnológicos, desea implementar un sistema de recomendación que sugiera productos electrónicos a las personas usuarias en función de sus preferencias e historial de navegación. El equipo de desarrollo del que formas parte está encargado de crear un agente inteligente que utilice estrategias de búsqueda para encontrar las mejores recomendaciones.
¿Qué enfoque sería más eficaz para modelar el problema de recomendación de productos en TRATOTECH, garantizando que las recomendaciones sean relevantes y personalizadas?
El enfoque inicial planteado es bueno citando <sugiera productos electrónicos a las personas usuarias en función de sus preferencias e historial de navegación> pero necesita ampliarse y pulirse, para que se adapte al entorno actual de consumo, aplicando el modelado del Problema tenemos lo siguiente:
- Comprensión del Ambiente
Historico de Compras.
Tipos de clientes.
Historico de rotacion de los productos.
Precios y promociones.
Movimiento de unidades vendidas segun productos.
Productos mas buscados.
La seleccion de productos con respecto a los clientes.
Nivel de Satisfacción.
Se debe de determinar los puntos de inicio y fin dentro de un terminado tiempo
- Posibilidades de Acción.
- Hiistoricos de compras contra el tiempo de antiguedad del cliente, y seleccion de productos
- Sin embargo, es requerido una medida de refuerzo para mejora continua, posibilitando la evaluacion de la sugerencia por parte del cliente, tomando en cuenta la navegación en vivo, asi como la posiblidad de opinion en like sobre los productos.
- Determinar los tipos de clientes y la cantidad de aporte en compras.
- Precios que cada cliente ha pagado con valor regular, promocional y en oferta, a lo largo del tiempo.
- Productos mas seleccionados en cantidad adquirida y la frecuencia.
- Cliente compra en conjunto los productos, y cuales son los que compra de esta forma.
- Resultados Posibles.
- Para la primera posibilidad de accion se obtiene como resultado las preferencias del cliente basadas en historico, como un analisis de tipo diagnostico, por tanto como subproducto se puede brindar las sugerencias.
- Resultado evitando redundancia y que no sean sugerencias simples, se pueden obtener sugerencias mas dinamicos, en base refuerzo y en base a intereses foraneos aprovechando el uso en vivo del cleinte en la plataforma.
- Resultado para desplegar sugerencias de alto impacto acompañadas de campañas, promociones y ofertas que llamen la atencion y motiven la compra inmediata de los cliente con tipos alto valoración.
- Resultado para determinar que precios son los mas beneficiosos y desplegar mejores ofertas y promociones, segmentadas a los clientes.
- Resultado para tener un registro top, y avastacer los producto ondeman.
- Sugerencias complementarias a la compra inicial para ampliar mas la oferta.
- Sub Resultados potenciales fidelizacion del cliente. Convirtiendolos en Fans de la empresa.
- Sub Resultados potenciales Rotacion de flujos de compras mas activos y dinamicos.
- Sub Resultados potenciales Clientes nuevos de alto perfil para seguimiento.
- Sub Resultados potenciales Elevar la percepcion de la marca, llamando la atencio de mas clientes.
Espacio de estados
- Estado Inicial: Agente inteligente debe deser alimentado con grounding en vivo y el historico.
- Acciones Disponibles: Recibe los resultados bien definidos y empieza a mostrar las sugerenciasn dinamicas, mas de 2 sugerencia por cliente
- Objetivo: Cliente compra o no el producto sugerido. O lo compro teimpo despues.
- Función de transición de estados: Si cliente lo esta comprando brindar sugerencia de compra complementaria, sino lo compra inmediato y compro despues en que cantidad en que precio y en que tiempo, siempre brindando sugerencia complementaria.
- Función de costos: Que tanto se ha gastado en el agente inteligente implementado vesus los beneficios obtenidos implementando los nuevos acciones de la IA en el entorno virtual de la empresa.
Estrategia de Búsqueda
Tiempo creacion - Ejecución.
Informacion para aprendizaje automatico.
Definir los pasos mas optimos para implementar el proyecto
Determinar las vias mas accesibles calidad precio.
Conclusiones.
De esta forma tenemos un sistema que no solo se detiene a sugerir de forma simplista sino que es dinamico. promueve la compra, promueve la constante visibilidad de la plataforma y por ello de la marca.
Incluso de puede aplicar un programa de puntos o algun juego valorativo para promover el uso de los likes asi como los comentarios de productos o votaciones dentro de la plataforma.
