{"id":2893,"date":"2024-02-18T15:29:57","date_gmt":"2024-02-18T15:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/building-predictive-analytics-module-for-e-commerce-platform\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:57","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:57","slug":"building-predictive-analytics-module-for-e-commerce-platform","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/es\/resource\/creacion-de-un-modulo-de-analisis-predictivo-para-una-plataforma-de-comercio-electronico\/","title":{"rendered":"Creaci\u00f3n de un m\u00f3dulo de an\u00e1lisis predictivo para una plataforma de comercio electr\u00f3nico"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Detalles clave<\/h2>\n<p>Procesos automatizados y mejora de la experiencia del cliente.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Desaf\u00edo<\/div>\n<div>Entrenar un algoritmo de recomendaci\u00f3n basado en datos dispersos<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Soluci\u00f3n<\/div>\n<div>M\u00f3dulo de an\u00e1lisis predictivo para la plataforma de comercio electr\u00f3nico<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Tecnolog\u00edas y herramientas<\/div>\n<div>Python, Scikit-learn, Implicit, Docker<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Cliente<\/h2>\n<p>El cliente es un proveedor de comercio electr\u00f3nico que colabora con m\u00e1s de 50 marcas. El cliente estaba interesado en una soluci\u00f3n para generar recomendaciones monomarca. El objetivo empresarial era <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico (AM)<\/a> para aumentar las ventas, renovar la experiencia del cliente, atraer a nuevos clientes y fidelizar a los usuarios de la plataforma en l\u00ednea. Se confi\u00f3 en ESSID Solutions para proporcionar una soluci\u00f3n de alta gama, por lo que este estudio de caso destaca la experiencia demostrada de ESSID Solutions <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/ai-solutions-ecommerce\">en el nicho del comercio electr\u00f3nico<\/a>.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Reto: entrenar un algoritmo de recomendaci\u00f3n basado en datos dispersos<\/h2>\n<p>El cliente encarg\u00f3 a nuestro equipo la creaci\u00f3n de un sistema de recomendaci\u00f3n y an\u00e1lisis predictivo personalizado para mejorar la plataforma de comercio electr\u00f3nico existente y aumentar las ventas. Y para crear un sistema de recomendaci\u00f3n decente, lo ideal es contar con un conjunto de datos amplio y diverso sobre el comportamiento de los usuarios, que puede incluir el historial de compras, las p\u00e1ginas vistas de los productos, los \"me gusta\", las valoraciones, las rese\u00f1as, etc.<\/p>\n<p>Al principio, nos enfrentamos a limitaciones de datos. En ese momento s\u00f3lo dispon\u00edamos del historial de compras. Para m\u00e1s inri, una parte sustancial de los usuarios ten\u00eda un n\u00famero bastante reducido de compras. Y ese era el \u00fanico tipo de datos de usuarios con el que pod\u00edamos trabajar. As\u00ed pues, la escasez de datos complicaba nuestra tarea de adaptar un sistema de an\u00e1lisis de comercio electr\u00f3nico y entrenar un modelo de recomendaci\u00f3n. El reto consist\u00eda en aprovechar los escasos datos sobre el historial de compras de los usuarios y utilizarlos para crear modelos predictivos.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Soluci\u00f3n: m\u00f3dulo de an\u00e1lisis predictivo para plataforma de comercio electr\u00f3nico<\/h2>\n<p>Nuestro planteamiento de desarrollo se basa en <i>filtrado colaborativo<\/i> t\u00e9cnica basada en la factorizaci\u00f3n matricial utilizada en el sistema de recomendaci\u00f3n. No utilizamos datos espec\u00edficos sobre los usuarios o los productos. S\u00f3lo recopilamos datos hist\u00f3ricos sobre las interacciones usuario-producto y tambi\u00e9n recuperamos informaci\u00f3n sobre las preferencias positivas de los usuarios hacia el art\u00edculo. As\u00ed que decidimos ce\u00f1irnos a una aplicaci\u00f3n sencilla pero bien probada llamada <em>ALS impl\u00edcito<\/em> para entrenar nuestro modelo con datos dispersos. Adem\u00e1s, dispon\u00edamos de una cantidad razonable de datos sobre el n\u00famero de transacciones de usuarios que nos proporcion\u00f3 el cliente. Los datos recopilados se utilizaron para entrenar el modelo ML que impulsar\u00eda un sistema de recomendaci\u00f3n personalizado.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Utilizamos el <i>m\u00e9trica de confianza<\/i> para entrenar al modelo a dar m\u00e1s importancia a los art\u00edculos comprados varias veces que a los comprados una sola vez. Adem\u00e1s, ten\u00edamos un n\u00famero significativo de usuarios con pocas compras, lo que no era suficiente para que el modelo de recomendaci\u00f3n ofreciera una predicci\u00f3n fiable. As\u00ed que aplicamos varias t\u00e9cnicas adicionales para mejorar las recomendaciones dadas por el modelo. Como resultado, conseguimos que el algoritmo comprendiera mejor las preferencias de los usuarios y evitara recomendar los mismos art\u00edculos a todos ellos.<\/p>\n<p>Aplicamos varios filtros para que el modelo fuera m\u00e1s preciso y relevante para los objetivos empresariales:<\/p>\n<ul>\n<li>Los art\u00edculos recomendados tienen la etiqueta \"en stock\"<\/li>\n<li>Los usuarios a\u00fan no han comprado los art\u00edculos recomendados<\/li>\n<li>Los usuarios optan por el correo electr\u00f3nico<\/li>\n<\/ul>\n<p>Como resultado, categor\u00edas relevantes de usuarios obtendr\u00e1n recomendaciones que les har\u00e1n sentirse m\u00e1s satisfechos con los servicios del Cliente.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Resultado: Soluci\u00f3n basada en ML para automatizar procesos y mejorar la experiencia del cliente.<\/h2>\n<p>Entregamos el modelo para que se ajustara a las necesidades empresariales del cliente y se utilizara para realizar las siguientes tareas:<\/p>\n<ul>\n<li>Recomendar art\u00edculos a un usuario determinado<\/li>\n<li>Buscar usuarios similares en funci\u00f3n de las preferencias de los art\u00edculos<\/li>\n<li>Recomendar a los usuarios con m\u00e1s probabilidades de comprar un art\u00edculo determinado<\/li>\n<li>Recomendar art\u00edculos similares<\/li>\n<\/ul>\n<p>Nuestra soluci\u00f3n respond\u00eda perfectamente a las necesidades empresariales del cliente:<\/p>\n<ul>\n<li>Personalice el proceso de b\u00fasqueda<\/li>\n<li>Automatizaci\u00f3n de las tareas rutinarias de los dependientes<\/li>\n<li>Garantice una experiencia de compra en l\u00ednea incre\u00edble<\/li>\n<li>Aumentar la fidelidad de los clientes<\/li>\n<\/ul>\n<p>Con la ayuda de profesionales <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">servicios de desarrollo de an\u00e1lisis predictivo<\/a> proporcionado por el equipo de ESSID Solutions, el Cliente adquiri\u00f3 un MVP potenciado por IA.<\/p>\n<h3>Optimice sus procesos empresariales con nuestra <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">Servicios de an\u00e1lisis predictivo<\/a><\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Detalles clave Procesos automatizados y mejora de la experiencia del cliente. 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