Salta el menú de navegació i ves al contingut

EROSKI CONSUMER, el diari del consumidor

Cercador

logotip de fundació

Canals d’EROSKI CONSUMER


Estàs en la següent localització: Portada > Noves tecnologies > Internet i telecomunicacions

Aquest text ha estat traduït per un sistema de traducció automàtica. Més informació, aquí.

Llocs web de recomanació social

Aquests serveis permeten a l'usuari descobrir informació i productes que li poden interessar

En general,
aquest tipus de prediccions es realitzen segons les dades
que es coneixen de l’usuari, sobre les seves pel·lícules, la seva música o les seves
llibres favorits. A més, si els seus contactes estan interessats en un tema, es considera que aquest ha de ser també d’interès per a ell. Aquesta
informació se sol completar amb una recopilació de
dades més explícites, que poden obtenir-se en demanar al consumidor que triï, entre un rang, els seus productes preferits o que es decideixi entre dos objectes que són desig de compra per a ell.

Amazon, el pioner

Considerat el gran lloc de les compres electròniques, Amazon utilitza un sistema de recomanacions molt sofisticat per assessorar de forma personalitzada la compra de productes. Recorre tant als articles que l’usuari ha adquirit amb anterioritat, com als quals, d’alguna forma, li han interessat en visitar-los o afegir-los a la seva llista de desitjos.

Amazon utilitza tres criteris principals: l’usuari, l’entorn social i els productes. D’aquesta manera, basa les seves recomanacions en el comportament individual i en el d’altres usuaris davant el mateix tipus de producte. Resulta obvi que busca incentivar la compra d’un major nombre d’articles a l’hora de crear una comanda en la seva tenda.

Amb les seves recomanacions, Amazon busca incentivar la compra d’un major nombre de productes

També la ràdio en Internet Last.fm usa un programa de recomanació sobre la base de la música triada, que permet a l’usuari, amb un sol clic de ratolí, dir si el que se li recomana li agrada o no. D’aquesta manera, el sistema recopila informació per aconsellar a altres usuaris.

Però més enllà d’Amazon o Last.fm, en l’actualitat, els sistemes de recomanació s’utilitzen en multitud de llocs web i plataformes on line. Les xarxes socials s’han convertit en un dels llocs on més s’han popularitzat aquests sistemes, basats en l’entorn social. Xarxes com Facebook són capaces de mostrar a la pàgina personalitzada de cada usuari els grups, fils de conversa o persones del seu interès basats en el comportament de la resta de les seves
contactes. També s’utilitzen aquestes tècniques per mostrar publicitat personalitzada i segmentada.

Aquests sistemes han donat, fins i tot, el salt als mateixos cercadors i han après de les sessions anteriors de l’usuari per suggerir-li resultats que, encara que no siguin l’objecte principal de la seva indagació, poden interessar-li. Ping, l’aposta de Microsoft en aquest segment, utilitza diferents tecnologies per suggerir cerques i realitzar
comparatives de productes segons el perfil de l’usuari. Pel seu
part, Google pot personalitzar-les en funció de la ubicació o activitat recent de l’usuari, si aquest ha accedit al cercador a través del seu compte Google.

Alguns serveis Interessants

Els sistemes de recomanació social més coneguts són els relacionats amb estacions de música o compra per Internet. Plataformes com Last.fm, Pandora, Slacker i el sistema Genius, que forma part de la tenda on line iTunes, són alguns dels sistemes més coneguts que recomanen música. Analitzen les dades de les cançons escoltades pels usuaris i, a partir d’ells, seleccionen tonades d’aparença similar.

Snooth és una plataforma social per aconsellar vins que es basa en les valoracions que escriu l’usuari en el seu perfil

Juntament amb el sistema de recomanació de productes d’Amazon, també existeixen altres plataformes amb tecnologia semblant orientada a les compres, com ChoiceStream
i StyleFeeder. Aquests
serveis ajuden als usuaris a trobar productes que responguin als seus gustos i preferències. Analitzen les dades de cada consumidor per trobar els articles més adequats al seu perfil.

Snooth és una plataforma social per a la recomanació de vins. Disposa d’un cercador i un sistema que permet als usuaris rebre suggeriments personalitzats en funció de les valoracions de tastos de brous que amb anterioritat hagin estat introduïdes. Per tant, com més gran sigui el nombre de valoracions realitzades per l’usuari en la plataforma, més encertats seran els consells.

Per la seva banda Jenni
és una xarxa social que envia suggeriments de pel·lícules i programes de
televisió en funció dels gustos personals. Perquè el sistema funcioni de forma correcta, és necessari realitzar fins a una dotzena de test sobre gustos de pel·lícules i programes de televisió, amb l’objectiu de traçar un perfil de l’usuari.

Consideracions importants

Malgrat l’eficàcia d’aquest tipus de serveis, aquestes tecnologies s’enfronten a problemes que poden fer que el sistema falli. El principal inconvenient és la falta de dades. Des d’Amazon a Last.fm, és menester que hi hagi una gran quantitat d’informació perquè la recomanació funcioni de forma eficaç. D’altra banda, els gustos varien amb el temps.

Com a colofó, és necessari tenir present que cada persona és un món i, en conseqüència, les recomanacions han de contemplar tota la gamma de grises respecte a les afinitats. En cas contrari, acabaran per fracassar. El contingut no es pot marcar només com a “blanc” o “negre” i segmentar sota aquest patró.

Et pot interessar:

Infografies | Fotografies | Investigacions