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Rediseñando las recomendaciones | Si ha comprado en linea, probablemente se haya topado con tiendas virtuales que le recomendarán productos que le pudieran interesar, basados en lo que usted, y otros como usted, han comprado previamente.
Se trata de una práctica común popularizada por Amazon.com hace como una década. Es una técnica efectiva, que según los expertos, puede ser responsable de entre el 10% y 30% de las ventas por Internet.
Sin embargo, muchos creen que hay mucho por mejorar en la forma como funcionan los "motores de recomendación". Al menos tres nuevas empresas están trabajando en esto, y tienen ya clientes usando o probando sus productos: ChoiceStream (clientes: Blockbuster, Comcast, iTunes), CleverSet (clientes: Drugstore.com, Sephora) y Aggregate Knowledge (Overstock.com, WashingtonPost.com).
Las novedades: basicamente asignar una serie de atributos adicionales a cada producto (por ejemplo, para una película, serían género, actores, tipo de guion, tema, etc), que se añaden a los atributos tradicionales (descripción, precio, evaluación de los compradores, entre otros), y buscar relaciones (explícitas o rebuscadas) entre productos basadas en estos atributos. Las recomendaciones no son necesariamente los productos más vendidos o populares, pero pueden parecerse mucho más a los gustos del comprador.
Las recomendaciones pueden incluso ocurrir entre páginas web distintas. Así, si alguien lee en un periódico en linea sobre un caso de espionaje de la CIA, el sistema puede ofrecerle una película de espías.
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