El motor de recomendaci\u00f3n o Next Best Action juega un papel esencial en la influencia de las preferencias humanas. Ya sea Amazon, Netflix, YouTube o cualquier otra empresa importante, utilizamos sus recomendaciones en nuestra vida cotidiana. La siguiente mejor acci\u00f3n o el motor de recomendaci\u00f3n tiene un impacto significativo en el rendimiento del negocio tanto en t\u00e9rminos de generaci\u00f3n de ingresos como de satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n
Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 los operadores necesitan un motor de recomendaci\u00f3n? La mayor\u00eda de los operadores de telecomunicaciones tienen una base de clientes en millones y cientos de productos. Con tantos productos para combinar con los del cliente, \u00bfc\u00f3mo identifica el mejor producto para cada cliente? Y no olvidar las m\u00faltiples variables que definen el comportamiento y las necesidades del cliente.<\/p>\n
Las empresas pueden usar el resultado del motor de recomendaciones de m\u00faltiples maneras para impulsar su estrategia. Si el plan es aumentar las ventas o mejorar los ingresos, el usuario comercial puede poner una condici\u00f3n adicional en el modelo de que el precio debe ser m\u00e1s alto que el precio actual suscrito. Si el objetivo es la retenci\u00f3n, un usuario comercial puede establecer condiciones para que el producto recomendado tenga el mismo precio o menos que el producto que el cliente actual est\u00e1 utilizando. En el caso de la venta cruzada, podemos seguir la misma estrategia que la empresa quiere que los clientes se expongan a nuevos productos.<\/p>\n
Aparte de los beneficios tangibles que un motor de recomendaci\u00f3n<\/a><\/strong> puede ofrecer a las empresas; Puede proporcionar muchos beneficios intangibles a los clientes, como una mejor experiencia, simplicidad para elegir y satisfacci\u00f3n, lo que lleva a una mayor lealtad del cliente.<\/p>\n Diferentes enfoques para la pr\u00f3xima mejor acci\u00f3n<\/strong><\/p>\n Las t\u00e9cnicas m\u00e1s populares utilizadas son el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido. El filtrado colaborativo significa filtrar los productos que un usuario podr\u00eda esperar en funci\u00f3n de las acciones de usuarios similares y el filtrado basado en contenido, tambi\u00e9n conocido como filtrado cognitivo, donde las recomendaciones de productos se realizan en base a una comparaci\u00f3n entre el contenido de los elementos y un perfil de usuario. El enfoque de filtrado colaborativo supone que los consumidores con un perfil similar pueden tener las mismas necesidades y tomar decisiones similares, mientras que, en funci\u00f3n del contenido, los datos hist\u00f3ricos del cliente forman la base de la recomendaci\u00f3n.<\/p>\n Existen muchos otros m\u00e9todos no tradicionales y mucho m\u00e1s avanzados, como el aprendizaje profundo, el aprendizaje social y la factorizaci\u00f3n de tensor que se basan en el aprendizaje autom\u00e1tico y las redes neuronales para impulsar el proceso de recomendaci\u00f3n y llevarlo al siguiente nivel. Crear\u00e1 un proceso mucho m\u00e1s eficiente para CSAT (puntuaci\u00f3n de satisfacci\u00f3n del cliente) y retenci\u00f3n.<\/p>\n Construir el motor de recomendaciones no es suficiente<\/strong><\/p>\n Los operadores necesitan un objetivo claro al implementar la siguiente mejor estrategia de acci\u00f3n. El motor de recomendaci\u00f3n podr\u00eda recomendar un producto de menor precio como la mejor opci\u00f3n para los clientes que conduce a la p\u00e9rdida de ingresos para el operador<\/a><\/strong>. Por lo tanto, es necesario identificar que el producto que mejor se ajusta cumple con los objetivos del cliente y del operador.<\/p>\n Adem\u00e1s, los productos de telecomunicaciones tienen una validez diferente, lo que significa que un cliente que haya comprado un producto con una validez de 60 d\u00edas comprar\u00e1 solo despu\u00e9s de 60 d\u00edas. Por lo tanto, el modelo debe tener en cuenta esta brecha de compra al recomendar nuevos productos.<\/p>\n Un desaf\u00edo que enfrentamos con uno de nuestros clientes fue que los clientes estaban comprando m\u00faltiples productos similares en un mes determinado, lo que dificultaba las recomendaciones. Para superar esto, decidimos que bajo cada tipo de producto: datos, voz, SMS y VAS, recomendar\u00edamos los mejores productos 3-4. Logramos esto al proporcionar clasificaciones para los productos en la canasta de recomendaciones. La clasificaci\u00f3n tambi\u00e9n ofrece flexibilidad al usuario comercial para que pueda agregar m\u00e1s condiciones a los productos en funci\u00f3n de su estrategia, como ventas adicionales, ventas agresivas o ventas cruzadas.<\/p>\n Actualmente estamos logrando un 70% -80% de precisi\u00f3n en los 5 mejores productos recomendados para diferentes segmentos de valor para el cliente.<\/p>\n \u00bfUsted necesita La Siguiente Mejor Estrategia de Acci\u00f3n?<\/strong><\/p>\n