Guía de tácticas avanzadas de recomendación de productos para triplicar los ingresos

Las recomendaciones efectivas generan ventas.


Desafortunadamente, muchas tiendas de eCommerce ofrecen recomendaciones básicas con productos de la misma categoría o de los más vendidos de su sitio y nunca más se preocupan de ello.


Sin embargo, podemos hacerlo mejor.


Hoy en día, los motores de recomendación de productos son capaces de conocer a un cliente en tiempo real. Las tiendas que utilizan recomendaciones de productos tienen la oportunidad de personalizar todas y cada una de sus páginas, presentando ofertas que llamen la atención al cliente desde la página de inicio hasta la de pago.


En este artículo os contamos cómo funcionan los motores de recomendación de productos; así como las mejores prácticas de comercialización y los resultados que pueden obtenerse a través de la mejora de las recomendaciones de productos en vuestra tienda o negocio online.


Nota: Este artículo fue actualizado el 1 de mayo de 2019 para reflejar las últimas tendencias en recomendaciones de productos de comercio electrónico.

Tácticas avanzadas de recomendación de productos para multiplicar los ingresos

A continuación se presentan algunas de nuestras tácticas favoritas para impulsar las conversiones y multiplicar los ingresos.

1. Utiliza la tecnología de personalización en tus recomendaciones de productos

La personalización es la táctica más efectiva de esta lista.

Lo primero que hay que pensar es que nuestros clientes son muy diferentes

A muchos les interesa el precio; otros, sin embargo, se preocupan por la marca. Tendremos usuarios que visiten la web por primera vez y otros que regresarán. Comprender que cada uno de nuestros clientes son únicos es el primer paso para poder realizar recomendaciones efectivas de productos. 


A continuación, os mostramos y ponemos como ejemplo la experiencia de una tienda que implementó la personalización en las recomendaciones de productos.

Como se puede observar, la personalización a menudo duplica la eficacia de las recomendaciones.

Recomendaciones de productos dinámicos: En este caso os recomendamos no utilizar recomendaciones de productos estáticos. Haz clic aquí para ver cómo Barilliance personaliza las recomendaciones sobre su Home, página de categoría y de producto.

2. Utiliza los widgets de recomendación para crear una primera impresión perfecta

Los visitantes que entran por primera vez tienen las tasa de conversión más bajas.

De hecho, tras estudiar millones de sesiones de comercio electrónico, hemos descubierto que los visitantes que volvían:

  • Agregaron artículos a los carritos 65.16% más que los visitantes que la visitaron por primera vez.
  • Convirtieron un 73.72% más que los visitantes por primera vez
  • Gastaron un 16.15% más por transacción

La razón es simple. No sabes lo que les gusta a los visitantes que vienen por primera vez, lo que dificulta la creación de ofertas relevantes.

La estrategia "básica" es presentar una lista de los artículos más vendidos en toda la tienda, con la esperanza de descubrir lo que es importante para ellos.

Sin embargo, hay un número de tácticas proactivas que puedes implementar para aumentar tu éxito.

Aprovecha la estacionalidad

En primer lugar, puedes aprovechar las tendencias de compra conocidas por todo el mundo. Lo más probable es que su negocio tenga un componente de estacionalidad.

Amazon es un gran ejemplo.

Mientras escribo esta actualización, estamos a dos semanas del Día de la Madre. Después de abrir una ventana en incógnito (mi técnica favorita para simular una primera visita), Amazon ofrece numerosas ofertas para el Día de la Madre.


Lo primero que se puede ver al abrir la web es un texto llamativo que pone "Tienda de Regalos del Día de la Madre", con una llamada a la acción separada situada en la esquina superior derecha a la "tienda de Joyería para el Día de la Madre".

A medida que el usuario se va desplazando hacia abajo, el siguiente widget de recomendación que puede ver resalta una serie de categorías (las más vendidas) en la tienda de regalos del Día de la Madre.


Aunque Amazon no sabe a qué viene este visitante por primera vez a su sitio, reconocen que hay una alta probabilidad de que quieran comprar un regalo para el Día de la Madre. 

Aprovecha los datos demográficos

Nordstrom presenta otra táctica avanzada de recomendación de productos.

En lugar de utilizar un widget de recomendación "Trending Products" o productos más comprados que es bastante más genérico, utilizan un "Trending Near You" (Las tendencias cercanas a ti)

Esto aprovecha las diferencias geográficas, como las estacionales y de estilo. Una vez más, el objetivo es crear ofertas relevantes sin tener acceso a comportamientos anteriores.

La incorporación de datos demográficos ayuda a eliminar las ofertas no relevantes. Por ejemplo, es dudoso que sus clientes de San Diego compren abrigos de invierno, incluso en diciembre.

La incorporación de datos demográficos ayuda a eliminar las ofertas no relevantes. Por ejemplo, es dudoso que sus clientes de San Diego compren abrigos de invierno, incluso en diciembre.

3. Ampliar los motores de recomendación de productos a través de los canales

Las estrategias de Omnichannel aumentan los ingresos.

Las recomendaciones de productos son una herramienta clave para hacer efectiva la omnicanalidad. Te permiten crear ofertas muy específicas, utilizando datos de clientes conocidos y haciendo coincidir sus afinidades con los productos que buscan.

Los motores de recomendación de productos avanzados como Barilliance pueden (y deben) aplicarse a través de todos los canales.

Esto se puede hacer a través de las redes sociales, aplicaciones de chat, o incluso en el email que continúa siendo uno de los canales que más convierten. 

Recomendaciones de productos en email centradas en la conversión:


Potencia tus correos electrónicos con el mismo motor de recomendación omnicanal que utilizas para las interacciones web, móviles y de las ventas de tus tiendas físicas.


Unifica tus datos y crea las experiencias más relevantes posibles. Para más información, haga clic aquí.

4. Aumenta la confianza integrando elementos de prueba social en el sitio

La conversión en parte dependen de la confianza.


Aunque el concepto de prueba social no es nuevo ni "avanzado", nos sorprende que pocas empresas utilicen elementos de prueba social en sus productos recomendados.

Amazon integra elementos de prueba social a través de sus widgets de recomendación.

  • Titular - Usando la prueba social de manera implícita e instando a la mentalidad de grupo con el titular de "Los más vendidos".
  • Revisiones y clasificaciones - En segundo lugar, muestran las clasificaciones de los productos, lo que da mayor seguridad de que se trata de un producto de alta calidad.
  • Mostrado # de reseñas - Tercero, subrayan la popularidad de un producto y dan más credibilidad a las clasificaciones al mostrar el número de reseñas que recibe un producto.
  • Iconos de Confianza - Por último, muestran su Icono Prime, que ha construido una reputación en la entrega automática de dos días y en el servicio de atención al cliente respaldado por Amazon.

Tipos de motores de recomendación de productos

¿Cómo funcionan los motores de recomendación de productos?

El propósito de las recomendaciones de productos es doble: en primer lugar, mejorar la experiencia de quien compra y, en segundo lugar, aumentar los ingresos.

Para ello, los sistemas de recomendación de productos presentan las ofertas que los usuarios probablemente estén buscando.

Los motores examinan las decenas, cientos o miles de artículos que tiene una tienda y deciden cuál es el que mejor se adapta a este usuario en particular.

En términos generales, hay tres técnicas generales que los motores utilizan para filtrar a través de los SKUs.

1. Técnica de filtrado colaborativo

El filtrado colaborativo utiliza las acciones de otros usuarios para predecir lo que le gustará a otro usuario.

Por ejemplo, si un usuario se vistiera, pero finalmente comprara un bolso, el software comenzaría a establecer una correlación entre estas dos categorías. A medida que más y más usuarios confirmasen esta asociación, comenzaría a influir en los productos que se recomiendan.

2. Técnicas de filtrado basadas en el contenido

El filtrado basado en el contenido se centra en un cliente específico. El software de recomendación de productos realiza un seguimiento de las acciones de los usuarios, como las páginas más visitadas, los productos en los que ha hecho clic, el tiempo invertido en varias categorías y los artículos añadidos a la cesta.

A partir de esta información, se crea un perfil de cliente. Este perfil se compara con el catálogo de productos para identificar qué artículos mostrar.

3. Recomendaciones híbridas

El mejor software de recomendación combina ambas técnicas para ofrecer la predicción más precisa. Así es como funciona Barilliance.

Al combinar ambas técnicas, los motores de recomendación de productos son capaces de aplicar la "sabiduría de la multitud" a los clientes potenciales antes de recopilar muchos datos. A medida que se aprende más información sobre ese usuario en particular, las recomendaciones se vuelven más y más personalizadas en función de su sesión y su historial de compra.

Recomendaciones de productos dinámicos: No utilizar recomendaciones de productos estáticos. Haz clic aquí para ver cómo Barilliance puede personalizar las recomendaciones de tu Home, página de categoría y de productos.

Normas de comercialización

En los ecommerce con tiendas físicas, las tiendas se ven obligadas a elegir una única estrategia de comercialización.

Sin embargo, las tiendas de comercio electrónico no tienen esta limitación.

Los minoristas pueden utilizar la tecnología de personalización para crear estrategias de comercialización específicas para cualquier segmento de clientes. Una de las principales herramientas que podemos utilizar para lograr esto son las recomendaciones de productos.

Cómo interactúan la comercialización y las recomendaciones de productos

Por defecto, los motores de recomendación de productos funcionan de forma algorítmica.

Sin embargo, los mejores motores nos permiten "obviar" las recomendaciones del software en función de las reglas explícitas de comercialización que se establezcan.

Los ejemplos incluyen:

  • Restringir las recomendaciones para que sólo muestren los artículos de mayor o menor valor.
  • Evitar conflictos de marca en páginas de productos concretos
  • Dar prioridad a los artículos de temporada.
  • Evitar que se muestren los artículos con poco stock

Los comerciantes por tanto pueden definir qué reglas existen y cuándo se activan.

Una vez más, utilizando Barilliance como ejemplo, se puede determinar los segmentos de clientes que son importantes para nuestro negocio. A continuación, puedes utilizar selectivamente reglas de comercialización en estos segmentos. 

Como puede ver, los minoristas tienen la capacidad de definir exactamente para qué público quieren mostrar determinados widgets de recomendación de productos.

Una de las formas más rentables de segmentar tu audiencia es a través de un sólido análisis de RFM. Hay seis segmentos clave para los que puedes (y debes) crear reglas de comercialización, incluyendo:

  • Ballenas - Clientes que han generado más ingresos para su tienda.
  • Prometedores - Clientes fieles - Clientes que vuelven a menudo, pero que no gastan mucho.
  • Rookies - Sus clientes más recientes - Compradores por primera vez en su sitio.

Al combinar las reglas de comercialización y las recomendaciones de productos, puede crear ofertas muy específicas.

Puede promocionar los artículos más vendidos a los nuevos visitantes del sitio, los artículos vistos recientemente a los visitantes que regresan y los productos relacionados basados en compras anteriores a los clientes que vuelven a la web. 

Recomendación de productos Resultados y estadísticas

Realizamos un estudio en profundidad de los clientes de Barilliance que implementaron nuestra solución de recomendación de productos.

Los resultados fueron increíbles.

  • Ingreso Promedio Atribuido - 12%. Vimos, en promedio, un aumento del 12% en los ingresos de nuestros clientes después de implementar nuestra solución de recomendación de productos híbridos.
  • Máxima mejora de los ingresos - 31%. La mayor mejora de un cliente fue un aumento del 31% en los ingresos de las líneas superiores.
  • Aumento de la tasa de compra550%. Los compradores que interactúan con nuestras recomendaciones de productos tenían un 550% más de probabilidades de finalizar su sesión con una compra completada.
  • Efecto de personalización - Las recomendaciones personalizadas fueron 2,2 veces más eficaces que las recomendaciones genéricas de "best selling". 

Próximos pasos

Mejorar las recomendaciones de sus productos es el "fruto milagroso" de la personalización del comercio electrónico.

Hacemos demostraciones gratuitas de nuestra solución de recomendación de productos. Si desea descubrir si podemos mejorar sus recomendaciones actuales con un enfoque híbrido de aprendizaje automático, haga clic aquí.