Los consejos que llegan de la Red

Las sugerencias de familia y amigos pueden influir en nuestros gustos, compras y h¨¢bitos de consumo, pero un c¨ªrculo cerrado de personas puede quedarse corto a la hora de descubrirnos nuevos cantantes o escritores. La tienda online Amazon.com o la compa?¨ªa espa?ola MyStrands utilizan sistemas automatizados que ofrecen todo tipo de consejos de compra a sus clientes, tecnolog¨ªas de recomendaci¨®n sobre las que esta semana se debate en Bilbao y que pr¨®ximamente llegar¨¢n a otros mercados.

Olga Fern¨¢ndez Deleito, especializada en experiencias de usuario en Internet, explica que un sistema de recomendaci¨®n es una tecnolog¨ªa que una vez integrada en una p¨¢gina de comercio electr¨®nico "permite ofrecer al internauta productos que podr¨ªa interesarle comprar pero que no se le hab¨ªan ocurrido". Si funciona, tanto la tienda online como el consumidor pueden salir ganado, pues a la primera le proporcionar¨¢ un mayor volumen de ventas mientras "amplia el campo de visi¨®n" del segundo.

Amazon, primer minorista de la Red junto a eBay, ofrece a sus clientes un sistema de recomendaci¨®n casi desde el nacimiento de la tienda. Al crear un usuario el internauta establece sus preferencias, y teniendo estas presentes junto a las compras que va realizando, el sistema realiza recomendaciones de todo tipo. Los consejos se basan en muchas ocasiones en lo que compraron o valoraron positivamente otros usuarios que comparten gustos contigo.

Recommenders06

Quienes dise?an sistemas de recomendaci¨®n intentan en la actualidad realizar sistemas m¨¢s inteligentes, que puedan dar consejos v¨¢lidos al consumidor teniendo una informaci¨®n m¨ªnima sobre ¨¦l. Sobre esta y otras cuestiones debaten hoy y ma?ana en Bilbao expertos investigadores procedentes de universidades estadounidenses y representantes de grandes compa?¨ªas tecnol¨®gicas como Yahoo!, Ask.com, IBM, Netflix o Sun, en el marco de Recommenders06.

En este evento, organizado por la compa?¨ªa espa?ola MyStrands, se intercambiar¨¢n conocimientos y experiencias en el dise?o de sistemas de recomendaci¨®n. "Nos reuniremos unas cien personas, entre los que hay cient¨ªficos, investigadores o directivos de empresas", explica Gabriel Aldamiz - Echevarr¨ªa, vicepresidente de comunicaci¨®n de MyStrands.

La empresa naci¨® en 2003 bajo el nombre de MusicStrands, nombre tambi¨¦n del servicio de recomendaciones musicales por el que la empresa se ha hecho conocida. B¨¢sicamente, el sistema funciona de la siguiente manera. Sus usuarios descargan un peque?o programa que env¨ªa a MyStrands informaci¨®n sobre la m¨²sica que escuchan a trav¨¦s de Windows Media Player o iTunes, y teniendo en cuenta estos datos y aplicando algoritmos propios decide que otras canciones pueden resultarles interesantes.

Consejos v¨¢lidos desde el primer momento

La base del negocio de MyStrands, que ha atra¨ªdo la atenci¨®n de medios internacionales en las ¨²ltimas semanas, est¨¢ en la tecnolog¨ªa de recomendaci¨®n que han desarrollado, que se traduce en 16 patentes registradas en Europa y EE UU, y permite a sitios de comercio electr¨®nico registrar compras que el cliente no ten¨ªa previsto realizar en un inicio. "Desde el principio sab¨ªamos que nuestro enfoque era un enfoque tecnol¨®gico", dice Aldamiz - Echevarr¨ªa, que se?ala que la inteligencia artificial que han desarrollado se basa "en el comportamiento de la gente y es aplicable para todo tipo de contenidos y de plataformas". Por eso el cambio de nombre, de MusicStrands a MyStrands, con lo que marca un claro objetivo de pasar de recomendar m¨²sica a cualquier tipo de producto y servicio, as¨ª como el salto al tel¨¦fono m¨®vil.

Un sistema de recomendaciones debe, seg¨²n el directivo de MyStrands, "aprender del usuario y ofrecer informaci¨®n relevante", pero eso es algo dif¨ªcil la primera vez que el internauta entra en tu sistema, pues conoces poco de ¨¦l. En ese punto es en el que MyStrands destaca pues aporta consejos "desde el primer momento", afirma Aldamiz - Echevarr¨ªa. Las recomendaciones que realiza ese sistema es adem¨¢s totalmente individual, no siendo tan importante el lugar de procedencia o sexo del cliente como sus gustos personales. "No localizamos la recomendaci¨®n, la personalizamos".

Tambi¨¦n en buscadores y televisiones

Los sistemas creados por MyStrands, Amazon, o Launch, la radio en Internet de Yahoo!, no difieren mucho en su filosof¨ªa de lo que hacen los grandes buscadores para ofrecer a sus usuarios publicidad focalizada en sus intereses. Lo m¨¢s importante es conocer sus intereses. Cuando una realiza una b¨²squeda, entre los resultados suelen aparecer casi siempre anuncios relacionados con el tema sobre el que estamos indagando. Cuanto m¨¢s sabe el buscador sobre nosotros -puede recordar todas las b¨²squedas que hemos realizado- m¨¢s acertar¨¢ con la publicidad.

Pero esa inteligencia no quedar¨¢ reservada a los anunciantes, seg¨²n Aldamiz - Echevarr¨ªa, que afirma que "la industria de la b¨²squeda puede tener su futuro en los motores de recomendaci¨®n". Y no se equivoca. Hoy mismo Google ha lanzado un nuevo servicio que permite a quienes hacen uso de su portada personalizable incluir en ella un m¨®dulo de sugerencias. Bajo el ep¨ªgrafe de "Cosas interesantes para t¨ª", este espacio muestra la informaci¨®n que el buscador tiene sobre el internauta en cuesti¨®n y como en base a ella puede realizar diferentes recomendaciones sobre p¨¢ginas, b¨²squedas y gadgets.

En el futuro, sistemas de recomendaci¨®n basados en tecnolog¨ªas que procesen todo tipo de informaci¨®n -lo que consumen otras personas, lo que valoran positivamente, lo que m¨¢s se vende, lo m¨¢s novedoso?- pueden llegar a todo tipo de mercados, incluyendo la televisi¨®n, donde la oferta de canales y programas es cada vez mayor. "La cantidad de contenido es inabarcable y necesitamos herramientas que nos permitan buscar con algo de sentido", concluye Aldamiz - Echevarr¨ªa.