¿Cuántas veces has entrado en una tienda, física u online, buscando comprar un regalo o algo para ti y, a pesar de los cientos o miles de productos, no ves nada interesante y te vas decepcionado? ¿O bien, por falta de tiempo, compraste un producto que no era exactamente lo que buscabas y luego te arrepentiste? A veces esto sucede porque las tiendas en realidad no tienen lo que estabas buscando. En otros casos, sin embargo, simplemente no sabían qué ofrecerle.
Como ya sabemos, empresas de todo el mundo han optado por diversificar sus carteras y ofrecer más opciones para atraer a consumidores que antes no compraban sus productos, o bien para aumentar el ticket medio de sus audiencias habituales. El gran problema es que, muchas veces, la enorme oferta de productos puede causar confusión en el consumidor, llevándolo a desistir de la compra, principalmente en el entorno virtual, donde es posible visitar decenas de tiendas diferentes con unos pocos clics.
Figura 1 – Tantas opciones, tantos productos… ¿qué elegir?
Fuente: Netshoes, Submarino, Americanas.com, Saraiva
Conscientes de esta problemática, tiendas y proveedores de servicios han buscado dirigir parte de su cartera a cada cliente, con el fin de brindar una mejor experiencia de compra, desarrollando sistemas de recomendación de productos basados en el perfil del comprador. Uno de los ejemplos más emblemáticos es el del gigante del streaming Netflix, que ve en su sistema de recomendaciones un pilar importante para la satisfacción de los usuarios.
La empresa tiene el desafío de ofrecer una amplia variedad de títulos a sus suscriptores, pero cada contenido ofrecido tiene un costo de mantenimiento de licencias (piénselo como un costo de inventario). Por lo tanto, agregar cada vez más películas y series para complacer a todos simplemente por el alto volumen puede ser perjudicial para la rentabilidad del negocio. Es más ventajoso apuntar de manera eficiente a una cartera más reducida. La empresa también mide el desempeño de su sistema de recomendación a través de indicadores que miden la aceptación de sugerencias (denominado take rate) y el número de títulos relevantes en función del total disponible (Tamaño Efectivo del Catálogo). Su exvicepresidente de innovaciones publicó un artículo en 2016, en el que describe con más detalle el sistema altamente personalizado, sus métricas y algoritmos, y cómo ayuda a Netflix a ahorrar más de mil millones de dólares al año al reducir la necesidad de inversiones para adquirir nuevos clientes.
Figura 2: ejemplo de una interfaz personalizada de Netflix
Fuente: Netflix
El ejemplo de Netflix muy bien puede proponer reflexiones para ver qué está haciendo tu empresa para impulsar la venta de todo su portafolio, y generar más valor para los clientes, con sugerencias de productos que aumenten su satisfacción. Al igual que hace el gigante del streaming, se puede utilizar un sistema de recomendación para reducir la necesidad de disponer de numerosos SKU o incluso para aumentar la facturación de tus productos, reduciendo el desperdicio y mejorando el servicio y la fidelización de los clientes.
Aquí está nuestra recomendación.
Referencias
Carlos A. Gómez-Uribe y Neil Hunt. 2015. El sistema de recomendación de Netflix: algoritmos, valor comercial e innovación. ACM Trans. Administrar. información sist. 6, 4, artículo 13 (diciembre de 2015), 19 páginas.
Fernando Chalreo
Lleva 5 años trabajando en proyectos de consultoría en Logística y Supply Chain, con experiencia en empresas de los sectores de consumo masivo, retail y alimentos y bebidas. Tipos de proyectos ya realizados: Planificación de Ventas y Operaciones, Gestión de Inventarios, Planificación de Redes, Revisión de Procesos de Negocio, Indicadores Logísticos y Gestión de Transporte
