Cómo aprovechar las recomendaciones de productos de IA y transformar tu engagement in situ
Las experiencias de compra personalizadas impulsadas por IA mejoran la retención de clientes y generan, en promedio, un 44 % más de compras repetidas a nivel global. Si quieres aumentar la fidelidad y las conversiones, necesitas ofrecer una experiencia personalizada y relevante en cada interacción. Porque hoy, cada cliente espera que lo conozcas y le hables de forma única.
Updated on 24 Jul 2025
Pero la verdad es que recomendar productos que gusten a tus clientes es un arte, porque implica un equilibrio entre comprender las preferencias de los clientes, analizar los datos y anticiparse a sus necesidades. Y cuando tienes cientos de miles de clientes en todo el mundo y millones de SKU, ¿cómo puedes recomendar siempre el producto adecuado a la persona adecuada?
La inteligencia artificial (IA) lo hace posible.
En este artículo, echamos un vistazo a cómo funcionan los motores de recomendación de productos basados en IA en el ecommerce, incluyendo sus ventajas, implementación, mejores prácticas y casos de éxito.
IA y aprendizaje automático
Para ofrecer recomendaciones de productos relevantes, la IA analiza los datos de los clientes y luego utiliza esa información para que los vendedores puedan ofrecerles sugerencias relevantes que les faciliten la vida.
El aprendizaje automático, por otra parte, es un subconjunto de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de los datos sin ser programados explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático navegan por extensos conjuntos de datos y empiezan a automatizar recomendaciones personalizadas basadas en los comportamientos de los usuarios para crear una experiencia más natural y atractiva.
¿Por qué son importantes las recomendaciones de productos con IA?
Las recomendaciones impulsadas por la IA son importantes porque los clientes esperan experiencias relevantes; sin ellas, pierdes fidelidad a la marca, confianza y CLTC. Las recomendaciones basadas en IA te permiten ofrecer sólo las recomendaciones más relevantes, oportunas y contextuales para garantizar que los clientes reciben una experiencia que resuena con ellos.
Además, utilizar la IA en tu marketing puede ayudarte a ahorrar tiempo, mejorar la eficacia y la productividad, y ofrecerte recomendaciones más precisas para obtener resultados.
Por ejemplo, los algoritmos de recomendación de productos basados en IA te permiten sugerir «compras frecuentes conjuntas«, «productos complementarios«, «recomendaciones basadas en categorías«, etc. Puedes ofrecer estas recomendaciones de productos en diferentes puntos de contacto, como la Web, la App, WhatsApp, SMS, email, etc.
¿Cómo analizan los algoritmos de IA los datos de los clientes para hacer predicciones?
¿Te has preguntado alguna vez cómo funcionan los algoritmos de IA? Vamos a desmenuzarlo….
- Recopila datos y conviértelos en información práctica
El viaje comienza con la recopilación de datos del cliente. Estos datos incluyen el historial de compras anteriores, el comportamiento de navegación, las vistas de productos y los detalles demográficos.
Sin embargo, algunos datos pueden ser datos brutos, lo que se conoce como datos desordenados y no estructurados. Los algoritmos de IA limpian los datos y los reformatean para hacerlos útiles.
Por ejemplo, una empresa recopila una gran cantidad de datos de los clientes, incluidos los productos que han visto, añadido a su cesta, comprado e incluso aquellos sobre los que han pasado tiempo leyendo pero no han comprado. Además, la empresa recopila información demográfica y rastrea los patrones de navegación en su sitio web.
Mediante algoritmos de IA, la empresa organiza los datos, lo que permite analizarlos e interpretarlos. A continuación, la IA va un paso más allá, identificando patrones y comportamientos entre sus clientes.
- Identificar y construir segmentos de clientes
Aunque cada cliente es único, habrá solapamientos en sus comportamientos, preferencias, historial de compras e intereses previstos. Una Plataforma de Datos de Clientes(software CDP), como Insider, ofrece más de 120 atributos que los algoritmos de IA pueden aprovechar para identificar segmentos de usuarios. Estos segmentos deben ser dinámicos y evolucionar en tiempo real.
3. Aprovechar el análisis predictivo para aumentar el CLV
Los algoritmos de IA pueden aprovechar los datos históricos de los clientes para identificar patrones y predecir con eficacia.
Este enfoque avanzado te permite ofrecer sugerencias de productos a medida para cada cliente.
Por ejemplo, cuando un cliente está interesado en zapatillas de atletismo y de correr, el algoritmo puede sugerirle artículos complementarios, como rastreadores de fitness o ropa deportiva especializada. Estas recomendaciones garantizan que cada sugerencia resuene personalmente con el cliente. Este engagement personalizado no sólo enriquece la experiencia de compra, sino que también aumenta significativamente el valor potencial de por vida de cada cliente, fidelizándolo y fomentando la repetición de las compras.
4. Adoptar datos en tiempo real
La IA no concluye sus esfuerzos tras hacer las recomendaciones iniciales. El algoritmo analiza e interpreta continuamente las interacciones del cliente en todos los puntos de contacto para informar, redefinir y actualizar su información basándose en los cambios en tiempo real.
Al actualizar continuamente sus conocimientos basándose en cada interacción, la IA garantiza que cada recomendación siga siendo pertinente, oportuna y acorde con la evolución de las preferencias del cliente. Esto mejora la satisfacción del cliente y aumenta significativamente el engagement, al ofrecer contenido personalizado que los clientes consideran más valioso en cada momento.
Comprueba por qué las principales marcas confían en Insider: prueba nuestros recorridos de productos a tu propio ritmo.
4 ventajas de las recomendaciones de productos con IA
Entonces, ¿por qué es importante que los profesionales del marketing comprendan y utilicen las recomendaciones personalizadas basadas en la IA? He aquí las cuatro razones principales por las que los profesionales del marketing deben aprovechar las recomendaciones de productos de la IA:
- Fideliza a tus clientes mediante la relevancia y la comodidad
La comodidad de ofrecer productos relevantes atrae a los clientes a volver al sitio de ecommerce. La automatización del marketing de ecommerce ofrece constantemente recomendaciones valiosas. Esto permite a los profesionales del marketing ofrecer sugerencias relevantes, fomentando la fidelidad a la marca.
- Aumentar las ventas y el AOV
La fatiga de elección es real y abrumadora para los clientes. En lugar de ofrecer demasiadas opciones y arriesgarse a perder clientes, las recomendaciones de IA agilizan el proceso presentando sólo opciones relevantes y personalizadas. Esto simplifica la toma de decisiones y ayuda a los clientes a encontrar rápidamente lo que buscan.
Como parte de esto, también puedes ofrecer recomendaciones potenciadas por la IA que incorporen upselling y cross-selling. Destaca productos relevantes a un precio más alto o que complementen el producto en el que ya están interesados los clientes para aumentar estratégicamente el AOV.
- Obtén más información
Los motores de recomendación basados en IA pueden proporcionar información valiosa sobre la demanda de productos y la gestión de inventarios. Puedes anticipar mejor la demanda de determinados productos analizando las preferencias de los clientes y sus pautas de compra. Esto ayuda a reducir el riesgo de agotamiento de existencias o situaciones de exceso de stock, optimizando la rotación del inventario y maximizando la rentabilidad.
- Mejorar el descubrimiento de productos
Los motores de recomendación basados en IA pueden presentar a los clientes nuevos productos que quizá no hayan descubierto. Estos algoritmos mostrarán las novedades o destacarán los artículos populares para mejorar el descubrimiento de productos. Esto hace que tus clientes se sientan vistos, escuchados y valorados, y crea la impresión de que comprendes a los clientes y sientes que los conoces mejor que la competencia. De este modo, puedes aumentar el AOV, la fidelidad y el CLTV.
Cómo integrar una solución AI de recomendación de productos paso a paso
- Selecciona los algoritmos de IA adecuados a tus necesidades
Evalúa los algoritmos de recomendación según los requisitos de tu empresa y el conjunto de datos. Asegúrate de elegir el que te permita cumplir tus objetivos y necesidades.
- Integrar fuentes de datos con el algoritmo de IA
Utiliza un CDP para unificar los datos de tus clientes en canales como Web, App, email, SMS y más. Esto garantiza un flujo continuo de datos unificados para el algoritmo.
- Realiza un seguimiento de las métricas clave para obtener información
Controla métricas como las tasas de clics, las tasas de conversión, la captación de clientes potenciales y los valores medios de los pedidos, lo que consideres las métricas más críticas para tu marca. Después, reúne estos resultados para evaluar el rendimiento de tus recomendaciones.
- Plan de crecimiento
Al integrar una solución de recomendación de productos con IA, es crucial optar por una diseñada para la escalabilidad y capaz de analizar millones de puntos de datos. A medida que tu empresa crece, tu sistema de recomendación crece con ella, gestionando sin problemas un volumen cada vez mayor de interacciones con los clientes.
Consejos para pequeñas y medianas empresas que se inician en la IA
Aquí tienes algunos trucos que puedes aplicar cuando trabajes con soluciones de IA:
- Empieza por algo pequeño y específico
Empieza por centrarte en un aspecto concreto de tu negocio en el que quieras que las recomendaciones de IA tengan el impacto más significativo. Por ejemplo, tal vez quieras ofrecer recomendaciones de productos personalizadas basadas en la IA y campañas personalizadas de marketing por email para ecommerce. Empezar con un enfoque a menor escala te permite adquirir experiencia y observar los resultados sin abrumar tus recursos.
- Considerar la privacidad y la confianza del usuario
Asegúrate de tener en cuenta la privacidad y la transparencia de los datos. Comunica tus políticas de uso de datos a los clientes y obtén su consentimiento cuando recopiles y utilices sus datos para recomendaciones.
- Forma a tu equipo
Asigna recursos para formar y educar a tu equipo sobre las tecnologías de IA y sus aplicaciones. Una sólida comprensión de los fundamentos capacita a tu equipo para tomar decisiones informadas y utilizar los sistemas basados en IA de forma eficiente y eficaz.
Recomendaciones de productos de IA: Buenas prácticas y ejemplos
Has encontrado la mejor solución de recomendación de productos mediante IA para tus necesidades, ahora tienes que sacarle el máximo partido. Aquí tienes cuatro buenas prácticas y un caso de éxito real para conseguirlo.
Buena práctica 1: Crear una experiencia de cliente multicanal
Mantén la coherencia en todos los puntos de contacto con el cliente, desde la Web y las campañas de email hasta la App, WhatsApp y las redes sociales. Las recomendaciones coherentes y precisas en todos los canales aumentarán la confianza, porque el 90% de los clientes esperan interacciones coherentes en todos los canales.
Buena práctica 2: Optimizar para móviles
Las ventas de comercio móvil alcanzaron los 2,2 billones de dólares en 2023 y ahora representan el 60% de todas las ventas de ecommerce del mundo.
Asegúrate de que tus recomendaciones de IA son aptas para móviles y están optimizadas para pantallas pequeñas. Los usuarios móviles deben disfrutar de una experiencia de navegación fluida, que facilite la exploración y la compra de los productos recomendados.
Buena práctica 4: Elimina el trabajo manual con tu solución de IA
Tu solución de IA debe permitirte trabajar de forma más eficiente, agilizando las operaciones de tu empresa y reduciendo significativamente el tiempo dedicado a tareas manuales.
Por ejemplo, ya no necesitas construir a mano tus segmentos de clientes. Sólo tienes que introducir tu caso de uso y dejar que la solución de IA generativa, conversacional y predictiva líder en el mundo de Insider, Sirius AI™, cree segmentos listos para usar y alineados con tu objetivo empresarial, ya quieras mejorar el engagement, aumentar las conversiones o ambas cosas.
Sapphire logró un ROI 12X con recomendaciones de IA
Sapphire, un importante retailer de moda paquistaní, buscaba una solución que ayudara a los clientes a encontrar los productos adecuados para ellos en el menor tiempo posible. Sapphire quería mejorar el descubrimiento y la notoriedad de los productos para aumentar el AOV, animando a los clientes a descubrir productos relevantes que quizá no hubieran visto antes.
Insider sugirió utilizar Recomendador inteligente para mejorar el descubrimiento de productos y agilizar la experiencia de navegación en la que los clientes pudieran explorar fácilmente productos relacionados a través del widget. De este modo, Sapphire consiguió un ROI 12 veces superior mediante Smart Recommender.
Mejora el rendimiento del sitio web e impulsa los resultados con recomendaciones de productos de IA
Insider es una plataforma de marketing nativa de IA líder en el mundo para experiencias personalizadas y multicanal. Su Recomendador Inteligente permite a marcas como Sapphire mejorar el descubrimiento de productos y animar a los clientes a comprar. Ofrece amplias capacidades de personalización adaptadas a sitios web, aplicaciones móviles, personalización de email, SMS, WhatsApp, notificaciones push y mucho más. Con la interfaz intuitiva de Insider, las marcas ofrecen recomendaciones de productos altamente relevantes sin esfuerzo, mejorando el engagement del cliente e impulsando los ingresos.
Entre las características clave de Insider se incluyen la agregación de datos, la automatización y las funcionalidades de engagement, que permiten a los profesionales del marketing:
- Construye, automatiza y personaliza recomendaciones de productos multicanal dentro de sus campañas de marketing.
- Llega al público adecuado con mensajes personalizados a través de múltiples canales de comunicación.
- Implementa recomendaciones de productos a medida utilizando diversas estrategias mediante un editor de arrastrar y soltar fácil de usar.
Únete a Insider para crear tus campañas con IA
Únete a más de 1.200 marcas globales, desde startups de alto crecimiento a empresas bien establecidas, que han elegido Insider para centralizar sus datos y poder en cada aspecto de la experiencia de sus clientes con la IA. Programa una demostración con nuestro equipo y descubre cómo Insider puede ayudarte a alcanzar tus objetivos de ingresos.
FAQ
La recomendación de productos en IA se refiere al uso de algoritmos de aprendizaje automático para sugerir productos o artículos específicos a los clientes basándose en sus comportamientos, preferencias e interacciones anteriores con una plataforma o sitio web de comercio electrónico. El objetivo es proporcionar sugerencias de productos personalizadas y relevantes para mejorar la experiencia del cliente e impulsar las ventas.
La IA recomienda productos a los clientes analizando sus datos históricos, como el historial de navegación, el historial de compras y los datos demográficos, para identificar patrones y preferencias. A continuación, los algoritmos alinean estos patrones con perfiles de clientes similares y atributos de productos, generando recomendaciones personalizadas en tiempo real. Estas recomendaciones suelen mostrarse en el sitio web, en campañas de email o integradas en aplicaciones móviles.
Insider es un ejemplo de herramienta de recomendación de productos, especialmente diseñada para plataformas de ecommerce. Analizando el historial de navegación y compras de un usuario, así como extrayendo información de comportamientos de clientes similares, puedes elaborar sugerencias de productos personalizadas. Estas recomendaciones a medida, como«Los clientes que compraron esto también compraron...» o«Recomendado para ti» mejoran significativamente la experiencia de compra, guiando a los clientes hacia productos que coinciden con sus intereses y necesidades.
