RECOMENDACIÓN PERSONALIZADA Y BIG DATA

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1 1 RECOMENDACIÓN PERSONALIZADA Y BIG DATA Recomendaciones aplicadas a entornos de E-commerce Jornada Estadística y Big Data Societat Catalana d Estadística 3 Abril 2014

2 ÍNDICE 2 Caso práctico en recomendación Situación actual: Del one size fits all a la recomendación uno a uno Recomendación personalizada: Enfoques Limitaciones: Soluciones a través del Big Data Retos de la recomendación personalizada

3 NON-CUSTOMISED NEWSLETTER LAYOUT 3 Promotion banner Sales open from 7AM (7 sales) 1 hero image + 6 sale recommendations Sales: collection of products (same brand), with original price and the discount (common to all the collection) There are 5-10 new sales every day that last for 3-5 days impulse purchase Prices range from 20 GBP to GBP Discounts range from 30% to 70% Most popular (3 sales) Closing tonight (3 sales) Business is generated 80% through the daily newsletter 13 sales in total, per newsletter

4 CUSTOMISED RECOMMENDATION NEWSLETTER LAYOUT 4 Promotion banner Automatically generated Recommended for you (6 sales) Sales ranked 1st to 6th for this user according to the algorithm Most popular (3 sales) Sales ranked 7th to 9th for this user according to the algorithm Closing tonight (3 sales) No recommendations from the algorithm Differences in layout: not a hero image (pilot) Ordered by interest according to the recommendation engine No repetition of sales that have already been seen (tracking of newsletters opened) 9 Kernel recommendations (12 sales in total)

5 RECOMENDACIÓN PERSONALIZADA RETOS Los principales retos que definían el entorno de recomendación eran: Catálogo limitado: El portal sobre el que se probó el sistema tiene un catálogo limitado fácil de explorar en pocos minutos. Alta rotación de productos: Las ofertas permanecen en el catálogo por un número reducido de días (entre 4 y 10 días), por lo que el histórico de compras es muy reducido. Alta heterogeneidad de precios y descuentos: En el portal se ofrecen productos que van de los pocos euros hasta varios miles de euros. Estos productos se ofrecen a descuentos que van hasta el 80% Reglas de negocio: Por la naturaleza del negocio era necesarios establecer unas reglas que dictaban qué productos podían ser recomendados en cada newsletter. Nuestro sistema fue comparado con un sistema estándar de ordenación de productos ya implantado en la compañía, de modo que se pudiera observar la mejora ofrecida.

6 RECOMENDACIÓN PERSONALIZADA PORTAL DE VENTAS FLASH Mayor gasto por venta Mayor conversión en ventas Incremento en la facturación Cantidad total de productos comprados +11,4% Productos por usuario +9,9% Compradores únicos +6,3% GASTO TOTAL POR COMPRA NÚMERO DE CONVERSIONES FACTURACIÓN PROVENIENTE DE NEWSLETTER +5,8% +10,3% +16,7%

7 RECOMENDACIÓN PERSONALIZADA PODER PREDICTIVO 7 Newsletter PERSONALIZADA Your recommended sales: 1 2 Porcentaje de facturación vs posición en newsletter Newsletter estándar Your recommended sales:

8 INTRODUCCIÓN DEL ONE SIZE FITS ALL A LA RECOMENDACIÓN UNO A UNO 8 Sin recomendación Todos los usuarios reciben el mismo contenido No trata las especificidades de cada usuario Segmentación Número limitado de perfiles Supervisión manual: qué recomiendo a cada segmento? Precisión vs mantenimiento: Una segmentación precisa supone un mantenimiento muy elevado Recomendación personalizada Cada usuario recibe un contenido totalmente distinto Las recomendaciones se generan de forma automática Se maximiza el retorno individual para cada usuario

9 RECOMENDACIÓN PERSONALIZADA ENFOQUES 9 Enfoque tradicional de la recomendación personalizada (basada en compras) Recomendación basada en el perfil de productos: En base a las características de los productos, recomendar a cada usuario productos del mismo perfil que las compras anteriores Problemas: Y si no hay compra anterior? Y si no hay productos con las mismas características? El usuario puede estar interesado en otras categorías de productos? Recomendación basada en distancias (dos metodologías) Item based: Calcular parecidos entre productos en base a compras conjuntas (basket analysis) User based: Calcular parecidos entre usuarios en base a compras históricas Problemas: Y si no hay compra anterior? Qué hacer con nuevos productos con poca o ninguna venta? Complejidad analítica

10 Producto A Producto B Producto C Producto D Producto W Producto X Producto Y Producto Z LIMITACIONES MUESTRA Enfoque clásico Recomendaciones basadas en compras Un número elevado (~90%) de los usuarios no tienen compra anterior. Dificultad de realizar recomendaciones a usuarios desconocidos Limitaciones: falta de muestra tanto para clientes como para productos Cálculo de afinidad SOLUCIONES A TRAVÉS DEL BIG DATA Big Data Posibilidad de registrar muchos más eventos: Navegación: Clicks Vistas (tiempo viendo un producto) Respuesta a newsletters Apertura Clicks Comentarios Rating / valoración Likes / comparticiones 10 Usuario A Perfil Historial de compras Navegación web Respuesta a campañas Usuario A Usuario B Usuario C Usuario D Usuario E Usuario F Los sistemas de recomendación basados en big data ofrecen la afinidad de cada usuario con cada uno de los productos del catálogo, permitiendo conocer cuáles son aquellos con más propensión de ser comprados por cada usuario, incluso cuando hay poca o nula compra anterior.

11 LIMITACIONES COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL Enfoque clásico La complejidad computacional escala de forma exponencial con el incremento de usuarios y productos Imposibilidad de tratar de forma clásica un número elevado de usuarios o productos (varios millones) Más aun si incrementamos el número de interacciones (clicks, vistas, etc.) SOLUCIONES A TRAVÉS DEL BIG DATA Big Data Paralelización de procesos para conseguir un escalado lineal: Procesamiento paralelo (multi-threading) Map Reduce Técnicas de estimación de distancias: Locality Sensitive Hashing (LSH) Aproximación de la dist. en base a cálculos sencillos (hash) 11

12 LIMITACIONES ANÁLISIS DE RESULTADOS Enfoque clásico Resultados basados en compras (muestra pequeña) Necesidad de muchas compras para obtener resultados estadísticamente significativos: Más tiempo requerido Limitación de tests simultáneos SOLUCIONES A TRAVÉS DEL BIG DATA Big Data Resultados basados en más interacciones: Clicks Tiempo de vista en la página Incremento en la muestra: Resultados significativos en menos tiempo Múltiples tests simultáneos 12 Estrategia 1 Promociones recomendadas: Análisis de resultados de distintas estrategias Estrategia 2 Promociones recomendadas

13 LIMITACIONES SOLUCIONES A TRAVÉS DEL BIG DATA 13 RECOMENDACIONES EN TIEMPO REAL Enfoque clásico Imposibilidad de obtener resultados en tiempo real Procesos batch y recomendaciones pre-calculadas periódicamente (semanalmente / a diario) Big Data Resultados en tiempo real Basados en el historial reciente (productos vistos en la propia sesión del usuario) Permiten adaptar la recomendación al comportamiento más reciente

14 RETOS DE LA RECOMENDACIÓN PERSONALIZADA 14 Entornos con alta rotación del catálogo Se requiere un histórico de eventos para la recomendación de un producto Cómo se realizan recomendaciones sobre productos nuevos? Flash sales 20% del catálogo cambia cada día! Productos en promoción son nuevos productos? Disparidad en tipologías, precios y descuentos Netflix: un solo producto (películas) de precios similares E-commerce: productos de 1 a Conversión (%) vs facturación ( ) Cómo entender e influenciar los resultados Sistemas clásicos black box Necesidad de entender ( por qué cliente A compra producto P?) y modificar los resultados (business rules) para gobernar la estrategia de recomendación Cómo relacionar la estrategia de recomendación y las ventas

15 Pau Agulló M: Kernel Analytics Mallorca, 53, esc. D, Barcelona Spain Para más información: Síguenos: twitter.com/kernelanalytics linkedin.com/company/kernel-analytics

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