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04 Ago 2017
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Filtrado colaborativo: ¿Qué es y para qué sirve?

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Ana Martín del Campo

 

Filtrado colaborativo

El filtrado colaborativo es más importante ahora que nunca, con la llegada de Internet el consumidor tiene información ilimitada provocando en ocasiones la saturación informativa. Los nuevos modelos, como el filtrado colaborativo, permiten solventar estos inconvenientes y son muy útiles para mejorar las técnicas de búsquedas entre usuarios de una misma comunidad. ¿Aún no sabes como puede ayudar esta herramienta en tu negocio? En este artículo te contamos todas las claves del filtrado colaborativo.

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Amazon.com fue una empresa pionera en incorporar el filtrado colaborativo

¿Qué es el filtrado colaborativo?


El filtrado colaborativo es una técnica utilizada por los sistemas de recomendación para solventar los problemas derivados de la sobreinformación que los consumidores sufren en Internet. Esta tendencia crece cada día más, debido a su enorme funcionalidad son más los usuarios que se valen de esta herramienta en sus búsquedas.

Antes del nacimiento de Internet el consumidor no tenía ninguna fuente de información salvo la propia publicidad del producto. El mercado ha pasado de esta escasez de información a la saturación de los mismos. En este contexto, surgen los filtrados colaborativos. Las empresas incorporan estas herramientas en su página y los propios usuarios construyen una inteligencia colectiva mediante un sistema de recomendaciones que son luego estudiados y traducidos mediante algoritmos estadísticos.

Una de las empresas pioneras en incorporar esta herramienta dentro de su web fue la famosa tienda online Amazon.com, que informa a sus usuarios de los productos que podían interesarles partiendo de los que ya había clicado.

Tipos de filtrados colaborativos:

Existen diferentes tipos de filtrado a la hora de establecer las recomendaciones, se pueden clasificar en cuatro:

  • Filtrados basado en contenido: las recomendaciones se hacen según los contenidos que puedan gustar o interesar.
  • Filtrados demográficos: se realizan por las características de los usuarios (edad, sexo, estudios…).
  • Filtrados colaborativos: las recomendaciones están basadas en las búsquedas con votos positivos de usuarios similares.
  • Filtrados híbridos: mezclan los dos o tres de los filtrados anteriores para una mejor experiencia.

Los filtrados colaborativos sirven para:


Los filtrados colaborativos sirve para hacer predicciones automáticas sobre los intereses de un usuario mediante la recopilación de preferencias o gustos del mismo consumidor u otros consumidores con intereses comunes.

Tipos de algoritmos de sistema de filtrados:

Los sistemas de filtrado poseen muchas variantes con algoritmos que se utilizan para su elaboración: 

  • Algoritmos de filtrado colaborativo basados en memoria, o algoritmos de vecinos cercanos (Nearest Neighbour): utilizan los datos de recogidos para calcular la similitud entre los usuarios o elementos comunes. Fue de los primeros en usarse y es sencillo y eficaz. Funcionan buscando usuarios con patrones de evaluación similares con el usuario activo, para el que se está haciendo la selección. También utilizan técnicas estadísticas para encontrar vecinos con un historial de búsqueda parecido al usuario actual. Su principal inconveniente es que necesitan un número mínimo de usuarios para realizar la recomendación.
  • Algoritmos de filtrado colaborativo basados en Modelo: se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones. Mejora el rendimiento en cuanto a la predicción porque da un fundamento más intuitivo. Funcionan usando las evaluaciones de los usuarios afines para calcular la elección del usuario activo. Primero elaboran un modelo de las búsquedas del usuario pero este proceso necesita un aprendizaje largo e intensivo.

También existen algoritmos híbridos que combinan ambos modelos pero son complejos y costosos de implementar.

Dificultades que podemos encontrar cuando usamos el filtrado colaborativo:

  • Escasez de datos: los sistemas de filtrado colaborativo se basan en conjuntos de datos. Si esta muestra de datos es escasa puede ser muy costosa y poco eficaz. En ocasiones un problema común es empezar de cero, ya que no se pueden recopilar preferencias con precisión y fiabilidad.
  • Sinónimos: la diversidad de etiquetas con nombres similares a veces no son reconocidos por los sistema de filtrados cuando en realidad el usuario está buscando el mismo elemento y se pierde información. Por ejemplo: un usuario que busca ordenadores o computadoras, son sinónimos pero el buscador no los relaciona.
  • Haters o black sheep: otra dificultad que afecta a los sistemas de filtrados son las opiniones de los usuarios que no están de acuerdo con nada y todas sus recomendaciones son negativas, empeoran la calidad de las filtraciones. 
  • Shilling attacks: en los sistemas de recomendación cualquiera puede hacer evaluaciones, pudiendo un usuario votar positivamente sólo a sus productos y servicios y dar negativo a sus competidores, falseando la eficacia de esta herramienta. 
  • Diversidad: los filtros intentan buscar una diversidad para poder recomendar entre múltiples opciones. En ocasiones este filtro van reduciendo esta variedad dando sólo visibilidad a los productos con mayor popularidad.

El filtrado colaborativo es una gran herramienta para mejorar la visibilidad y la mejor forma de dar a conocer nuevos productos a más clientes ¿Quieres continuar aprendiendo técnicas para tu negocio? No dudes y échale un vistazo a nuestro Postgrado en e-Commerce Omnichannel de IEBS Business School donde aprenderás todo lo que necesitas para dar el mejor impulso a tu empresa.

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