Inteligencia Colectiva
Introducir técnicas de Inteligencia Colectiva en un portal
requiere por un lado la solución tecnológica
adecuada QOInteliweb y por otro lado la comprensión del negocio
necesaria para aplicar estas técnicas. Un sistema de Recomendaciones permite ofrecer a un usuario un producto o servicio en función del perfil de preferencias que se conocen de ese usuario comparandolo contra las preferencias del resto de usuarios del sistema.
Todo este conocimiento se recoge de forma transparente al usuario, sin necesidad de preguntarle o pedirle que vote un producto.
Cuando un usuario compra algo, ve un producto de un catalogo, se apunta a una oferta de trabajo etc, toda esta información de su perfil permite cargar el sistema de Inteligencia para ofrecerle otras propuestas que sean lo más relevantes a su interés.
Pero, ¿ como estructurar el modelo de recomendaciones ?
Cada modelo de negocio es distinto, y QOInteliweb es un motor de inteligencia que hay que adaptar e integrar en el portal para que sus resultados sean óptimos y produzcan el deseado retorno de inversión en base a nuevas ventas, fidelización de usuarios etc.
Un sistema de recomendaciones debe tener 2 parametros principales:
- Recomendaciones relevantes : De nada sirve que el sistema nos de recomendaciones de si estas no se adecuan a las verdaderas necesidades o gustos de los usuarios. Unos resultados relevantes no solo fidelizan a los usuarios sino que permiten incrementar las ventas vía recomendaciones.
- No debe ser intrusivo : El sistema debe estar suficientemente ajustado para que las necesidades computacionales sean soportadas por los sistemas y no resulten en costes o retardos para el usuario, de forma que sean transparente para el.
El servicio de Consultoría en Inteligencia Colectiva de QOweb2.0 le ayudará a implantar QOInteliweb de forma que los resultados sean perfectos y el retorno del sistema sea en el menor tiempo posible.
Cada modelo de negocio es distinto, y QOInteliweb es un motor de inteligencia que hay que adaptar e integrar en el portal para que sus resultados sean óptimos y produzcan el deseado retorno de inversión en base a nuevas ventas, fidelización de usuarios etc.
Un sistema de recomendaciones debe tener 2 parametros principales:
- Recomendaciones relevantes : De nada sirve que el sistema nos de recomendaciones de si estas no se adecuan a las verdaderas necesidades o gustos de los usuarios. Unos resultados relevantes no solo fidelizan a los usuarios sino que permiten incrementar las ventas vía recomendaciones.
- No debe ser intrusivo : El sistema debe estar suficientemente ajustado para que las necesidades computacionales sean soportadas por los sistemas y no resulten en costes o retardos para el usuario, de forma que sean transparente para el.
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