Personalización de la Experiencia de Compra en Ecommerce
Problema: Una tienda en línea tiene alta tasa de rebote y baja conversión porque muestra el mismo contenido a todos los usuarios, sin importar sus intereses o comportamiento previo. Los clientes ven productos irrelevantes, lo que reduce el engagement y las ventas.
Tarea de ML: Aprendizaje supervisado de clasificación multiclase para asignar a cada usuario un "perfil de compra" (por ejemplo: cazador de ofertas, comprador impulsivo, investigador comparativo, cliente leal de marca) y predecir qué tipo de contenido personalizado maximiza su probabilidad de conversión.
Datos y Fuentes: Historial de navegación y clics, carritos abandonados vs. compras completadas, tiempo en cada página de producto, historial de compras, respuesta a emails y notificaciones, datos demográficos básicos, y estacionalidad. Fuentes: Google Analytics, plataforma de ecommerce, CRM, y datasets de Kaggle como "E-Commerce Behavior Data" o "Online Retail Dataset".
Métrica de Éxito: Precisión en la asignación de perfil, pero sobre todo tasa de conversión (compras/visitas) como métrica de negocio, y F1-Score como métrica técnica para balancear la detección correcta de cada perfil sin generar demasiados falsos positivos que muestren contenido irrelevante.
¿Qué pasa si el modelo se equivoca? El impacto es bajo-medio: el usuario vería recomendaciones menos relevantes, similar a la experiencia actual sin personalización. No hay riesgo crítico como en salud o banca, pero sí afecta ventas y satisfacción. Se mitiga con pruebas A/B continuas y un fallback a recomendaciones populares generales.
