Análisis de Preferencias de Compra de Usuarios de Lovegobuy en Spreadsheets y Construcción de un Sistema de Recomendación Personalizado
Introducción
Con el auge del comercio electrónico y los servicios de compra por proxy como Lovegobuy, la capacidad de analizar los datos de preferencias de los usuarios se ha vuelto esencial para mejorar la experiencia de compra. Este artículo explora cómo utilizar herramientas como Google SpreadsheetsMicrosoft Excelaprendizaje automáticosistema de recomendación personalizado.
Recopilación y Organización de Datos
El primer paso es recopilar datos estructurados de los usuarios de Lovegobuy, incluyendo:
- Historial de compras:
- Preferencias de estilo:
- Marcas favoritas:
- Rangos de precios:
- Preferencias de estilo:
Estos datos pueden organizarse en hojas de cálculo con distintas pestañas
Análisis Exploratorio en Spreadsheets
Mediante fórmulas y tablas dinámicas, podemos obtener insights clave:
- Filtrar por marcas más compradas
- Agrupar usuarios según sus rangos de gasto promedio.
- Identificar correlaciones entre estilo y franja de edad.
Herramientas como Google Apps Script
Construcción del Sistema de Recomendación
1. Preparación de Datos
Se utilizan algoritmos de minería de datos
Esto muestra las marcas más populares, útiles para recomendaciones basadas en popularidad.
Aunque Spreadsheets tiene limitaciones, se pueden emplear complementos como:
Con estos, se puede implementar:
Una vez entrenado el modelo, los resultados pueden volcarse de nuevo en Spreadsheets con formatos condicionales para resaltar productos recomendados:
=QUERY(compras_usuarios, "SELECT marca, COUNT(marca) GROUP BY marca ORDER BY COUNT(marca) DESC")
2. Modelado con Algoritmos de ML
3. Generación de Recomendaciones Personalizadas
=IF(AND(user_age="18-25", preferred_style="Urbano"), FILTER(sneakers_collection, price_range="50-100"), "Sin coincidencias")
Beneficios y Resultados Esperados
Este enfoque permite:
- Incrementar la tasa de conversión
- Reducir la saturación de catálogos, mostrando productos afines a cada perfil.
- Fidelizar a los clientes con una experiencia altamente personalizada.
Conclusión
Combinar el análisis en Spreadsheetsmachine learning