Una guía práctica sobre recomendaciones basadas en sesiones en 2025

Seamos sinceros: la mayor parte de la "personalización" que vemos en línea está un poco fuera de lugar. Compras un par de calcetines una vez y, de repente, toda tu experiencia en línea durante los próximos seis meses se convierte en un maratón de calcetines sin fin. El problema es que la personalización tradicional está obsesionada con tu pasado, ignorando por completo lo que realmente necesitas ahora mismo.

Pero hay una forma mucho más inteligente de averiguar qué quiere alguien en el momento: las recomendaciones basadas en la sesión. Todo este enfoque consiste en centrarse en el presente, haciendo una suposición informada sobre lo que un usuario hará a continuación basándose en lo que está haciendo en su visita actual.

Esta guía te explicará qué son las recomendaciones basadas en la sesión, por qué son importantes para cualquiera en el comercio electrónico o en el soporte al cliente, y cómo puedes obtener resultados similares y potentes sin necesidad de un equipo de ingeniería masivo.

¿Qué son las recomendaciones basadas en la sesión?

Las recomendaciones basadas en la sesión se centran en predecir el próximo movimiento de un usuario basándose en sus clics y acciones dentro de una única visita continua. Piensa en una "sesión" como un viaje a tu sitio web, que incluye cada vista de producto, búsqueda y artículo añadido al carrito durante ese tiempo.

Esto es un giro completo respecto a los métodos tradicionales como el filtrado colaborativo, que se basan en perfiles de usuario a largo plazo y montones de datos históricos. Lo has visto un millón de veces, es la clásica lógica de "las personas que compraron esto también compraron aquello". Y aunque tiene su utilidad, es inútil para visitantes nuevos o anónimos. Si no sabes quién es alguien, no puedes recomendarle nada. Esto es lo que la gente de la industria llama el problema del "arranque en frío".

Los modelos basados en la sesión resuelven esto de manera elegante al centrarse en el contexto actual. Es como un dependiente de tienda realmente bueno. No necesitan todo tu historial de compras para ser útiles. Simplemente escuchan lo que estás pidiendo y ven lo que estás mirando ahora para hacer una sugerencia inteligente. Al analizar lo que un usuario está haciendo en tiempo real, estos sistemas pueden ofrecer predicciones relevantes desde el primer clic, ya sea que se trate de un cliente fiel o de un visitante primerizo.

¿Cómo funcionan realmente las recomendaciones basadas en la sesión?

La verdadera inteligencia aquí radica en tratar el recorrido de un usuario como una secuencia de eventos. El orden de los clics, por ejemplo, en una camisa azul, luego en un par de vaqueros, y después en unas botas marrones, cuenta una historia sobre lo que esa persona está tratando de hacer.

El objetivo principal es algo llamado "predicción del siguiente evento". Si las acciones de un usuario son "vio el artículo A, luego el artículo B", el trabajo del sistema es averiguar cuál es el siguiente paso más probable. ¿Mirará el artículo C o añadirá algo a su carrito?

En muchos sentidos, los científicos de datos tratan esto como un problema de lenguaje. Enmarcan la "sesión" de un usuario como una "frase" y los "artículos" con los que interactúa como "palabras". Esto les permite usar potentes modelos de IA, muchos de los cuales fueron creados originalmente para entender el lenguaje humano, para aprender las relaciones entre los artículos. Por ejemplo, un modelo aprende rápidamente que "zapatillas de correr" y "calcetines deportivos" tienden a aparecer en la misma "frase", lo que los convierte en un par lógico para recomendar juntos.

Los datos que necesita son simples e inmediatos:

• Interacciones del usuario: Clics, vistas, añadidos al carrito, compras.

• Temporalidad: Lo que alguien miró hace 30 segundos es mucho más relevante que lo que vio hace 10 minutos.

• No se necesita historial: Funciona sin perfiles de usuario, datos de inicio de sesión o esas espeluznantes cookies de seguimiento.

Así es exactamente como piensa un agente de soporte de IA moderno. Analiza la "sesión", la pregunta de un cliente y el contexto que la rodea, para predecir el mejor "siguiente evento". Eso podría ser dar la respuesta correcta, marcar el ticket para un humano o buscar información de un pedido. Con una herramienta como eesel AI, puedes extraer conocimiento de tu servicio de ayuda, documentos internos y tickets anteriores, lo que ayuda a que estas predicciones sean increíblemente precisas y genuinamente útiles.

eesel AI se conecta a todas las fuentes de conocimiento de tu empresa para ofrecer un soporte preciso y consciente del contexto, lo cual es una aplicación práctica de las recomendaciones basadas en la sesión.

Por qué las recomendaciones basadas en la sesión son tan importantes para la experiencia del cliente moderna

Pensar en términos de sesiones no se trata solo de mostrar a la gente productos más relevantes. Se trata de mejorar toda la experiencia del cliente de maneras que realmente ayuden a tu negocio.

He aquí por qué es tan importante:

Cómo las recomendaciones basadas en la sesión resuelven el problema del "arranque en frío"

Esta es la victoria más inmediata. Puedes dar a los nuevos visitantes sugerencias útiles desde su primer clic. Para una tienda de comercio electrónico, esto significa que es más probable que alguien nuevo encuentre lo que busca y realice una compra. Para un portal de soporte, significa que un usuario anónimo obtiene una respuesta directa de un chatbot en lugar de perderse en un laberinto de preguntas frecuentes. Es una forma sencilla de reducir las tasas de rebote y causar una gran primera impresión.

Adáptate a lo que los clientes quieren ahora

Las necesidades de un cliente siempre están cambiando. La persona que hoy compra un regalo de cumpleaños para un niño podría estar buscando un nuevo portátil para el trabajo mañana. Los sistemas antiguos basados en perfiles se quedan atascados en el pasado, insistiendo en recomendaciones de juguetes mucho después de que haya pasado el cumpleaños. Los modelos basados en la sesión se adaptan sobre la marcha porque solo les importa lo que está sucediendo en este momento, asegurando que la experiencia siempre se sienta fresca y relevante.

Impulsa los objetivos de negocio

Cuando le muestras a la gente lo que quiere, cuando lo quiere, suelen suceder cosas buenas.

• Mayores tasas de conversión: Guiar a un usuario hacia el producto o la respuesta correcta en el momento justo conduce directamente a más ventas y clientes más felices.

• Mejor interacción: Una experiencia fluida y personalizada mantiene a la gente en tu sitio por más tiempo y los anima a explorar.

• Mayor lealtad del cliente: La gente se da cuenta y aprecia cuando una marca acierta con sus necesidades inmediatas sin ser intrusiva. Genera confianza y hace que quieran volver.

Una forma de personalizar más respetuosa con la privacidad

En una era de GDPR y de inquietud general por el seguimiento de datos, esto es una gran ventaja. Dado que estos métodos no necesitan rastrear a los usuarios a largo plazo ni almacenar toneladas de datos personales, ofrecen una forma de personalizar la experiencia que respeta la privacidad del usuario.

Los quebraderos de cabeza de implementar recomendaciones basadas en la sesión (y una alternativa más inteligente)

Aunque la idea es genial, la realidad de construir o comprar un motor de recomendación tradicional está llena de problemas para los que la mayoría de los equipos no están preparados. Una cosa es leer sobre ello, pero otra muy distinta es hacerlo funcionar.

La barrera de la complejidad técnica y el coste

En primer lugar, construir estos sistemas no es un proyecto de fin de semana. Requiere un equipo especializado de científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, además de una inversión seria en potencia de cálculo. Los modelos de los que lees en los artículos académicos, cosas con nombres como Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y Transformers, son increíblemente complejos y están fuera del alcance de la mayoría de las empresas.

Incluso si eliges una solución lista para usar de un proveedor de la nube importante como Amazon Personalize o el ahora retirado Azure AI Personalizer, no estás a salvo. Estas plataformas a menudo implican configuraciones complicadas, precios confusos que pueden salirse de control y el riesgo de quedar atrapado en el ecosistema de un solo proveedor. Terminas entregando una parte clave de tu experiencia de cliente a una caja negra sobre la que tienes muy poco control.

El problema del conocimiento aislado

Aquí está el mayor punto ciego del enfoque tradicional: los motores de recomendación son excelentes para sugerir productos, pero están perdidos cuando la verdadera intención de un usuario es sobre algo completamente diferente. ¿Qué pasa si tienen una pregunta de soporte, un problema de facturación o una idea para una nueva función?

El verdadero conocimiento de tu empresa no está solo en una base de datos de productos. Está disperso por todas partes: en tu base de conocimientos, en tickets de soporte antiguos, en wikis internas en Confluence o Google Docs, e incluso en las conversaciones de Slack de tu equipo. Un motor de recomendación estándar no puede acceder a nada de eso. Esto conduce a una experiencia desconectada donde tu sitio web puede recomendar el producto perfecto, pero tu chatbot no puede responder una pregunta simple sobre la política de devoluciones.

Esta infografía sobre la integración del conocimiento muestra cómo las herramientas modernas de IA superan el problema del conocimiento aislado mencionado en las recomendaciones basadas en la sesión.

Una alternativa moderna: Aplicar la inteligencia de sesión al soporte

Para la mayoría de las empresas, el objetivo final no es solo recomendar otro producto, es recomendar la solución correcta. Aquí es donde las plataformas modernas de soporte con IA cambian por completo la conversación.

eesel AI te ofrece una forma práctica de utilizar las ideas centrales de la inteligencia basada en la sesión sin el trabajo de ingeniería agotador. En lugar de tratar de adivinar el próximo producto que alguien podría comprar, se enfoca en lo que realmente importa: encontrar la respuesta o acción correcta para resolver su problema en el acto.

Se conecta a todas tus fuentes de conocimiento en solo unos pocos clics, lo que está a un mundo de distancia de los motores de recomendación rígidos y aislados. Aprende de todo tu historial de tickets de Zendesk o Freshdesk, tus páginas de Confluence y tus documentos de Google Docs. Se pone al día automáticamente con la voz de tu marca y el contexto de tu negocio, aprendiendo de cada "sesión" (o ticket) pasada para dar respuestas súper relevantes.

Y puedes olvidarte de los proyectos de implementación largos y dolorosos. La configuración con eesel AI es completamente autoservicio. Puedes conectar tu servicio de ayuda, apuntarlo a tus documentos y tener un agente de IA funcional listo en minutos. Sin llamadas de ventas obligatorias ni esperas a un equipo de ingeniería.

Uno de los mayores temores con la IA es lanzar algo que dé respuestas terribles. El modo de simulación de eesel AI elimina ese riesgo. Puedes probar tu configuración en miles de tus tickets pasados en un entorno seguro. Verás exactamente cómo habría respondido, dándote un pronóstico claro de su rendimiento y tus ahorros potenciales antes de que hable con un cliente real. Esto te permite empezar poco a poco, quizás automatizando solo un tipo de ticket, y luego expandirte a medida que veas los resultados.

El modo de simulación de eesel AI proporciona una forma sin riesgos de probar el rendimiento de la IA, un enfoque más inteligente que la implementación tradicional de recomendaciones basadas en la sesión.

De recomendar productos a proporcionar soluciones

Entender lo que un usuario necesita en el momento es la clave para una gran experiencia del cliente. Si bien las recomendaciones tradicionales basadas en la sesión se han centrado principalmente en encontrar el próximo producto para vender, la idea básica de la comprensión contextual en tiempo real es aún más poderosa cuando la aplicas al soporte al cliente.

El futuro de la interacción con el cliente no se trata solo de mostrar a la gente qué comprar a continuación; se trata de darles las respuestas que necesitan, justo cuando las necesitan. Se trata de resolver problemas al instante y convertir momentos frustrantes en momentos felices. Si estás listo para ir más allá de las recomendaciones básicas y empezar a ofrecer soluciones inteligentes e inmediatas, es hora de ver lo que una plataforma de soporte de IA dedicada puede hacer.

Prueba eesel AI gratis y podrás desplegar un agente de IA que aprende de tu conocimiento existente en menos de cinco minutos.