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Ikea: Recomendando productos mediante una red convolucional

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En la sesión de la industria del día 1 de la conferencia RecSys 2019 en Copenhague, Sandhya Sachidanandan presentó su trabajo conjunto con Richard Luong y Emil Joergensen sobre la recomendación de productos en línea en IKEA.
La idea del trabajo era extraer asociaciones de productos utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) y utilizar estas asociaciones para sugerir recomendaciones de productos relevantes. En otras palabras, una imagen sirvió de base para ejecutar una CNN y detectar objetos que aparecían juntos. Dado que las imágenes utilizadas habían sido creadas por estilistas de IKEA, se podría suponer lógicamente que los objetos que aparecen juntos en la imagen también “encajarían” juntos desde el punto de vista del estilo; así pues, podrían recomendarse.

Enfoque metodológico

Los autores probaron 3 métodos y los compararon:

  • Vecinos más cercanos utilizando una CNN previamente capacitada
  • Vecinos más cercanos utilizando la capa de características de una red siamesa con CNN personalizado
  • Matriz de gramos

Una discusión sobre la idea de usar CNN en estilos hechos por IKEA

interieur IKEALa idea que me pareció interesante es aquella en que las asociaciones de productos se extrajeron utilizando «estilos», es decir, imágenes que habían sido producidas por los estilistas de IKEA sobre la base de las percepciones humanas de cómo puede ser un interior elegante. En consecuencia, las recomendaciones se basaron en asociaciones humanas; en otras palabras, los algoritmos de recomendación se alimentaron con un toque humano, lo que me parece una idea particularmente buena y que se asemeja al reciente anuncio de HBO de la herramienta “recomendada por humanos”.

Obviamente, todos los productos que aparecen en esas imágenes fueron hechos por IKEA. Entonces, me pregunté por qué era necesario utilizar un enfoque algorítmico, bastante complejo, para detectar objetos IKEA en una imagen producida por dicha empresa. ¿No habría sido suficiente enumerar las identificaciones de los productos en una imagen y luego usar las reglas comerciales para recomendar uno o otro?

Una idea de negocio (gratis) para IKEA

Para mí, ese enfoque comenzará a tener sentido cuando se analicen imágenes no producidas por IKEA y surja el equivalente a la firma sueca.
Imagina el siguiente escenario: estás navegando en Pinterest y encuentras una imagen asombrosa de un estilo de interior. No tienes idea de dónde encontrar los diferentes muebles necesarios para ensamblar un mismo estilo. Cargas la imagen en el sitio web de IKEA (después de crear una cuenta, por supuesto), la imagen se analiza y se encuentran y recomiendan los equivalentes más cercanos en el catálogo de productos de sus productos.
En el camino, IKEA puede incluso aprender bastante. Imagina que una determinada imagen o un determinado estilo se cargan de forma recurrente y no se encuentran buenos productos equivalentes: puede que IKEA desarrolle los productos que faltan.

¿Qué tan genial es esa idea? (probablemente ya exista, pero aun así…)

Foto: shutterstock

Etiquetas:

Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas es doctor en marketing y dirige la agencia de estudios de mercado IntoTheMinds. Sus principales campos de interés son BigData, comercio electrónico, comercio local, HoReCa y logística. También es investigador de marketing en la Universidad Libre de Bruselas y ejerce de entrenador y formador para varias organizaciones e instituciones públicas. Se puede contactar con él por correo electrónico o Linkedin.

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