Conocer al cliente · 2019. 4. 2. · KPIs Arquitectura. 3 eTUR2020 eTUR2020 realizala captura y...
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eTUR2020
Conocer al cliente
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Índice eTUR2020
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IntroducciónFuentes de informaciónPerfilado de usuarioPatrones de comportamiento dinámicoProcesamientoMotor de Recomendación KPIsArquitectura
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eTUR2020
eTUR2020 realiza la captura y procesamiento masivo de información de múltiplesusuarios y su actividad para ofrecer recomendacionespersonalizadas sensibles al contexto.
Requiere embeber una librería en la App del cliente.
Está orientado a los sectores de Turismo y Retail.
Introducción
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Recomendaciones y gamificaciónApp
existente
Info dispositivo
Info actividad usuario
Fuentes externas
Catálogo de productos
Librería eTUR
Plataforma eTUR
Perfilado usuario
Modelado grupos
Motor Recomendaciones
Motor Gamificación
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1. Información del dispositivo del usuario:
Fuentes de información
Posicionamiento, incluso en interiores
Acelerómetro y Tipo de actividad (ej: foot, car, bike,…)
Otras aplicaciones instaladas
Nombre usuario, idioma, fotos
MAC, tipo (“Smartphone”), Sistema operativo, Marca y modelo
Identificación única del usuario aún usando distintos dispositivos
Actividad en redes sociales
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2. Actividad del usuario en la aplicación donde eTUR reside:
3. Contexto del usuario y fuentes externas:
4. Catálogo de productos
Fuentes de información
Navegación y Visualizaciones de productos
Consulta de categorías
Carrito de la compra y Productos comprados
Wish list
Información meteorológica
Precio dispositivo cliente
Precio y tipo de Apps instaladas
La plataforma es informada del catálogo de productos susceptible de ofrecer al usuario
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Es vital descubrir sus gustos, preferencias, intereses, etc. para proporcionar propuestas personalizados
Perfilado de usuario
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Sexo
Nivel cultural
Familia a cargo
Edad
Características individuales
Nacionalidad
Idiomas
Audiovisuales
Deporte
Salud
Lectura
Intereses
Finanzas
Fotografía
Videojuegos
Viajero
Tipo de comprador
Trabajador
Redes Sociales
Otros
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El sistema aprende poco a poco el perfil del usuario. Algunas de sus características se obtienen directamente de las fuentes de información y otras se infieren.
Perfilado de usuario
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Fases del perfilado Técnicas del perfilado
Asignación a estereotipo en momento inicial
Aproximación ontológica
Redes Bayesianas
Campos Aleatorios Ocultos de Markov
Filtrado basado en contenido
Filtrado colaborativo
Grupos de usuarios
Perfil de usuario individual
Datos en crudo
Dispositivo y sensores
En la última fase del perfilado, a partir de muchos perfiles individuales, se identifican grupos de usuarios que tienen características comunes
Extracción
Integración
Descubrimiento
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El sistema recoge toda la actividad y contexto del usuario durante una sesión para analizarla.
La tasa de abandono se modela mediante algoritmos genéticos basados en:
Los algoritmos permiten obtener una predicción para evaluar si un usuario comprará o no.
Patrones de comportamiento dinámico
Comportamiento del usuario en la sesión: Tiempo, contexto y actividad
Información disponible del usuario: Deseo, interés, capacidad financiera
Genera un timeline con los elementos visitados y el contexto
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Procesamiento
A partir de todas las fuentes de información se perfila al usuario y se generan recomendaciones
Perfilado usuario
Motor de recomendaciónCatálogo productos
Información dispositivo Actividad usuario
Recomendación
Fuentes externas
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El motor de recomendación combina algoritmos basados en las interacciones de los usuarios (tipo Collaborative-Filtering) con otros que se apoyan en ontologías que modelan las características de los usuarios y productos a recomendar (Content-Based), teniendo en cuenta el contexto.
Collaborative –Filtering
Coocurrence-based recommender
Content-based recommender
Hybrid recommender
Content – Based
Semantic-based recommender
Context-aware Matrix Factorization
Motor de recomendación
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Tipos de recomendación:
Motor de recomendación
seen by others: productos recomendados que otros ven
bought by others: productos recomendados que otros compran
behaviour me: productos recomendados en base a comportamientos anteriores del usuario actual y de otros usuarios similares al actual
similar items: productos similares al actual
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Escenarios de comportamiento:
Motor de recomendación
Está lloviendo, por eso se eliminan aquellas recomendaciones de actividades al aire libre.
Hace buen tiempo, es un día festivo y el usuario X está en Localidad1. En el sistema no hay ninguna información disponible sobre las opiniones de usuarios con respecto a los eventos / restaurantes / actividades en Localidad1. Pero por otro lado los usuarios han realizado un rating positivo a un concepto “chiringuito” en Localidad2 muy cercana en contexto similar (cuando hacia buen tiempo y era un día festivo). Se le recomienda al usuario X los chiringuitos de Localidad2.
El usuario no ha interaccionado con la plataforma previamente, pero sabemos que es de origen brasileño, edad 20 años y sexo masculino. Se le recomiendan restaurantes con disco y baile.
El usuario ha visitado restaurantes tailandeses y japoneses en los fines de semana previos. Podría estar interesado en la cocina asiática. Hoy es fin de semana. Se recomiendan restaurantes indonesios
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Variables del sistema con diferentes formas de visualización (en visitas, en euros, en recomendaciones):
KPIs
Variables del sistema con diferentes formas de visualización (en visitas, en euros, en recomendaciones):
Recomendaciones que realiza el algoritmo de la plataforma
Recomendaciones enviadas de forma proactiva
Gamificación en la plataforma
Geofencing en la plataforma
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ArquitecturaApp externa
SDK
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Channel Manager
Bus Manager
Media ChannelManager
SourceManager
Data Visualization
UserSession
Manager
ProfileManager
ContextManager
GamificationManager
RecommenderManager
BrokerManager
BI Manager
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Gracias!