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La web sabe lo que usted quiere | 
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| En los años tempranos del comercio electrónico, la mayoría de los análisis de compra se enfocaban en patrones simples de adquisición entre los clientes. Amazon.com y otros introdujeron el llamado "filtrado cooperativo" a finales de los años 90. Ellos encontraron, para sorpresa de nadie, que la gente que compraba el mismo libro era propensa a compartir sus intereses con otros textos. Ahora la ciencia se encuentra creciendo con aún más sofisticación.
ATG, una compañía estadounidense de software para comercio electrónico, cuantifica el repertorio de relaciones entre cada ítem en las tiendas de sus clientes, sean éstas Tommy Hilfiger o Body Shop International. Ella analiza que tipo de cliente adquiere cada producto y que otra cosa ellos compran o miran. Esto se adiciona a cientos de miles de millones de relaciones. ATG además estudia los cambios en el comportamiento de los que navegan por la web con el tiempo. Los compradores tienden a estar en un gran apuro cuando llegan del trabajo y tienen más tiempo libre los fines de semana. El sitio se ajusta a sus ritmos a la perfección, conduciendo a los compradores a un paseo sin prisas un sábado por la tarde y enviándolos hacia sus vidas normales el lunes por la mañana.
Los algoritmos utilizados por 7 Billion People, una compañía nueva que compite con ATG, intentan imitar el ciclo de feedback humano que ocurre en una tienda física. Mientras que un vendedor puede ver que un cliente está en apuros, el sitio web debe recoger esa apreciación con otras señales, como los clics rápidos hechos con el mouse. El truco entonces es adaptar el sitio a los clientes. Aquellos que pierden el tiempo con reseñas y productos relacionados se encuentran a sí mismos transportados a las páginas web con más características a explorar. Los compradores que son más propensos a ser convencidos por demostraciones, por ejemplo, pueden encontrar videos en los cuales hacer clic.
Tales ajustes pueden probar ser muy valiosos, dicen los clientes. El jefe de Estrategias Web de ASAP Ventures, una incubadora del comercio electrónico, dice que él solía optimizar sitios que controlaba con sus propios gustos, con una gran cantidad de detalles y opciones. Pero luego de efectuar pruebas con 7 Billion People, él aprendió que apenas un tercio de sus usuarios compartía sus gustos. Otros querían leer testimoniales o sencillamente apresurarse. Ajustarse a los diferentes tipos, basado en sus comportamientos, ha elevado la conversión de los visitantes de sitios web en un 30% al 50%.
Otro competidor de ATG, richrelevance, se encuentra desempolvando algoritmos teóricos desde antes de la era de la computación para ver si pueden ser utilizados para predecir el comportamiento del cliente. “Si alguien se encuentra echando un vistazo a un computador Dell en Wal-Mart”, dice el CEO de la compañía, “¿estará más propenso a interesarse más por una PC más costosa, económica, o en una garantía?”. Bueno, la respuesta depende del individuo, la hora del día y unas cuantas cientos de otras variables.
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Este es el resumen del artículo "La web sabe lo que usted quiere" publicado en Julio 27, 2009 en la revista Business Week.
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