Configurar filtros en las recomendaciones

Los filtros de recomendación limitan el conjunto de candidatos del que parte un algoritmo. Sin filtros, Personyze tiene en cuenta todo su catálogo; con filtros, solo los artículos que cumplen sus criterios. El resultado son recomendaciones más precisas y más relevantes para el contexto — y protección frente a resultados incómodos (artículos agotados, productos ajenos a la marca, artículos fuera del rango de precios del visitante).

Dónde están los filtros

En el paso del algoritmo de cualquier asistente de recomendaciones, baje más allá de la elección del algoritmo hasta la zona Filtros. Encontrará los filtros habituales como interruptores y un botón para añadir filtros personalizados con cualquier atributo de producto o de contenido.

Ejemplos de filtros habituales

En stockUn filtro siempre activo en producción. Las recomendaciones de artículos agotados frustran de inmediato.

Rango de preciosFiltre a ±20 % del producto que se está viendo, o a una banda de precios concreta por segmento de audiencia (prémium frente a económico).

Misma categoríaPara los widgets de «más como esto» — solo muestra artículos de la misma categoría de producto que lo que está viendo el visitante.

Otra categoríaPara la venta cruzada — excluye los artículos de la misma categoría que el producto que la activa. Obliga a recomendar productos complementarios.

Marca / fabricanteCoincide con la marca del producto visto, o se limita a marcas concretas por campaña.

Atributos personalizadosCualquier campo de su feed de productos — color, talla, material, sexo, temporada — puede convertirse en un filtro.

Cómo crear un filtro

Haga clic en Añadir filtro.
En el primer desplegable, elija el atributo del producto (p. ej. marca, categoría, precio).
En el segundo desplegable, elija el valor del filtro — un valor concreto (p. ej. «iPhone») o una coincidencia dinámica (p. ej. «igual que el producto que se está viendo»).
Repita para añadir más filtros. Varios filtros se combinan con lógica AND — los artículos deben cumplirlos todos.

Para la lógica OR, lo normal es usar un solo filtro con varios valores seleccionados (p. ej. brand IN [Apple, Samsung, Google]) en lugar de varias filas de filtros.

Filtros dinámicos (según el contexto)

Los filtros más potentes comparan atributos entre el candidato a recomendación y el contexto de la página actual. Ejemplos:

«Misma marca que el producto visto» — el conjunto de recomendaciones se filtra a la marca del artículo que está viendo el usuario.
«Precio dentro de ±25 % del producto visto» — mantiene las recomendaciones en una banda de precios comparable.
«Misma categoría que los 3 últimos vistos» — se limita a la intención de navegación reciente.

Estos filtros dinámicos se actualizan automáticamente a medida que navega el visitante — sin necesidad de una campaña por producto.

Filtros de las recomendaciones de contenido

Las recomendaciones de contenido usan el mismo mecanismo de filtros, pero con atributos propios de los contenidos (categoría del artículo, autor, fecha de publicación, tipo de contenido, etiquetas). La interfaz es algo distinta, pero la lógica es la misma: elija un atributo, elija un valor y combínelos con AND.

Buenas prácticas

Empiece amplio y acote poco a poco. Filtrar demasiado puede producir recomendaciones vacías. Añada los filtros de uno en uno y compruebe en el paso QA que sigue obteniendo buenos resultados.
Incluya siempre en stock + activo. Es el mínimo imprescindible para cualquier recomendación en producción.
Combine los filtros con un respaldo. Si sus filtros son restrictivos, defina un algoritmo de respaldo con filtros más amplios para que los visitantes nunca vean un widget vacío.
Pruebe con datos de visitantes reales. Use el paso QA con varios emails reales de suscriptores para ver lo que producen los filtros en la práctica — sobre todo con los filtros dinámicos que dependen del contexto de navegación.