Sistema de recomendaciones

En la actualidad la Cámara de Comercio de Santiago (CCS) es el organismo responsable de la administración de las plataformas tecnológicas del portal de Mercado Público. Bajo este contexto, uno de los desafíos más importantes que debe resolver la CCS es el incentivar la participación de un gran número de proveedores en las licitaciones, todo esto con el fin de que los compradores puedan acceder a las mejores alternativas en menor costo. El objetivo final es fomentar la eficiencia y transparencia en el uso de los recursos del Estado.

Para resolver este desafío ZEKE Integradores de Sistemas desarrolló un Sistema de Recomendaciones que genera información útil tanto a compradores como a proveedores. Las recomendaciones son un componente central de las plataformas de eCommerce y permiten que los clientes aumenten la cantidad de tiempo de permanencia en los sitios y realicen compras relacionadas. Por ejemplo, de acuerdo con Mckinsey 35% de las ventas de Amazon son generadas por el sistema de recomendaciones.

En el caso de Mercado Público aunque no es una plataforma destinada a clientes finales, se aplica la misma idea y sugiere recomendaciones de interés basadas en la historia y el comportamiento de proveedores similares.

 

El Sistema de Recomendaciones está basado en algoritmos de Inteligencia Artificial que se encargan de realizar una caracterización de las empresas en base a su historia (clustering) y la comparación de ellas usando una medida de similitud.

El proceso utilizado para desarrollar el proyecto parte con la identificación de la información histórica relevante que contiene el comportamiento de compradores y proveedores como también de los datos que conforman la ficha del producto o servicio ofertado (montos, descripciones, etc). Esta información es utilizada por los algoritmos de inteligencia artificial para generar los componentes capaces de realizar las predicciones. De acuerdo con los resultados obtenidos se puede realizar nuevas iteraciones hasta lograr una exactitud apropiada.

Identificación de la información histórica:

  • Comportamiento compradores
  • Datos del producto y/o servicio

Algoritmos Inteligencia Artificial

Generación de componentes

Realización de predicciones

La tecnología y conocimiento desarrollado para este proyecto se puede aplicar en otras plataformas de comercio electrónico y aumentar las ventas.

Contáctanos para evaluar cómo aplicar esta tecnología en tu caso en particular.

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