El portal de compras Amazon, uno de los más grandes e importantes del mundo (no miren a China) está estudiando nuevas estrategias para poder mejorar sus ventas y mantener su posición dominante en el mercado estadounidense. Para ello, ha decidido contratar los servicios de una empresa externa (a nosotros) para apostar por el talento nuevo con ideas frescas y así obtener resultados con pensamientos 'fuera de la caja'.
Nuestro trabajo ha sido analizar toda la información de reseñas y metadata relacionadas de datos históricos que nos proveen para extraer insights para la empresa, con análisis de ventas y reseñas, además de crear un modelo de recomendaciones de productos para ofrecer a los usuarios que pueda ayudar a mejorar las ventas de la empresa.
Un modelo o sistema de recomendación como herramienta que establece un conjunto de criterios y valoraciones sobre los datos de los usuarios para realizar predicciones sobre recomendaciones de elementos que puedan ser de utilidad o valor para el usuario. Este modelo selecciona datos proporcionados por el usuario de forma directa o indirecta, y procede a analizar y procesar información del historial del usuario para transformar estos datos en conocimiento de recomendación.
Todo el proyecto se realizo con la arquitectura de datos disponibles en azure, con Synaptic ingestamos datos nuevos a nuestra base de datos y un dashboard que se realizó en Power Bi que muestra todos los datos relevantes a los ejecutivos de la empresa para poder tomar decisiones rápidamente y una aplicacion en Sreamlit para probar el funcionamiento del modelo.
