La evolución de la web

La evolución de la web

“Estamos contemplando nada más y nada menos que el nacimiento de una nueva economía, una economía digital, y un nuevo medio global que va a ser el motor de cambio social, económico y de negocios más importante de todo el siglo que viene.”

Lou Gerstner, CEO de IBM, 14 de junio de 1999

Internet, en muchos sentidos, funcionó como el descubrimiento de un nuevo continente: una abundancia de suelo fértil sobre el que desarrollar y lanzar innovaciones. Durante la segunda mitad de la década de los ’90 y la siguiente, surgieron en Internet creaciones interesantísimas, que han ido añadiendo características y prestaciones para dar forma a la red que hoy conocemos. Repasarlas con una cierta estructura es un ejercicio que puede proporcionarnos una buena visión acerca de la evolución y características que han llevado a la web a ser lo que es hoy en día.

En 1994, Jeff Bezos creó Amazon, en su momento una librería online, hoy sin duda el mayor exponente de comercio electrónico y una de las tiendas líderes en volumen de negocio en todas las fiestas norteamericanas. En realidad, Bezos escogió comenzar por los libros por ser un producto de fácil descripción con el que poder “aprender el negocio”, pero su metodología comenzó pronto a extenderse a un número cada vez mayor de categorías, desde joyas hasta muebles de jardín. Pero a pesar de convertirse en la mayor tienda en la red, la importancia de Amazon proviene de otro tema posiblemente menos conocido: la capacidad de desarrollar un sistema de recomendaciones capaz de sugerir al visitante los artículos en los que puede estar interesado. El sistema de recomendaciones de Amazon origina más de la mitad de las ventas de la página, y sería el equivalente a tener una tienda cuyo escaparate cambiase en función de los gustos expresados anteriormente por cada cliente que dirigiese su mirada hacia él. Las recomendaciones comienzan a trabajar cuando alguien entra por primera vez en Amazon: en esa primera pantalla de bienvenida, el sistema le recomienda los artículos más vendidos porque es la forma de maximizar las probabilidades de acertar, pero pasa a mejorar sus recomendaciones a partir del primer clic. Cada vez que el usuario toma una opción, hace clic en un artículo o introduce palabras para una búsqueda, la enorme base de datos de Amazon extrae una consulta en la que agrupa a las personas que en algún momento han tomado una opción similar, y recomienda los elementos más comunes a ese subconjunto. Al cabo de unos cuantos clics y visitas, la exactitud del sistema puede ser mejor que la que tendría nuestro amigo el librero de la esquina que nos conoce desde que llevamos pantalón corto, y ni siquiera ha necesitado saber nuestro nombre o que adquiriésemos producto alguno. Por supuesto, en el momento en que lo hacemos, Amazon anota nuestro nombre, dirección de envío y datos de tarjeta de crédito, y los asocia con todo el historial de navegación del ordenador, poniendo así “cara y ojos” a ese registro de su base de datos. Ese marketing de base de datos, esa capacidad de dinamizar la oferta en función de las características del usuario, ha dado origen a los denominados “sistemas de recomendación”, que sin duda jugarán un papel importantísimo en la red del futuro. En una red con cada vez más opciones disponibles, todos necesitaremos agentes capaces de reducir la complejidad por nosotros en función de criterios sociales, personales, o de otros tipos.

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