Medir el impacto económico de los sistemas de recomendación

Para el sector del turismo, igual que en otros sectores, el hecho de que un establecimiento tenga una buena puntuación en los sistemas de recomendación (sitios Web especializados donde se recogen las opiniones y valoraciones, tanto positivas como negativas, sobre un servicio, como Yelp o TripAdvisor entre otras) influye en la toma de decisiones de los usuarios y, por lo tanto, se puede deducir que los establecimientos mejor valorados tendrán una mayor demanda. La cuestión que se plantea es poder determinar como se traduce la expresión genérica “mayor demanda” en algo más cuantificable como “tasa potencial de crecimiento de la demanda”, la cual nos permitiría objetivar el impacto económico de dichos sistemas de recomendación.  La respuesta a dicha cuestión podemos encontrarla en el estudio, Learning from the Crowd: Regression Discontinuity Estimates of the Effects of an Online Review Database, que Michael Anderson y Jeremy Magruder, economistas de la Universidad de Berkeley (California), han publicado en la revista The Economic Journal.

Anderson y Magruder, han estado analizando y cruzando información de dos fuentes de datos independientes. Por un lado, las valoraciones de los restaurantes de la ciudad de San Francisco registrados en el portal de recomendaciones Yelp.com y, por otro lado, las reservas de restaurantes online registradas en un sitio Web de referencia,  la conclusión fue la siguiente: Una mejora de media estrella (en una escala de 1 a 5) en las valoraciones de Yelp afectan los flujos de clientes y la probabilidad de obtener más reservas en un restaurante en las horas punta. De acuerdo con los datos del estudio, en el caso de pasar de 3 a 3,5 estrellas, el flujo de clientes y la probabilidad de reservas se incrementan desde un 13% hasta un 34%, mientras que el pasar de 3,5 a 4 estrellas ésta se incrementa en un 19%.

Obviamente, la polémica está servida porque cualquier usuario de Internet puede aportar su valoración positiva o negativa y, por lo tanto, es proclive al fraude en los sistemas de recomendación si éstos no logran filtrarlas de forma adecuada. Los sitios de recomendación como Yelp o TripAdvisor han recibido varias críticas por la falta de exactitud de los comentarios y las valoraciones de los establecimientos. En los Estados Unidos, algunos establecimientos han colocado el cartel de “No Yelpers” en protesta por las valoraciones que consideran injustas. Asimismo, empiezan a proliferar “emprendedores” que ofertan paquetes de recomendaciones por unos miles de euros para sembrar la Red de comentarios y valoraciones positivas sobre el establecimiento contratante. Es fácil deducir que también exista alguna agencia, al servicio de la competencia, dedicada a hundir la reputación de un determinado establecimiento. Sin olvidar que en algún caso se llega a: “chantajear a los propietarios de un alojamiento a la hora de pagar la cuenta con que si no les hacen una rebaja o les invitan otro día, les pondrán comentarios negativos.

Según TripAdvisor, están dedicando recursos para filtrar la veracidad de las valoraciones, tanto positivas como negativas. Es importante para consolidar su modelo de negocio y convertirse en un referente. Personalmente creo que el sistema funciona a pesar del fraude que se denuncia. En mi caso, desde hace años, cada vez que organizo un viaje, mi selección de hoteles las realizo contrastando las valoraciones y comentarios en los sistemas de recomendación y, salvo algún caso aislado, todos se ajustaron a las expectativas (relación calidad y precio) que me generaron la lectura de las opiniones de los clientes que pasaron por allí. Eso sí, como usuario se requiere dedicarle un cierto tiempo filtrando e intentando sintetizar, de forma objetiva, las diferentes opiniones.

En resumen, del resultado del estudio, se puede deducir que los sistemas de recomendación pueden determinar que un establecimiento, en este caso un restaurante, tenga que cerrar o tenga que morir de éxito por no ser capaz de atender la demanda. Conocer la “tasa potencial de crecimiento de la demanda” generada por los sistemas de recomendación es un indicador que puede facilitar la gestión de un negocio. Así mismo, el modelo matemático de Anderson y Magruder es extensible, con los ajustes necesarios, a cualquier sistemas de recomendación de servicios y productos.