# Recomendar · Data Trends 2019 · Zorraquino
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Tendencia 01

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10. [Tendencia 09Más tipos de datos](https://www.zorraquino.com/trends/data-trends-2019/more-data-types)
11. [Tendencia 10Llega el a-commerce](https://www.zorraquino.com/trends/data-trends-2019/a-commerce-arrives)
12. [Tendencia 11Integration & Open Data](https://www.zorraquino.com/trends/data-trends-2019/integration-and-open-data)
13. [Tendencia 12Nuevos actores](https://www.zorraquino.com/trends/data-trends-2019/new-players)
14. [Tendencia 13Visual Data & Storytelling](https://www.zorraquino.com/trends/data-trends-2019/visual-data-and-storytelling)

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Proponer lo que al cliente más le interesa.

## En síntesis

Datos para recomendar mejor y personalizar la venta.

Recomendar, la mejor forma de personalizar la venta.

Back to basics: los mejores vendedores, grandes recomendadores.

Empleado de modo creciente por todo tipo de empresas.

Distintos tipos de algoritmos, que evolucionan según el objetivo y el tipo de empresa.

Basados en los productos comprados previamente, las compras de clientes como tú o los más comprados en cada categoría, etc.

Popularizado por Amazon, Google, Netflix, Spotify y similares.

## Casos

01 / 02

## Más de la tendencia

### Referencias

- [5 lessons you can learn from Amazon’s recommendation engine](http://altitudelabs.com/blog/amazon-product-recommendation-engine/)
- [What are recommendation systems and how do they work?](https://medium.com/mediarithmics-what-is/what-are-recommendation-systems-and-howdo-they-work-91aa8bf3ec11)

Páginas 5–14 del informe

[![Diseñar productos: Datos para saber qué interesa comprar.](https://cdn.sanity.io/images/0w1142l8/production/8d69b45810d7992744a00bcca84b5656acb243d9-1600x945.webp/disenar-productos-datos-para-saber-que-interesa-comprar.webp?w=1600&fit=max&auto=format&q=85)](https://www.zorraquino.com/trends/data-trends-2019/design-products)

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