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Recomendación personalizada

Objetivos

  • Reducir el esfuerzo del usuario para encontrar productos de su agrado
  • Maximizar los ingresos mientras se incrementa la conversión en compras mostrando las ofertas más atractivas para cada usuario
  • Capacidad de recomendar productos sin un histórico de ventas y modificar la recomendación en base al stock disponible

Data

  • Perfil de usuarios
  • Histórico compras
  • Navegación web
  • Carritos abandonados
  • Clicks en newsletter
  • Respuesta a campañas
  • Taxonomía de productos

Analytics

  • Cálculo de afinidad
  • Diversificación de ofertas
  • No repetición de ofertas ya vistas
  • Priorización de novedades
  • Algoritmos con alta paralelización

Negocio

  • Integración con herramienta de mailing y web
  • Sistema accionable según KPI's de negocio (conversión, ingresos, margen)
  • Recomendaciones para usuarios sin historial de compra
  • Capacidad de incluir reglas expertas

Resultados

  • Incremento del margen neto entre un 5% y un 20% para el canal on-line según cliente y sector
  • Incremento de la venta en el canal off-line para retailers con red de puntos de venta
  • Algoritmos de autoaprendizaje para permitir una mejora continua

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