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Recomendación de productos

Industria: Retail

Sitio: eCommerce

Caso de uso: Sistema de recomendación para ecommerce de electrónica

Región: LATAM

Año: 2025

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PROBLEMA

La empresa necesitaba mejorar la personalización de sus campañas de marketing (email, redes sociales y llamadas telefónicas) para aumentar la conversión y el interés de los clientes. El desafío era identificar qué productos podrían interesar a cada cliente basándose en su comportamiento de compra, sin depender únicamente de su historial individual

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SOLUCIÓN

Se implementó una solución basada en tecnología prescriptiva y aprendizaje automático que: Analiza el comportamiento de compra de cada cliente, detecta patrones comunes entre clientes con características similares (zona geográfica, edad, historial de compras) y sugiere productos relevantes para cada cliente, incluso si nunca los compró antes.

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BENEFICIO

Segmentacion inteligente permitiendo campañas más precisas y personalizadas. Mayor tasa de conversión al ofrecer productos relevantes, se incrementa la probabilidad de compra. Optimización de recursos, se reduce el esfuerzo en campañas genéricas poco efectivas.

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