
Recomendación de productos
Industria: Retail
Sitio: eCommerce
Caso de uso: Sistema de recomendación para ecommerce de electrónica
Región: LATAM
Año: 2025

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.

