Recomendaciones que venden.
Motor de recomendación de productos con IA conectado al inventario en tiempo real y al historial de cada cliente. La conversión por sesión subió 34%.
Recomendaciones que no convertían.
Patagonia Retail, cadena de tiendas de moda en Chile, tenía un sistema de recomendación clásico en su e-commerce: "los más vendidos" y "compraron también". Funcionaba, pero la conversión estaba estancada y las recomendaciones no consideraban el contexto del cliente individual ni el stock real en cada momento.
Además, había productos con sobre-stock que no recibían suficiente exposición y otros con quiebre que se seguían mostrando, generando frustración en los clientes.
Motor contextual en tiempo real.
Construimos un motor de recomendación que combina embeddings de productos (estilo, color, categoría, precio) con el historial de compra y navegación del cliente individual. A esto sumamos datos de stock en tiempo real y reglas de negocio configurables por categoría.
El sistema entrega recomendaciones personalizadas en menos de 100ms, evita recomendar productos sin stock, prioriza productos con sobre-stock cuando son relevantes, y aprende de cada interacción del cliente.
Las herramientas detrás.
Más ventas, mejor rotación.
La conversión por sesión subió 34% en los primeros 60 días, y el ticket promedio creció 22% gracias a recomendaciones de productos complementarios bien calibrados.
La rotación de productos con sobre-stock mejoró sensiblemente porque el sistema prioriza estos productos cuando son relevantes para el cliente, sin forzar recomendaciones que no tendrían sentido.
¿E-commerce que convierte poco?
Si tus recomendaciones no consideran contexto, stock real ni historial del cliente, hay mucho por mejorar. Hablemos.
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