Recomendaciones Personalizadas con IA para Aumentar el Drop Size en Distribución

RESUMEN DEL CASO

Una empresa distribuidora de productos de consumo a clientes retail tradicionales buscaba incrementar el tamaño promedio de pedido (drop size) y mejorar la experiencia de compra de sus clientes. Para lograrlo, implementó junto con XalDigital una solución de recomendaciones personalizadas basada en inteligencia artificial y machine learning sobre Amazon Web Services.

LA SITUACIÓN INICIAL

El cliente: Empresa distribuidora de productos de consumo a clientes retail tradicionales, con canales de fuerza de ventas en campo y tienda en línea.

El reto:

  • Procesos de venta manuales: Las decisiones de venta dependían de la experiencia del personal y el conocimiento histórico de cada cliente, sin escalabilidad ni consistencia.
  • Datos sin aprovechar: Los sistemas existentes generaban grandes volúmenes de datos transaccionales diarios que no se utilizaban para generar recomendaciones.
  • Sin cross-selling ni upselling sistemático: La ausencia de una herramienta inteligente impedía capitalizar oportunidades de venta de productos complementarios o de mayor valor de forma estructurada.

LA SOLUCIÓN

XalDigital desarrolló una solución de recomendaciones personalizadas estructurada en cuatro componentes:

  • Portal web administrativo: Para que los usuarios de la empresa pudieran configurar parámetros del sistema, monitorear métricas clave y gestionar la solución, con tres perfiles de acceso diferenciados.
  • Captura y procesamiento de interacciones: Arquitectura que registra las interacciones de los clientes con las recomendaciones (visualizaciones, clics, conversiones) para alimentar el reentrenamiento periódico de los modelos.
  • Tres tipos de recomendaciones complementarias: Basadas en historial personal del cliente, en patrones de compra de usuarios similares (filtrado colaborativo), y en productos de alto desempeño general.
  • API REST para integración: Documentada y desplegada en AWS para que el equipo de la empresa la integrara en sus aplicaciones móviles existentes.

CÓMO FUNCIONA

Cuando un vendedor o cliente realiza una consulta desde la aplicación móvil, el sistema aplica los modelos de machine learning entrenados con el historial de transacciones y devuelve productos recomendados con su puntaje de confianza y el tipo de recomendación. La solución se retroalimenta continuamente con las interacciones registradas, mejorando la precisión de las recomendaciones con el tiempo.

Los administradores pueden ajustar desde el portal el objetivo comercial del sistema (maximizar ingresos, margen, conversión o ahorro para el cliente) y los factores que influyen en el algoritmo, con registro automático de cada cambio.

RESULTADOS ESPERADOS

La solución está diseñada para generar impacto medible en indicadores clave de negocio:

  • Incremento del drop size: Al sugerir productos complementarios y versiones de mayor valor en el momento de la venta.
  • Mayor eficiencia en la fuerza de ventas: Al contar con recomendaciones basadas en datos en lugar de depender únicamente de la experiencia individual.
  • Visibilidad del desempeño: El dashboard del portal permite analizar el uplift en el tamaño de pedido, la tasa de conversión de recomendaciones y los productos con mayor impacto, por oficina y período.

POR QUÉ XALDIGITAL

XalDigital fue seleccionado como partner tecnológico por su experiencia en implementaciones de IA y machine learning sobre AWS, su estatus como AWS Premier Partner y su conocimiento en arquitectura cloud nativa para sistemas empresariales escalables.

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