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.
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:
XalDigital desarrolló una solución de recomendaciones personalizadas estructurada en cuatro componentes:
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.
La solución está diseñada para generar impacto medible en indicadores clave de negocio:
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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