IAE-commercePersonalizaciónMachine Learning

RetailMind

Motor de recomendaciones personalizado con IA que aumenta conversión y ticket promedio en e-commerce.

ClienteCadena de Retail Líder en México
IndustriaRetail & E-commerce
Año2024

El Desafío

Una cadena retail con 150+ tiendas y plataforma e-commerce enfrentaba baja conversión online (1.2%) y alto abandono de carrito (78%). Los clientes no encontraban productos relevantes y la experiencia de compra era genérica. La competencia digital estaba capturando market share.

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Nuestra Solución

Implementamos RetailMind, un motor de recomendaciones híbrido que combina collaborative filtering, content-based filtering y deep learning. Analiza comportamiento de navegación, historial de compras, tendencias y contexto en tiempo real para personalizar la experiencia de cada usuario con recomendaciones ultra-relevantes.

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Resultados

  • Incremento del 156% en tasa de conversión (1.2% → 3.1%)
  • Aumento del 43% en ticket promedio
  • Reducción del 34% en abandono de carrito
  • $4.7M en revenue adicional en primer trimestre
  • Tiempo de sesión aumentado en 67%
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Resultados Medibles

El impacto de la innovación expresado en números concretos

0
Más Conversión
De 1.2% a 3.1%
0
Revenue Adicional
Primer trimestre
0
Mayor Ticket
Promedio de compra
0
Más Engagement
Tiempo de sesión

Stack Tecnológico

Las herramientas y tecnologías que dieron vida a esta solución

Python
TensorFlow
Scikit-learn
FastAPI
React
Next.js
PostgreSQL
Redis
AWS Lambda
Docker
"RetailMind cambió nuestra estrategia digital. Las recomendaciones son tan precisas que nuestros clientes piensan que tenemos personal dedicado para cada uno. El ROI superó todas nuestras expectativas."
Ana Beltrán
Directora de E-commerce
Cadena de Retail Líder en México