Soluciones / Siguiente mejor oferta

Motor de siguiente mejor oferta

Cada cliente recibe una lista ordenada de lo que es más probable que compre a continuación, actualizada a diario y entregada en los canales que de verdad envían: el email, los bloques de la web, el CRM.

Marketing Retención ML
Ofertas ordenadas
para el 100% de la base, a diario
Reglas de negocio
stock, margen y elegibilidad respetados
Medido
contra tu lógica actual
Para quién es

Equipos de e-commerce, marketplace y suscripción con compra repetida y un catálogo demasiado grande para curarlo a mano.

Respuesta corta

Un modelo aprende de lo que tus clientes compraron realmente juntos y en qué orden, y produce un conjunto ordenado de siguientes ofertas por persona. Encima se aplican stock, margen, elegibilidad y exclusiones, porque la oferta estadísticamente mejor sobre un producto agotado es una mala oferta. El resultado se entrega donde tu equipo ya trabaja y se mide contra aquello con lo que ordenas hoy.

El problema

Las recomendaciones son los mismos superventas para todo el mundo, y todo el mundo ya los ha visto.

01

Una lista para toda la base

El bloque de la portada, el módulo del email y la campaña del CRM muestran los más vendidos. A quien los compró el mes pasado se los vuelven a enseñar, y el bloque casi no genera nada.

02

La curación manual no escala

Un responsable de categoría mantiene reglas de venta cruzada para cien productos, no para diez mil. Así, la cola larga no se ofrece a nadie y se convierte en stock muerto sin hacer ruido.

03

Nadie sabe si supera a los superventas

A los bloques de recomendación se les atribuye ingreso que habría ocurrido igual. Sin comparación contra una base simple de popularidad, un motor caro puede rendir peor que una lista ordenada.

Cómo funciona

Del disparador al resultado, paso a paso.

01

Construimos el historial de interacción

Compras, repeticiones, devoluciones, navegación cuando la hay y los atributos de producto que hacen comparables los artículos. Las devoluciones importan: una oferta que vuelve es un coste, no una conversión.

02

Modelamos y comparamos con la popularidad

Se entrenan filtrado colaborativo y ranking con boosting, y luego se contrastan con la base honesta: superventas y volver a comprar lo último. La diferencia se informa antes de lanzar nada.

03

Aplicamos las reglas de negocio encima

Stock, margen mínimo, elegibilidad, estado de suscripción, exclusiones de categoría y todo lo que exija un regulador. El modelo propone y tus reglas disponen, y esas reglas son visibles y editables.

04

Entregamos en canales reales

Las ofertas ordenadas llegan a tu ESP para los emails de ciclo de vida, a los bloques de la web por API y como campos del CRM para el equipo comercial. Una recomendación que nadie puede enviar es un proyecto de investigación.

05

Reservamos un grupo de control y medimos

Una parte de los clientes sigue viendo la lógica antigua. El ingreso por cliente entre los dos grupos es el número que informamos cada mes, y es el que decide si el motor se queda.

Antes / después

Qué cambia en la práctica.

Hoy, a mano
×Superventas para todo el mundo
×Reglas de venta cruzada mantenidas a mano para una parte del catálogo
×La cola larga no se ofrece nunca
×El ingreso se atribuye, no se mide
Con la automatización en marcha
Ofertas ordenadas por cliente, actualizadas a diario
Reglas de stock, margen y elegibilidad aplicadas automáticamente
El catálogo completo se vuelve alcanzable
El incremento se mide contra un grupo de control
Qué recibes

Entregado, no demostrado.

Un modelo de recomendación entrenado con tu historial de transacciones
Una capa de reglas para stock, margen, elegibilidad y exclusiones
Entrega en ESP, bloques de la web y CRM
Un diseño de grupo de control y un informe mensual de ingreso incremental
Calendario de reentrenamiento, monitorización y documentación de traspaso
Construido con

Construimos en tu stack en lugar de moverte al nuestro. La lista de abajo es a lo que esta solución se conecta con más frecuencia; otros sistemas son una cuestión de alcance, no un impedimento.

Python implicit LightFM XGBoost PostgreSQL BigQuery Redis Klaviyo Shopify
Tiempo a producción6–8 semanas
Precio del proyectoPrecio fijo
Primer pasoMini-auditoría gratis
Límites honestos

Cuándo esta no es la solución adecuada.

·Si tu catálogo es lo bastante pequeño para curarlo una persona, un buen responsable de categoría con reglas superará al modelo y costará menos de mantener.
·Si los clientes compran una vez y no vuelven, no hay siguiente compra que predecir. El proyecto honesto ahí es captación o recomendación entre amigos, no un motor.
·Si no hay nada que medir — sin grupo de control, sin ingreso por cliente — no lo construyas. Ni tú ni nosotros podremos saber si funciona.

Lo que nos preguntan sobre esto

La segmentación agrupa personas; esto ordena productos para una persona. Se combinan bien: el segmento decide la campaña y el motor decide qué va dentro para cada destinatario.

Relacionado

Dónde encaja esto en el resto del trabajo.

Tráenos el proceso que duele.

La mini-auditoría es gratis: desmontamos tu versión de este proceso y te decimos claramente si automatizarlo compensa. Si compensa, recibes un alcance y un precio fijo.