Deja de reaccionar.Empieza a anticipar.
La capa de mayor margen y la más difícil de copiar: requiere el dato que ya administramos para ti. Sobre tu información en BigQuery construimos modelos que predicen quién vuelve a comprar, quién está por irse y qué producto ofrecerle —convirtiendo datos en decisiones, no en reportes.
Calibrado
Modelo contrastado contra tu histórico real, no contra un supuesto
Tu dato
El recomendador aprende de tus compras, no de un promedio de mercado
<30 días
Objetivo al primer modelo calibrado
Cifras de un caso ilustrativo — tu resultado depende de tu volumen de datos y categoría.
¿Reaccionas cuando ya es tarde? Modelos de churn y recompra
Reaccionas cuando el cliente ya se fue
Cuando notas que un cliente dejó de comprar, ya se fue. Traerlo de vuelta cuesta bastante más que haber actuado cuando todavía estaba.
Audiencias genéricas, campañas ineficientes
Sin agrupar a tus clientes por lo que realmente hacen, las campañas llegan a quien menos las necesita y se pierden en quien más habría comprado.
Precios fijos en mercado dinámico
El Black Friday peruano exige precios en tiempo real. Los precios estáticos dejan margen sobre la mesa en los picos de mayor demanda.
Predice, Segmenta y Actúa.
Tu dato propio en BigQuery como motor de inteligencia competitiva.
Recomendadores con IA
Modelos que aprenden del comportamiento real de tus compradores para sugerir el siguiente producto correcto, en la web y en campañas. Cross-sell y up-sell automático sobre el dato de la capa de Activación.
↑
Crecimiento de Ticket
Quién se va y quién vuelve
Sabes con anticipación qué cliente está por dejarte y cuál está listo para volver a comprar. Actúas antes de perderlo, no después.
Grupos de clientes que se comportan igual
Audiencias reales agrupadas por patrón de compra, no por demografía genérica. Insumo directo para campañas y CRM hiperdirigidos que convierten más con menos presupuesto.
Compradores frecuentes
2,400 clientes
Exploradores
1,800 clientes
Inactivos
920 clientes
Qué cobra el mercado y qué puedes cobrar tú
Pricing dinámico para el Black Friday peruano y picos de demanda. Monitoreamos competencia y recomendamos precios por producto según estacionalidad, para escalar margen con el Motor de Performance.
Smartphone X
$599$699
Audífonos Y
$79$79
Funda Z
$19$15
Lo que no vamos a prometerte
Cada modelo se entrega atado a una acción concreta y con su supuesto y su margen de error escritos. Un porcentaje de acierto sin contexto no sirve para decidir nada: lo que importa es si la decisión que tomas con él es mejor que la que tomabas sin él.
Y no reclamamos incrementalidad causal —pruebas con grupo de control o experimentos por zona geográfica—, porque todavía no la ofrecemos. Cuando la ofrezcamos, lo vamos a decir con el mismo detalle.
Es el mismo criterio con el que verificamos tu medición: preferimos decir qué se puede sostener con evidencia antes que prometer lo que suena mejor.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un modelo de churn y cómo ayuda a mi ecommerce?+
Un modelo de churn —o de fuga de clientes— predice quiénes están por dejar de comprarte antes de que lo hagan. Con eso priorizas la retención donde más vale, en lugar de reaccionar cuando ya perdiste al cliente.
¿Necesito mucha data para usar modelos predictivos?+
Trabajamos sobre el dato que ya administramos para ti en BigQuery. Con historial de transacciones y comportamiento suele bastar para empezar con recomendadores y modelos de recompra; calibramos según el volumen disponible.
¿Un recomendador con IA realmente sube el ticket promedio?+
Aprende del comportamiento real de tus compradores para sugerir el siguiente producto correcto (cross-sell y up-sell), en la web y en campañas — es una de las palancas más directas para subir el ticket promedio, aunque el impacto exacto depende de tu categoría y catálogo.
¿Cómo funciona el pricing dinámico para el Black Friday peruano?+
Monitoreamos competencia y demanda para recomendar precios por producto según la estacionalidad, con foco en picos como el Black Friday peruano, para no dejar margen sobre la mesa ni perder competitividad.
Un modelo que no cambia
Movimiento de tu Cliente.
Antes de construir nada preguntamos qué decisión concreta va a cambiar según el resultado: a quién retener, dónde reinvertir. Si no hay una, no hace falta el modelo.
Quiero la revisión