Recomendadores con IA
Sube el ticket promedio con cross-sell y up-sell automático.
Modelos que aprenden del comportamiento real de tus compradores para sugerir el siguiente producto correcto, en la web y en tus campañas.
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 recompra, churn y el siguiente producto —convirtiendo datos en decisiones de negocio, no en reportes.
Explorar modelos predictivosModelos de churn y recompra
Sabe quién se va antes de que se vaya, y quién está listo para recomprar.
Priorizamos la retención donde más vale: scoring de probabilidad de recompra y alertas de fuga para que el equipo actúe a tiempo.
Segmentación por clustering
Audiencias reales, no demográficas genéricas.
Agrupamos a tus clientes por patrón de compra para alimentar campañas y CRM hiperdirigidos —insumo directo de la capa de Activación.
Inteligencia competitiva y de precios
Pricing dinámico para los picos del Black Friday peruano.
Monitoreo de competencia y recomendación de precios según demanda y estacionalidad, para no dejar margen sobre la mesa.
Con la predicción funcionando, escalamos la adquisición con el Motor de Performance: pauta con IA y retail media en Mercado Libre y Falabella.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un modelo de churn y cómo ayuda a mi ecommerce?+
Un modelo de churn predice qué clientes están por dejar de comprar antes de que lo hagan, asignándoles una probabilidad de fuga. 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?+
Sí: 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.
¿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.
// Continúa la ruta de crecimiento