Desarrollo de un motor de recomendación de productos impulsado por IA que aumentó las conversiones en un 34%

RetailPlus estaba perdiendo clientes frente a competidores con mejor personalización. Su sistema de recomendación existente se basaba en reglas y era estático, mostrando los mismos productos a todos, independientemente del comportamiento de navegación, el historial de compras o el contexto. Con un catálogo de más de 50,000 productos, la selección manual era imposible.

Construimos un motor de recomendación híbrido que combina el filtrado colaborativo, el filtrado basado en contenido y el análisis de comportamiento en tiempo real. El sistema procesa datos de clickstream en tiempo real a través de Apache Kafka, entrena modelos con datos históricos de compra utilizando TensorFlow y sirve predicciones a través de una API de baja latencia con tiempos de respuesta inferiores a 50 ms. Se construyó una infraestructura de pruebas A/B para optimizar continuamente el rendimiento del modelo.

En los 3 meses posteriores a la implementación, la tasa de conversión general aumentó un 34%. El valor promedio de los pedidos creció un 22% gracias a la venta cruzada inteligente. El motor de recomendaciones ahora representa el 28% de los ingresos totales, y las métricas de participación del cliente (tiempo en el sitio, páginas por sesión) mejoraron en todos los segmentos.