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Sistema de recomendación generado por el aprendizaje automático

La solución de aprendizaje automático de Fayrix presenta nuestro propio motor de recomendación para crear una oferta de productos personalizada y una experiencia para el cliente
Solución de problemas
EMPRESARIALES
Cree una lista personalizada de productos recomendados para cada cliente basada en sus intereses y perfil
Ofrezca un descuento adicional para compras de paquetes (venta cruzada)
Notifique a los clientes acerca de nuevos productos (upselling)
Segmente la base de clientes y defina el público objetivo
Recopile comentarios de los clientes sobre los productos y servicios
Aplicaciones
EMPRESARIALES
Muestra y presentación de las recomendaciones de los productos relevantes en un sitio web, oficina, durante una llamada al centro de contacto (+ 60 % de crecimiento del volumen de ventas)
Oferta de productos en paquetes personalizados (promoción)
Selección de intervalos de tiempo óptimos para la comunicación con el cliente
Optimización de las campañas de marketing
Determinación del canal de comunicación óptimo
Reducción del público objetivo y disminución del número de campañas de marketing 5-10 veces

MÉTODOS PARA
RECOMENDAR UN PRODUCTO

Jerarquía de los productos
Usted ha comprado una impresora, probablemente necesitará un cartucho de tinta.
Recomendaciones basadas en las características del producto
Si te gustan las películas de acción con Clint Eastwood, probablemente te gustará "El bueno, el feo y el malo" en Netflix.
Filtración colaborativa
  • Basada en la similitud de los productos: búsqueda de productos similares a los que te gustan. Por ejemplo, si te gusta "El padrino", también te gustará "Scarface"
  • Basado en la similitud del cliente: búsqueda de usuarios similares y productos recomendados que les gustan. Por ejemplo, la gente como tú compra pañales con una botella de cerveza. Por lo tanto, si compras cerveza, probablemente también necesitarás pañales (caso objetivo)
Recomendaciones basadas en modelos
Aprendizaje automático de máquinas de vectores de soporte, análisis discriminante lineal, descomposición de valores singulares para funciones implícitas.
Gráfico social y de intereses
Basado en la confianza y las interacciones sociales entre las personas. Por ejemplo, si a tus amigos les gusta Lady Gaga, es probable que también te guste a ti (usado por Facebook y LinkedIn).
Métodos híbridos
Combinación de cualquiera de los métodos antes mencionados.

HISTORIAS DE ÉXITO DE LOS SISTEMAS
DE RECOMENDACIÓN

2/3
de las películas vistas fueron recomendadas
38%
CTR creció un 38 % con la recomendación del contenido
35%
de pedidos contienen productos recomendados

DATOS FUENTE
para el motor de recomendación

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