loader image

E-commerce Analytics

Contactar a un asesor

¿Cómo trabajamos?

En el ámbito altamente competitivo del ecommerce, retail y consumo masivo, la implementación de proyectos de inteligencia artificial, ciencia de datos y analytics es esencial para impulsar el crecimiento y mejorar los resultados de las empresas. Al aplicar IA y ciencia de datos, estas compañías pueden personalizar las experiencias de compra para cada cliente, ofreciendo recomendaciones y promociones adaptadas a sus intereses, lo que aumenta la satisfacción del cliente y fomenta la fidelidad a la marca. Además, la analítica de datos permite una gestión más eficiente del inventario y una mejor planificación de la cadena de suministro, lo que optimiza la logística y reduce costos operativos.

Para ejecutar estos casos de uso se puede aplicar:

N

Desarrollo de nuevo software

N

Modelos Financieros y de Riesgo

N

Automatización de Operaciones

Recomendaciones personalizadas

Utilización de sistemas de recomendación basados en IA para ofrecer productos y servicios personalizados a cada cliente según sus preferencias y comportamientos de compra.

Gestión de inventario

Aplicación de análisis de datos para optimizar los niveles de inventario y evitar la escasez o el exceso de productos, mejorando la eficiencia operativa.

Recomendaciones personalizadas

Utilización de sistemas de recomendación basados en IA para ofrecer productos y servicios personalizados a cada cliente según sus preferencias y comportamientos de compra.

Gestión de inventario

Aplicación de análisis de datos para optimizar los niveles de inventario y evitar la escasez o el exceso de productos, mejorando la eficiencia operativa.

Conoce un Caso de éxito

Así trabajamos junto a Phillips Morris International

Ver caso de éxito

Martín Jones, Digital Head de Philip Morris International, repasa los desafíos que implica asumir una mirada centrada en el consumidor. Además explica cómo se deben preparar los equipos para interpretar la información de los clientes en tiempo real, ya que es cada vez más necesario para ser competitivos.

Detección de demanda futura

Implementación de modelos predictivos para anticipar la demanda y asegurar la disponibilidad de productos en momentos clave, como temporadas de alta demanda o eventos especiales.

Automatización de atención al cliente

Utilización de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA para brindar soporte al cliente las 24 horas del día, mejorando la experiencia del cliente y reduciendo la carga de trabajo del personal.

Análisis de sentimiento

Uso de técnicas de análisis de sentimiento para comprender la opinión del cliente sobre productos y servicios, lo que permite tomar medidas correctivas y mejorar la satisfacción del cliente.

Optimización de precios

Aplicación de algoritmos de IA para ajustar dinámicamente los precios según la demanda y la competencia, maximizando los ingresos y la rentabilidad.

Detección de demanda futura

Implementación de modelos predictivos para anticipar la demanda y asegurar la disponibilidad de productos en momentos clave, como temporadas de alta demanda o eventos especiales.

Automatización de atención al cliente

Utilización de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA para brindar soporte al cliente las 24 horas del día, mejorando la experiencia del cliente y reduciendo la carga de trabajo del personal.

Análisis de sentimiento

Uso de técnicas de análisis de sentimiento para comprender la opinión del cliente sobre productos y servicios, lo que permite tomar medidas correctivas y mejorar la satisfacción del cliente.

Optimización de precios

Aplicación de algoritmos de IA para ajustar dinámicamente los precios según la demanda y la competencia, maximizando los ingresos y la rentabilidad.

Otras soluciones

Contactar a un asesor

Segmentación de clientes

Utilización de analytics para optimizar el uso del agua y asegurar una irrigación sostenible y eficiente.

Experiencia de compra mejorada

Uso de análisis de datos para optimizar el diseño y la experiencia del usuario en el sitio web o la aplicación, facilitando la navegación y aumentando las conversiones.

Prevención de fraudes

Implementación de técnicas de machine learning para detectar patrones de comportamiento sospechosos y prevenir fraudes en transacciones y pagos.

Análisis de eficacia promocional

Aplicación de analytics para evaluar el impacto de las campañas promocionales y ajustar estrategias para maximizar el retorno de inversión.