Recomendaciones personalizadas

Productos recomendados para cada cliente según su perfil, comportamiento e intenciones.

Limitaciones del modelo clásico

Muchos motores de recomendación en sistemas de e-commerce modernos se apoyan en algoritmos estadísticos que analizan el comportamiento de otros usuarios similares o el historial de compras del propio cliente.

Las compras anteriores solo son buenos predictores si las necesidades del cliente no cambian.
No detectan fácilmente intereses nuevos o cambiantes del usuario.
No todos los clientes se comportan de la misma forma, incluso si tienen perfiles similares.
No contemplan factores emocionales, temporales o estacionales que influyen en la decisión de compra.

Modelos de recomendación orientados al perfil humano

Al incorporar datos cualitativos y contextuales como intereses, estilo de consumo, valores o entorno cultural, Biteral crea un perfil sociológico del cliente y puede ofrecer recomendaciones que se adaptan mejor a las verdaderas necesidades del cliente, incluso cuando aún no ha interactuado con la plataforma.

Anticipa necesidades antes de que el usuario las exprese.
Permite recomendar productos más relevantes y diversos desde el primer contacto.
Detecta cambios en el comportamiento que aún no se reflejan en el historial de compras.
Humaniza la experiencia comprendiendo al cliente como una persona completa, no como un conjunto de datos.