Recomendaciones inteligentes para el comercio electrónico

Esta solución permite a las empresas crear modelos de usuarios precisos y ofrecer recomendaciones específicas al consumidor basadas en el análisis profundo del comportamiento y el historial de transacciones de este último.
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Ventajas de la solución

  • Recomendaciones en tiempo real

    Utiliza un algoritmo líder de recomendaciones en línea que permite realizar sugerencias específicas a los consumidores con una latencia ultrabaja, específicamente, de milisegundos (<100 ms).

  • Perfiles de características de decenas de millones de dimensiones

    Utiliza algoritmos de recomendaciones distribuidas y de alto rendimiento para analizar correlaciones del comportamiento del usuario a partir de múltiples vectores; asimismo, crea perfiles de características en función de decenas de millones de dimensiones y permite actualizaciones de modelos en cuestión de minutos.

  • Actualizaciones automáticas del modelo de datos

    Detecta automáticamente las características de los datos y ajusta dinámicamente los modelos de datos en función de los cambios de información en tiempo real, para realizar recomendaciones más exactas.

  • Evaluación de la eficacia

    Proporciona registros de recomendaciones históricas y perfiles de usuarios individuales, lo que permite a los operadores analizar las experiencias de tipos específicos de usuarios durante el uso de los productos y así encontrar oportunidades de mejora.

Desafíos comerciales

  • Tasas de conversión bajas

    Las estrategias tradicionales de marketing se centran en categorías de consumidores, pero no son específicas. Las plataformas de comercio electrónico recomiendan los mismos productos a todos los consumidores, lo que genera tasas de conversión bajas.

  • Mala experiencia para el usuario

    Los consumidores que acceden a las tiendas en línea ven el mismo grupo de productos, independientemente de sus preferencias personales.

  • Exceso de inventario

    Las estrategias de marketing ineficaces generan tasas de conversión bajas. Como resultado, el inventario de productos no vendidos aumenta.

  • Alto costo

    Las plataformas de comercio electrónico necesitan hacer grandes inversiones en motores de recomendaciones que permitan implementar el marketing de precisión.

Arquitecturas de la solución

Descripción de la solución

Esta solución permite a las empresas crear modelos de usuarios precisos y ofrecer recomendaciones específicas al consumidor basadas en el análisis profundo del comportamiento y el historial de transacciones de este último.

Descripción de la arquitectura

El motor de cómputo utiliza algoritmos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo para satisfacer las necesidades de recomendación complejas.
El motor de recomendaciones proporciona un marco completo (desde el ingreso y el cálculo de datos hasta la salida de datos) y permite la personalización de algoritmos para satisfacer necesidades empresariales específicas.
El componente “Perfil de usuario” genera un modelo de 360 grados del usuario a partir del análisis de las elecciones favoritas, el comportamiento, el historial de transacciones, el uso de sitios web y de aplicaciones móviles, la ubicación, los registros y otros datos de los consumidores.
La API proporciona a los usuarios externos interfaces API RESTful para invocar servicios e interconectar fácilmente los sistemas de recomendaciones con los sistemas comerciales existentes.

Productos y servicios compatibles

Elastic Cloud Server

Distributed Cache Service for Redis
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Recursos de cómputo escalables y bajo demanda

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