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Recomendación

Aumenta tu potEncial de venta con sugerencias adaptadas para cada cliente. Desarrollamos soluciones de aprendizaje automático que permite hacer recomendaciones de productos personalizadas a tus clientes para aumentar el éxito de las conversiones a ventas. Detectamos patrones de comportamiento y las variables más significativas que permiten explicar el rendimiento de tus tácticas comerciales y de distribución de contenidos.
A partir del análisis de datos de tus usuarios y de variables externas que influyen en su comportamiento, desarrollamos modelos de machine learning que permiten generar recomendaciones altamente personalizadas en base a los historiales de navegación, interés, clicks o compras.

Caso de éxito

Escrapalia
Recomendación personalizada de newsletter semanales

Objetivo

Escrapalia.com es la plataforma de subasta online líder del mercado del material industrial de segunda vida. Desde PIPERLAB hemos desarrollado un sistema de recomendación personalizada para la web de subastas.

Solución

Esta recomendación se integra en su portal y se envía en newsletters semanales, recomendando a cada usuario aquellos lotes o productos con mayor probabilidad de compra. Esta probabilidad de compra se basa en Data Science e IA que analizan datos como: navegación y búsquedas web, respuesta a campañas de marketing, histórico de pujas y compras, sensibilidad al precio o localización de los lotes, etc.

Descubre el impulso que ofrecemos a tu sector con esta solución:
Banca y Seguros
Agencias y Medios
Retail
¿Quiénes se han beneficiado con esta solución?

Gonzalo Herranz

Director financiero y Co-fundador de Escrapalia

Aún estamos sorprendidos con el trabajo realizado por PiperLab. Ahora somos capaces de enviar recomendaciones personalizadas a cada uno de nuestros usuarios en función de toda su historia de interacciones con nuestra plataforma.

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Si quieres saber más acerca de nuestras soluciones de Business Data Science, proyectos de Big Data o nuestros servicios, escríbenos, estaremos encantados de atenderte.