Cómo funciona
De tus compras a los productos que ofrecer, en tres pasos. Aquí ves qué hace falta, cómo se calcula una sugerencia y cuáles son los límites.
Tres pasos
Exportas el historial
Un archivo de texto sin cabecera. Cada fila es una compra: el cliente, un punto y coma, el producto (si tienes dificultades, te ayudamos nosotros).
C0042;cafe-grano-1kg C0042;descalcificador C0117;cafe-grano-1kg C0117;juego-tazas-6Lo cargas
Desde la aplicación web, o de forma automática desde tu propio sistema. La importación se hace en segundo plano, en bloques de 5000 filas, y la sigues en «Importaciones recientes». Volver a cargar un archivo con el mismo nombre lo sustituye.
Obtienes las sugerencias
Tu tienda online o software de gestión pide a RecommenderPro los productos que ofrecer a un cliente o a un carrito, y los muestra donde quieras. En la aplicación web también puedes consultarlos a mano.
Historial, carrito y correo
El mismo archivo se consulta de tres formas, cada una con su menú en la aplicación web.
- Para Cliente (modo historial): cuando conoces al cliente. Se parte de todo lo que ya ha comprado. Se fijan la puntuación mínima (por defecto 60) y el número máximo de sugerencias.
- Para Carrito: cuando solo sabes lo que hay ahora en el carrito. Se pasa la lista de productos, aunque sea uno solo, y no hace falta saber quién es el cliente.
- E-Mailing: genera un archivo CSV con cliente y producto, con las sugerencias de cada cliente del archivo, listo para importar en tu herramienta de email marketing. Se eligen la puntuación mínima y el número de sugerencias por cliente, hasta cinco. El envío de los correos se queda en tu herramienta.
Dónde muestras las sugerencias, y con qué umbrales, lo decides tú: el motor devuelve una lista, y tu tienda online, tu software de gestión o la app de tus agentes la usa como prefiera.
La puntuación se recalcula cada vez con las compras del archivo. Si cargas el historial actualizado, o un archivo por temporada (por ejemplo uno para el verano y otro para Navidad), las combinaciones siguen tus compras recientes. No hay reglas que mantener a mano.
Cómo se calcula una sugerencia
Para un cliente, RecommenderPro hace cuatro cosas.
- Toma los productos que el cliente ya ha comprado.
- Busca a los demás clientes que han comprado al menos uno de esos productos.
- Para cada otro producto cuenta cuántos de esos clientes lo han comprado y divide entre el número de esos clientes.
- Quita los productos que el cliente ya tiene, descarta los que están por debajo de la puntuación mínima y ordena el resto de mayor a menor.
Una puntuación de 72 significa que, entre los clientes con compras en común, 72 de cada 100 también compraron ese producto. Es una frecuencia observada, no la probabilidad de que el cliente compre.
Para un carrito vale el mismo razonamiento, partiendo de los productos que contiene. Un carrito vacío recurre a los 30 productos más comprados del archivo. La puntuación mínima (por defecto 60) y el número máximo de sugerencias los fijas tú.
Dónde funciona
En la nube, o en tus servidores. En tus servidores el motor es una aplicación para Windows de 64 bits y usa PostgreSQL. La aplicación web está en italiano, inglés, alemán, español y francés.
Los límites, desde el principio
- Hay un solo motor: cuenta cuántas veces aparecen los productos en las mismas compras. No mira precios, márgenes, categorías ni valoraciones con estrellas, y no tiene un modelo de temporadas: la temporada entra al elegir qué compras cargas, por ejemplo un archivo para el verano y otro para Navidad.
- La carga es siempre completa. No se pueden añadir filas a un archivo existente: se vuelve a cargar el archivo actualizado.
- La puntuación describe lo que ha pasado en tu historial. Si el catálogo cambia mucho, las sugerencias se reajustan cuando cargas datos nuevos.
- Con pocos clientes, o con compras no vinculadas a un cliente, la comparación tiene poco material con el que trabajar.
¿Quieres ver qué sugeriría a tus clientes?
Te mostramos la aplicación web y cómo se conecta a tu tienda online o a tu software de gestión. Si decides empezar, te acompañamos en la integración.