Retail y e-commerce
Segmentación de clientes e hiperpersonalización con IA
Machine Learning · Ciencia de datos · Automatización de marketing
El cliente
Una empresa minorista que quería mejorar la segmentación de clientes y hacer sus campañas de marketing más personalizadas y basadas en datos.
Reto
El cliente se apoyaba en una segmentación RFM básica, que limitaba la visibilidad del comportamiento más profundo de los clientes. La segmentación de audiencias era en gran parte manual, lo que dificultaba escalar la personalización y dejaba oportunidades de ingresos sin aprovechar.
Alcance y funcionalidades
- Segmentación avanzada de clientes por comportamiento
- Clustering y detección de patrones con ML
- Perfiles de estilo de vida de clientes automatizados
- Análisis de cesta y de abandono
- Recomendaciones de marketing por segmento
- Segmentación de campañas hiperpersonalizada
- Entrega automatizada de anuncios
Solución
Construimos un motor de segmentación y personalización basado en ML que identificó grupos de clientes que los métodos tradicionales pasaban por alto y generó automáticamente insights de marketing accionables.
Resultado
El trabajo manual de segmentación se redujo en ~70%, y las campañas se volvieron más relevantes y personalizadas, con mejor rendimiento de conversión.
Stack tecnológico
- Python
- scikit-learn
- HDBSCAN
- UMAP
- OpenAI API
- Node.js
- React
- PostgreSQL
~70%
menos trabajo manual de segmentación
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