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Recomendaciones de producto calculado con sus datos

El motor sugiere qué otros artículos encajan en la cesta según el historial de pedidos y el tráfico de su tienda. Las reglas sobre qué mostrar y qué no mostrar nunca las define su equipo comercial.

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En la práctica

Comprobado con su tráfico real

Las recomendaciones solo tienen sentido si pueden medirse. Por eso empezamos con una prueba sobre parte del tráfico: un grupo de clientes ve las sugerencias y el otro mantiene el diseño habitual de la web.

Tras 2–3 semanas comparamos el valor medio de la cesta y el número de artículos por pedido. Solo ese resultado determina si el motor se despliega en toda la tienda.

En nuestras implementaciones el aumento del valor de la cesta suele rondar entre el uno y varios puntos porcentuales. Depende del catálogo, la estacionalidad y la calidad de las descripciones: una tienda de recambios no responde igual que una de moda. No damos cifras por adelantado. Entregamos la medición que las demuestra.

  • Cómo funciona

    Las sugerencias proceden de sus pedidos y rutas de navegación: qué suele comprarse junto, qué va después de qué y qué conviene descartar para una cesta concreta. Un nuevo producto arranca por similitud de categoría y descripción antes de acumular historial propio.

  • Con qué se conecta

    Se integra con su tienda y su sistema de almacén, evitando recomendar productos agotados. Los datos de producto y pedidos permanecen donde están hoy. El motor puede alojarse en su propio servidor o en la nube dentro de la Unión Europea.

  • Quién decide

    Las listas de exclusión, los productos prioritarios y los márgenes mínimos los define su equipo, no el modelo. El perfilado respeta los consentimientos de la tienda. Si un cliente no da su consentimiento, recibe sugerencias basadas únicamente en el contexto de la página.

Problema

¿El cliente compra un solo producto y se va?

Solución HEXART

El motor añade a la ficha de producto y a la cesta recomendaciones calculadas a partir de su historial de pedidos. Lo activamos primero en una fracción del tráfico para medir la diferencia con datos reales antes de aplicarlo a toda la tienda.

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Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Cuánto aumenta el valor de la cesta tras implementar las recomendaciones?

No ofrecemos esta cifra de antemano. En nuestras implementaciones, el aumento suele ser del uno al varios por ciento y depende del catálogo, la temporada y la calidad de las descripciones. Una tienda de recambios responde de forma distinta a una de moda. Proporcionamos la medición que mostrará su impacto real.

¿Cómo comprueban si el motor funciona realmente?

Mediante un test con parte del tráfico: un grupo de clientes ve las recomendaciones y el otro mantiene el diseño habitual de la web. Tras 2–3 semanas, comparamos el valor medio de la cesta y el número de artículos por pedido. Solo este resultado determina si el motor se aplica a toda la tienda.

¿El sistema recomienda productos agotados?

No. Se integra con la tienda y el sistema de gestión de almacén, por lo que comprueba la disponibilidad antes de mostrar la recomendación. Su equipo define las listas de exclusión, los productos prioritarios y los márgenes mínimos, no el modelo.

¿Cómo se gestionan la elaboración de perfiles y los consentimientos?

Basamos la elaboración de perfiles en los consentimientos obtenidos en la tienda. El cliente que no da su consentimiento recibe recomendaciones basadas únicamente en el contexto de la página. Los datos de productos y pedidos permanecen donde están hoy. El motor puede instalarse en sus propios servidores o en la nube dentro de la Unión Europea.

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  • Traducción de tiendas online con IA

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