Fuente: http://www.lun.com/Pages/NewsDetail.aspx?dt=2017-12-26&PaginaId=10&SupplementId=3&BodyId=0
Francisco Rojas, Gerente General de Penta Analytics e Ignacio Díaz, Ingeniero de Proyectos, comentaron en LUN nuestro producto, Pedido Sugerido, respondiendo preguntas como la siguiente:
-¿En qué consiste el modelo que desarrollaron?
Es un motor de recomendaciones personalizadas de productos para Clientes del Canal Tradicional (almacenes) desarrollada a partir de algoritmos matemáticos y de minería de datos (Inteligencia Artificial, en adelante IA) aplicado sobre los datos transaccionales asociados a la venta de este canal.
El motor -llamado Pedido Sugerido- es capaz de detectar, a partir del comportamiento de compra de los clientes, los productos de mayor probabilidad de compra que permitan aumentar sus ventas.
Las sugerencias de productos se generan a partir de tres modelos que se complementan entre sí para estructurar las recomendaciones cliente a cliente:
- Productos frecuentes: el modelo detecta cuáles son los productos pertenecientes a la canasta base de cada cliente (lo que siempre compra) y se preocupa de mantener la frecuencia de compra de cada uno de sus productos.[separator type=»invisible» size=»small» icon=»»]
- Relaciones entre productos: identifica relaciones de complementariedad y sustitución en las canastas de compra de cada cliente, y sugiere su compra en función de generar venta cruzada. Esto, a partir de productos que no compra frecuentemente, pero que tienen una alta probabilidad de comprarse juntos. [separator type=»invisible» size=»small» icon=»»]
- Clientes parecidos: a partir de la similaridad y potencial de compra de clientes en el canal, el modelo genera recomendaciones que permiten asociar nuevos productos que ya son comprados por su segmento, pero no actualmente por el cliente particular y foco de la recomendación.
Cabe destacar que las recomendaciones de Pedido Sugerido se estructuran cliente a cliente (de forma personalizada y en base a su historial de compra), de modo de apoyar asertivamente la gestión comercial en el punto de venta.
Las recomendaciones son dinámicas en el tiempo (se calculan en función de la frecuencia de compra) bajo un proceso sistemático de mejora de sus modelos (son modelos de IA que aprenden en la medida que se procesa la información de los resultados exitosos -compras de las recomendaciones-) como aquellos que no lo son (productos recomendados, no comprados por los clientes).
Finalmente, Pedido Sugerido es una solución integrable al sistema de punto de venta para facilitar así su implementación, pues no modifica el proceso de venta actual, que es muy importante para que estas herramientas sean adoptadas en los negocios.