En una era en la que la fusión de entornos minoristas digitales y físicos es primordial, Huellas AI destaca por su motor de recomendaciones de próxima generación, diseñado para hiper-personalizar las experiencias en la tienda e impulsar la premiumización y altos márgenes de ganancia para los ingresos de medios minoristas.

Esta innovadora Huellas AI tecnología se adapta a los entornos físicos de la tienda los anuncios de recomendación de productos patrocinados muy efectivos que conocemos de la talla de Amazon.com y Walmart.com.

Impulsado por tecnologías avanzadas de IA, posicionamiento en interiores y análisis de comportamiento en tiempo real, el motor de recomendaciones en la tienda de Huellas AI ofrece a los minoristas y anunciantes capacidades sin precedentes para dirigirse e involucrar a los clientes de manera más efectiva.

IA patentada avanzada

Huellas AI utiliza un modelo sofisticado de IA que integra datos de comportamiento en la tienda en tiempo real con técnicas avanzadas de creación de perfiles. Este sistema va más allá del análisis tradicional al aprovechar el aprendizaje automático para comprender y predecir los comportamientos y preferencias de los clientes. Ajusta dinámicamente las recomendaciones de productos y los anuncios en función de las acciones en tiempo real de un cliente dentro de la tienda.

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Este nivel de personalización no solo mejora la experiencia de compra del cliente, sino que también maximiza el impacto de los medios minoristas al colocar los productos correctos frente a los clientes correctos en el momento adecuado.

Integración de datos en tiempo real y modelado predictivo

El núcleo de Huellas AIEl motor de recomendación es su capacidad para procesar y analizar datos de una variedad de fuentes al instante. Esto incluye datos de aplicaciones móviles, pantallas digitales y entornos de tienda equipados con sensores. Al sintetizar esta información, Huellas AI puede predecir los movimientos de los clientes y las probables intenciones de compra. Sus modelos predictivos también permiten el compromiso proactivo, enviando recomendaciones y promociones personalizadas a los dispositivos móviles de los clientes incluso antes de que ingresen a la tienda, en función de su probabilidad de visita pronosticada.

Medios de venta al por menor contextuales multitáctiles en la tienda

Huellas AI transforma las tiendas físicas en plataformas interactivas de medios minoristas. A través de puntos de contacto digitales integrados en todo el entorno minorista, como quioscos interactivos, aplicaciones móviles y señalización digital inteligente, los anuncios y las sugerencias de productos se incorporan sin problemas en el recorrido del cliente. Esto crea una experiencia de compra cohesiva y atractiva que no solo impulsa las ventas, sino que también ofrece a los anunciantes espacios premium para mostrar contenido específico que resuena con los compradores e impulsa de 5 a 10 veces mayor retorno sobre el gasto publicitario para sus presupuestos de medios minoristas.

Visión General del Enfoque Tecnológico y las Capacidades

Objetivo: Mejore los siguientes mejores escenarios de producto/oferta para aumentar las tasas de conversión y aumentar el tamaño de la cesta.

Características: Las recomendaciones incluyen una colección curada de elementos, adecuada para canales de comunicación 1:1 (como web, correo electrónico, aplicaciones móviles) o uno a pocos (como pantallas digitales).

Momento y Relevancia: Las recomendaciones se pueden emitir en tiempo real durante las compras o antes de la visita, adaptadas tanto para los comportamientos de compra en la tienda como omnicanal, superando las limitaciones de los motores solo en línea.

Desencadenadores: Activado por acciones del usuario, detección de presencia, “puntos calientes” en tienda, factores contextuales (hora, día, semana, etc.) y un modelo predictivo de “propensión a visitar”.

Arranque en frío: Capaz de involucrar a los usuarios primerizos mediante la utilización de sus interacciones iniciales y datos contextuales.

Consideración de la distancia de los estantes: Garantiza que los productos recomendados estén a una distancia razonable para evitar confundir o disuadir a los compradores.

Capacitación sobre modelos de IA hiperlocal

• Personalización: El modelo de cada ubicación comercial está capacitado de manera única, incorporando datos específicos del área de captación para tener en cuenta los patrones de compra locales.
• Datos: Implica categorizar las misiones de compras para diversificar el conjunto de datos de capacitación, que incluye una variedad de atributos (puntuaciones de afinidad, factores socioeconómicos, etc.).
• Metodología: Utiliza una combinación de modelos, aprendiendo las preferencias del comprador en función de las interacciones físicas dentro de la tienda, y se ajusta por contexto (clima, hora del día, día de la semana, semana del mes y año, días festivos, celebraciones, eventos locales, país de origen para los vuelos entrantes, etc.).
• Readiestramiento: Realizado mensualmente para adaptarse a los cambios de estacionalidad, diseño de tienda, ofertas de productos y comentarios de los compradores.
• Composición del modelo: Integra filtrado colaborativo y basado en contenido, con opciones para priorizar recomendaciones pagadas mientras mantiene la relevancia.

Huellas AI es pionera en una nueva era de medios minoristas, donde el valor de la publicidad en tienda se maximiza a través de una segmentación y personalización precisas.

La premiumización es crítica para el futuro de los medios minoristas y su índice de rentabilidad. Al igual que con la evolución de la publicidad digital, tener un banner publicitario en una pantalla digital para ser visto por todos y cualquier cliente en cualquier momento ya no hace el truco. Las expectativas de las marcas y agencias de medios de comunicación son tener las mismas capacidades impulsadas por IA en la tienda que en línea cuando se trata de sus presupuestos publicitarios y su retorno esperado para sus gastos.

Esta es la razón por la que Huellas AI no solo mejora la experiencia en la tienda; está redefiniendo lo que es posible en los medios minoristas.

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