De navegación genérica al descubrimiento personalizado: carritos 28% más valiosos mediante recomendaciones basadas en machine learning

FashionAI, un retailer de moda online en rápido crecimiento con más de 500.000 visitantes mensuales, luchaba con un desafío crítico: a pesar de ofrecer miles de artículos de moda curados, los clientes encontraban abrumador descubrir productos que coincidieran con su estilo único. La experiencia de navegación genérica conducía a altas tasas de rebote, bajo engagement y frecuente abandono de carrito. Las recomendaciones tradicionales de productos basadas en reglas eran simplistas e ineficaces—mostrando artículos basados únicamente en categoría o rango de precio sin comprender preferencias individuales, tipos de cuerpo o evolución de estilo. Los clientes pasaban tiempo excesivo buscando productos irrelevantes, frecuentemente saliendo frustrados sin hacer una compra. Mientras tanto, inventario valioso permanecía sin descubrir en el catálogo. Con la moda siendo altamente personal y orientada por tendencias, FashionAI necesitaba una solución sofisticada que pudiera comprender preferencias de estilo matizadas, reconocer tendencias emergentes y adaptarse a viajes individuales de clientes en tiempo real. La empresa requería un motor de recomendación inteligente que transformara la navegación de una tarea en una experiencia de descubrimiento envolvente y personalizada.