Tus datos de ecommerce esconden oportunidades que solo la IA puede detectar
Conectamos modelos de inteligencia artificial con tu plataforma ecommerce para que cada decisión de negocio se base en datos reales, no en intuiciones. Llevamos años ayudando a tiendas online B2B españolas a descubrir patrones de compra ocultos, anticipar roturas de stock y optimizar márgenes producto a producto. Si vendes online y sientes que tus dashboards no te cuentan toda la historia, necesitamos hablar.
Beneficios
Predicción de demanda por SKU
Nuestros modelos analizan estacionalidad, tendencias de búsqueda y comportamiento de compra para predecir la demanda de cada referencia. Un distribuidor de material eléctrico redujo su sobrestock un 34% en tres meses aplicando estas predicciones a su catálogo de más de 12.000 SKUs.
Segmentación dinámica de clientes
Identificamos microsegmentos que tu CRM no detecta cruzando frecuencia de compra, valor medio del pedido y categorías consultadas. Un ecommerce B2B de packaging descubrió que el 18% de sus clientes inactivos respondían a patrones de compra estacional, no a abandono real.
Detección de anomalías en tiempo real
Configuramos alertas inteligentes que distinguen entre un pico real de tráfico y un ataque de bots o un error de pricing. Cuando un cliente tuvo un fallo en su feed de precios que dejó productos al 10% de su valor, el sistema lo detectó en 4 minutos.
Optimización de márgenes por producto
Cruzamos costes logísticos, tasas de devolución y elasticidad de precio para calcular el margen real de cada artículo. Muchos ecommerce descubren que entre un 15% y un 20% de sus productos más vendidos son los menos rentables una vez sumados todos los costes.
Análisis predictivo de abandono de carrito
Vamos más allá de la tasa genérica de abandono. Identificamos en qué paso exacto y por qué motivo cada segmento abandona. Un ecommerce de suministros industriales recuperó un 12% de carritos abandonados ajustando umbrales de envío gratuito según el perfil del comprador.
Atribución multicanal precisa
Sustituimos los modelos de atribución de último clic por modelos basados en cadenas de Markov que asignan valor real a cada punto de contacto. Esto permite redistribuir presupuesto publicitario hacia los canales que realmente generan conversiones, no solo clics.
Casos de uso
Distribuidor de ferretería online con 8.000 referencias
Integramos un motor de análisis con IA sobre su Prestashop que cruzaba datos de navegación, historial de pedidos y stock en almacén. En seis meses, el sistema identificó 340 productos con demanda creciente que estaban infrarrepresentados en la home y en campañas SEM. Recolocarlos generó un incremento del 22% en facturación de esas categorías.
Ecommerce B2B de productos químicos con pricing complejo
Cada cliente tenía condiciones de precio distintas según volumen, histórico y acuerdos comerciales. Desarrollamos un modelo que analizaba la propensión de compra y sugería descuentos personalizados que maximizaban el margen sin perder competitividad. El margen medio por pedido subió 3,2 puntos porcentuales.
Marketplace de moda profesional con alta tasa de devolución
Las devoluciones representaban un 28% de las ventas y estaban destruyendo márgenes. Nuestro análisis con IA cruzó datos de tallas, fotografías de producto, reseñas y patrones de devolución por proveedor. Identificamos que el 60% de las devoluciones se concentraban en 12 proveedores con guías de tallas inconsistentes. Tras corregirlo, la tasa bajó al 19%.