Búsqueda con IA y recomendaciones
Ayuda al cliente a encontrar el producto que tenía en mente.
Un buscador rápido puede seguir mostrando productos equivocados. Trabajamos en la relación entre lenguaje del cliente, atributos y orden de resultados, y medimos si los cambios ayudan a encontrar y elegir opciones adecuadas.
RESPUESTA DIRECTA
Wavect implementa y mejora búsqueda y recomendaciones dentro de tiendas y marketplaces. El trabajo incluye evaluación de consultas, preparación del catálogo, recuperación, ranking y un despliegue controlado con criterios de calidad acordados.
Para quién encaja
- Tiendas con resultados irrelevantes o búsquedas vacías
- Productos que necesitan recomendaciones útiles sobre un catálogo amplio
Cuándo elegir otra opción
- Un asistente de documentos internos o un chatbot de soporte
Distinguir datos ausentes de un ranking deficiente
Revisamos consultas fallidas junto con sus fichas de producto. No se puede filtrar bien una talla que el catálogo no registra ni recomendar como disponible un artículo sin estado de existencias fiable. La mejora sostenida del catálogo corresponde a Gestión de información de producto. Este servicio se centra en la experiencia de búsqueda construida sobre esos datos.
Definir qué resultados son adecuados
El conjunto de prueba incluye consultas habituales, erratas, sinónimos y combinaciones de restricciones. El equipo comercial juzga los resultados sin conocer qué implementación los produjo. Comparamos la búsqueda actual con enfoques por palabras, semánticos o híbridos. Disponibilidad, categorías y reglas comerciales se mantienen como filtros explícitos, no como supuestos dentro de una respuesta generada.
Elegir la decisión que apoya cada recomendación
Productos similares, accesorios compatibles y compras recurrentes requieren lógicas distintas. Definimos ubicación, señales disponibles y comportamiento para visitantes o artículos nuevos. Consentimiento y permisos delimitan los datos de conducta utilizables. Unas reglas claras pueden ser suficientes para la primera versión si los datos todavía no sostienen un modelo aprendido útil.
Prueba ilustrativa: un artículo agotado queda excluido
Una consulta busca calzado impermeable de una talla concreta. El sistema debe devolver opciones pertinentes y disponibles, excluir de los resultados comprables un éxito de ventas agotado y respetar la latencia acordada. Probamos aparte una actualización reciente del catálogo. El ejemplo define comportamiento verificable; no promete aumentar la conversión.
Comparar antes de cambiar la experiencia de todos
Establecemos referencias de relevancia y latencia y una introducción limitada con retorno a la configuración anterior. Analítica de producto y experimentación puede incorporar pruebas controladas y medición de búsqueda a acción. También evaluamos devoluciones, recomendaciones engañosas y consultas al soporte. Un aumento de clics no demuestra por sí solo una mejor compra.
Dejar decisiones de ranking comprensibles
Entregamos banco de consultas, configuración de índices, reglas, integración y guía de actualización. Tu equipo puede revisar inclusiones y exclusiones y repetir la evaluación tras cambios del catálogo. Un chatbot de atención al cliente puede usar los mismos productos, pero conversación, soporte y acciones autónomas mantienen un alcance propio.
Preguntas antes de empezar
No. Elegimos el enfoque después de medir consultas y restricciones. La infraestructura actual puede admitir las mejoras necesarias.
Sí. Primero revisamos configuración y límites. Sustituir el proveedor es una decisión separada respaldada por los hallazgos.
Podemos utilizar atributos y reglas de respaldo, y evaluar después si los datos de comportamiento aportan valor.
No asumimos un incremento fijo. Definimos evaluación y medición para decidir si un cambio merece permanecer en producción.
Revisar tu búsqueda de productos
Comparte la estructura del catálogo, el proveedor de búsqueda y consultas que decepcionan a tus clientes. Para empezar bastan ejemplos públicos.