Automatización y personalización de contenidos

El motor de Braindw está conformado por algoritmos que permiten procesar en tiempo real datos comunes, complementarios e históricos de cada usuario en el sitio, generando distintos tipos de recomendaciones. Se trata de un sistema de “machine learning” capaz de entregar contenidos vinculados a los intereses de tus consumidores, en el momento preciso. Se trata de un sistema de “machine learning” capaz de destacar los contenidos más relevantes en el momento preciso, mediante distintos criterios de ordenamiento. 

Automatización y personalización de contenidos

El motor de Braindw está conformado por algoritmos que permiten procesar en tiempo real datos comunes, complementarios e históricos de cada usuario en el sitio, generando distintos tipos de recomendaciones. Se trata de un sistema de “machine learning” capaz de entregar contenidos vinculados a los intereses de tus consumidores, en el momento preciso. Se trata de un sistema de “machine learning” capaz de destacar los contenidos más relevantes en el momento preciso, mediante distintos criterios de ordenamiento. 


Criterios de selección y ordenamiento

Los datos de navegación de usuarios y audiencias procesados por el motor de recomendaciones permiten y ordenar los contenidos a partir de las siguientes reglas:

Productos Populares: Ordenados por rankings y por ofertas actualizadas en tiempo real
Productos Personalizados: Basados en el comportamiento de cada usuario
Productos Relacionados: Cross selling por ruta de categorías 
Productos por comportamiento común: Cross selling basado en las similitudes de comportamiento entre usuarios – Filtrado Colaborativo
Productos Complementarios: Cruces entre categorías definidos desde un panel de administración

¿Cómo definir los distintos criterios de ordenamiento? Consulta nuestra breve guía para la incorporación estratégica del algoritmo de recomendación.

Criterios de selección y ordenamiento

Los datos de navegación de usuarios y audiencias procesados por el motor de recomendaciones permiten y ordenar los contenidos a partir de las siguientes reglas:

Productos Populares: Ordenados por rankings y por ofertas actualizadas en tiempo real
Productos Personalizados: Basados en el comportamiento de cada usuario
Productos Relacionados: Cross selling por ruta de categorías 
Productos por comportamiento común: Cross selling basado en las similitudes de comportamiento entre usuarios – Filtrado Colaborativo
Productos Complementarios: Cruces entre categorías definidos desde un panel de administración

¿Cómo definir los distintos criterios de ordenamiento? Consulta nuestra breve guía para la incorporación estratégica del algoritmo de recomendación.