ShopSmart Retail buscaba incrementar su tasa de conversión mediante personalización inteligente. Su sistema anterior basado en reglas manuales no escalaba y ofrecía recomendaciones genéricas que los usuarios ignoraban.
Desarrollamos un motor de recomendaciones basado en modelos de ML entrenados con TensorFlow, capaz de procesar más de 50 millones de interacciones diarias. La infraestructura se desplegó en Kubernetes para escalar dinámicamente según la demanda.
El nuevo sistema logró un incremento del 34% en la tasa de conversión, un aumento del 22% en el valor medio del carrito y una mejora significativa en la retención de usuarios gracias a la personalización contextual en tiempo real.