Retail & E-commerce
Los motores de recomendacion tradicionales usan filtrado colaborativo — "personas que compraron X tambien compraron Y". Pero no entienden POR QUE. Nuestros grafos de conocimiento conectan productos, categorias, atributos, temporadas y comportamiento de compra para recomendaciones que realmente entienden la intencion del cliente.
— McKinsey & Company
Los problemas
Tu motor de recomendaciones no entiende las relaciones entre productos.
Recomendaciones superficiales
Filtrado colaborativo que no entiende relaciones semanticas entre productos.
Inventario desconectado
Stock, logistica y precios en sistemas separados.
Personalizacion limitada
Experiencias genericas que no reflejan el contexto del cliente.
Nuestras soluciones
Retail & E-commerce
Grafo de catalogo
Productos conectados por atributos, compatibilidad, temporada y contexto de uso.
Recomendaciones contextuales
IA que recomienda basandose en la intencion real del cliente, no solo en historial.
Inventario unificado
Vista unificada de stock, precios y logistica en tiempo real.