Ciencia de Datos
Sistemas de Recomendación
4–10 semanasRecomendación personalizadaDemo
★La mejor opción para esta persona% = qué tanto le encaja
Más clics
+27%
vs. sin personalizar (CTR)
Aciertos en el top 5
94%
evaluación (precision@5)
Cobertura del catálogo
92%
incluye productos nuevos
El mejor producto, contenido o próxima acción para cada usuario no es el mismo — y mostrarlo correctamente puede transformar conversión, retención y valor por cliente.
Construimos sistemas de recomendación que combinan comportamiento histórico, similitud entre ítems y señales contextuales para sugerir lo adecuado en el momento correcto: desde recomendaciones de catálogo hasta lógica de siguiente mejor acción en ventas o cobranza. Técnicamente: filtrado colaborativo (matrix factorization, ALS, deep learning), modelos basados en contenido, sistemas híbridos, bandits para exploración-explotación, y evaluación offline (precision@K, recall@K, NDCG) con validación temporal para evitar data leakage.
Casos de uso
- —Quieres mostrar productos, contenidos o servicios personalizados por usuario
- —Necesitas una lógica de siguiente mejor acción para ventas, cobranza o soporte
- —Buscas aumentar cross-sell y up-sell con sugerencias basadas en comportamiento real
- —Tienes un catálogo grande que tus usuarios no pueden explorar eficientemente
- —Quieres personalizar secuencias de comunicación según historial y perfil del cliente
Entregables
- —Modelo de recomendación con evaluación offline (precision@K, recall@K, NDCG)
- —Comparación de enfoques: colaborativo, basado en contenido e híbrido
- —API de recomendación en tiempo real o batch según latencia requerida
- —Sistema de reentrenamiento periódico con detección de degradación
- —Análisis de cobertura del catálogo y estrategia para ítems nuevos (cold start)
- —Documentación de arquitectura y criterios de evaluación