La gestión de un extenso catálogo de productos en el comercio electrónico ha presentado nuevos desafíos para los minoristas que buscan conectar de manera efectiva a los clientes con los artículos que realmente desean. Los enfoques tradicionales, que a menudo adoptan un modelo único para todos, pueden resultar en oportunidades perdidas y una disminución en el compromiso del cliente. Para aplicaciones de mercado como Snoonu, la personalización se ha convertido en un elemento clave para fomentar la participación de los usuarios, mejorar las tasas de conversión y maximizar los ingresos por usuario, al tiempo que se crea lealtad a largo plazo.
Los usuarios de Snoonu esperan experiencias de descubrimiento de productos que sean fluidas y que les ahorren tiempo, mostrando artículos que se alineen con sus preferencias. Quieren recomendaciones que sean contextualmente adecuadas y que se adapten a sus necesidades cambiantes. Esto transforma la personalización en una exigencia para la satisfacción del cliente.
Como líder en la plataforma de comercio electrónico en Oriente Medio, Snoonu ha reformado su experiencia de descubrimiento de productos utilizando la personalización impulsada por inteligencia artificial. Al principio, la empresa dependía de un sistema de recomendaciones basado en reglas de popularidad, que no lograba conectar eficazmente con los intereses individuales de los clientes. Para dar un giro a esta situación, Snoonu adoptó Amazon Personalize en 2024, implementando un modelo global unificado que evolucionó hacia modelos específicos para cada sector. Este cambio permitió ofrecer recomendaciones más inteligentes y basadas en datos, aumentando así la participación del cliente y las tasas de conversión.
A medida que la plataforma se expandía, Snoonu se dio cuenta de que las decisiones de sus clientes eran muy distintas en diferentes categorías, lo que llevó a la creación de modelos separados para alimentos, comestibles y compras en el mercado. Este enfoque diversificado permitió captar las particularidades de los recorridos de compra de los usuarios, lo que se tradujo en recomendaciones más precisas y una mejora significativa en la experiencia del usuario.
Además, la empresa mejoró su sistema implementando expresiones de filtrado sofisticadas y adoptando el almacenamiento en caché con Amazon ElastiCache, lo que resultó en una reducción notable de la latencia y una experiencia general optimizada para los usuarios. Estas actualizaciones permitieron que las recomendaciones se mantuvieran frescas y relevantes, adaptándose rápidamente a los cambios en el comportamiento del usuario y en el inventario.
Los resultados han sido impresionantes. En el sector de comestibles, la plataforma experimentó un aumento del 1,600% en los eventos de adición al carrito gracias a las recomendaciones personalizadas, algo que también se tradujo en un incremento significativo en el tamaño del carrito en pedidos que incluían al menos un producto recomendado. Estos logros no solo reflejan el éxito de la estrategia de personalización de Snoonu, sino que también abren las puertas a un futuro en el que se explorarán capacidades adicionales impulsadas por inteligencia artificial.
La experiencia de Snoonu muestra cómo la implementación de un enfoque de personalización puede transformar la forma en que los clientes interactúan con los productos, elevando la satisfacción del cliente y generando un valor de negocio sustancial. En un ecosistema de comercio electrónico en constante evolución, la capacidad de adaptarse y evolucionar es crucial para mantenerse relevante y competitivo.
