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¿Cómo prioriza SalesPilot qué productos mostrar?

Actualizado hace más de un mes

SalesPilot utiliza inteligencia artificial y machine learning para decidir, en tiempo real, qué productos mostrar como recomendaciones. No se basa en reglas fijas, sino que analiza múltiples variables para ofrecer siempre las sugerencias más relevantes y con mayor potencial de conversión.


¿Qué factores tiene en cuenta?

🔹 Comportamiento del usuario:

Evalúa qué productos mira, agrega al carrito o compra cada visitante para ofrecer recomendaciones personalizadas.

🔹 Relación entre productos:

Detecta productos que suelen comprarse juntos o que tienen afinidad, incluso si aún no lo identificaste manualmente.

🔹 Rendimiento histórico:

Se apoya en millones de datos históricos, tanto de tu tienda como de otras similares, para sugerir combinaciones que ya demostraron buenos resultados.

🔹 Tendencias y estacionalidad:

Detecta patrones estacionales o cambios recientes en el comportamiento de los clientes para ajustar las recomendaciones.


¿Y cómo mejora con el tiempo?

🧠 SalesPilot no es un sistema estático: aprende de cada interacción y se retroalimenta continuamente. Cada clic, compra o abandono es una señal que el sistema analiza para refinar sus decisiones. Cuanto más tráfico tenga tu tienda, más rápido se entrena y más precisas serán las sugerencias.

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