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.
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.