Estudio de caso · Comercio electrónico

Moda en línea Almacenar.

Transformación del comercio electrónico impulsada por la IA

Un minorista de moda en línea de rápido crecimiento acudió a nosotros para modernizar su tienda digital y lograr una mayor participación del cliente. El objetivo era claro: aumentar las conversiones, personalizar la experiencia de compra y escalar las operaciones de manera eficiente.

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Industria
Comercio electrónico y venta al por menor
Qué desarrollamos
4 componentes integrados
Resultado clave
+35% Conversión frente al antiguo escaparate

Resumen

Los límites de un escaparate genérico.

El minorista necesitaba una plataforma que pudiera convertir la intención de navegación en compras, sin sacrificar la velocidad en los picos de tráfico. Entregamos una arquitectura personalizada con personalización inteligente en el centro.

La plataforma existente tenía varias limitaciones críticas:

  • Tasas de conversión bajas de listados de productos genéricos
  • Capacidades de personalización limitadas
  • Alto abandono del carrito
  • Incapacidad para aprovechar los datos de los clientes de forma eficaz
  • Cuellos de botella en el rendimiento durante los períodos de mayor tráfico

La plataforma carecía de inteligencia: los compradores navegaban, pero rara vez compraban.

app.cybercube.software
Espacio de trabajo de rendimiento comercial

Flujo de experiencia

De navegar a pago personalizado.

Escaparate Navegar y buscar Señales de comportamiento Clics, permanencia, afinidad Personalización de IA Clasificación y paquetes Verificar consciente de la fricción
Viaje simplificado: los compradores exploran el escaparate; el comportamiento se convierte en señales; la capa de IA clasifica y agrupa ofertas; El proceso de pago se adapta para reducir las devoluciones.

La solución

Construido para rendimiento, escala y personalización.

Diseñamos y desarrollamos una plataforma de comercio electrónico personalizada diseñada para ofrecer rendimiento, escalabilidad y personalización inteligente.

Componentes principales

Cuatro capas integradas: desde el escaparate y las señales, pasando por la inteligencia artificial, hasta el pago centrado en la conversión.

  1. 01

    Motor de recomendaciones impulsado por IA

    Recomendaciones

    Sugerencias de productos personalizadas basadas en el comportamiento del usuario.

    Aprendizaje en tiempo real a partir de navegación, clics y compras.

    Funciones dinámicas «También te puede interesar» y «Completa el conjunto»

    Motor de recomendaciones impulsado por IA: diagrama
  2. 02

    Arquitectura de comercio electrónico personalizada

    Plataforma

    Sistema frontend y backend totalmente personalizado

    Catálogo de productos y búsqueda optimizados.

    Infraestructura escalable para manejar picos de tráfico

    Arquitectura de comercio electrónico personalizada: diagrama
  3. 03

    Capa de optimización de conversión

    CRO

    Venta adicional y venta cruzada inteligente

    Flujo de pago optimizado

    Marco de pruebas A/B para la mejora continua

    Capa de optimización de conversión: diagrama
  4. 04

    Experiencia de usuario basada en datos

    experiencia de usuario

    Seguimiento y segmentación del comportamiento.

    Filtrado inteligente y búsqueda predictiva

    Experiencias personalizadas en la página de inicio

    Experiencia de usuario basada en datos: diagrama

pila usada

  • Siguiente.js
  • TS
  • Nodo
  • Postgres
  • prisma
  • Redis
  • Pitón

Enfoque de implementación

por fases entrega.

  1. 01

    Descubrimiento y mapeo de datos

    Mapeamos el comportamiento del cliente y los factores clave de conversión.

  2. 02

    Desarrollo de plataforma

    Creamos un sistema de comercio electrónico personalizado y de alto rendimiento.

  3. 03

    Integración de IA

    Implementamos modelos de aprendizaje automático para la lógica de recomendación.

  4. 04

    Optimización y pruebas

    Refinamos la experiencia a través de análisis y experimentación.

Resultados

Resultados de un vistazo.

+35% Conversión frente al antiguo escaparate
+18% AOV de recomendaciones
2.1× Tráfico en los días pico manejado, cero tiempo de inactividad
-31% Abandono de pago
  • Tráfico pico manejado
  • Se reduce la fricción en la caja
  • Recomendaciones a escala
El encargo era convertir, personalizar y escalar. El Black Friday fue la verdadera prueba: el día más importante en la historia de la empresa, sin simulacros de incendio. El motor de recomendaciones se amortiza solo, las integraciones se mantienen silenciosamente y puedo medir el incremento sin tener que pedirle datos a nadie.
Brooke Halvorsen, directora de crecimiento del comercio electrónico · Marlowe & Vine
  • La tasa de adjuntar en las páginas de detalles del producto aumentó a medida que maduraron las recomendaciones
  • La finalización del pago mejoró junto con rutas más claras en el envío y el pago.
  • La infraestructura se mantuvo estable durante los picos de tráfico sin tiempos de inactividad forzados

Impacto y resultado

Del catálogo estático al crecimiento continuo.

La nueva plataforma convirtió un catálogo estático en una experiencia de compra inteligente. Los compradores reciben recomendaciones relevantes en tiempo real, lo que facilita el descubrimiento y acelera las decisiones de compra.

En el comercio electrónico moderno, la personalización es una ventaja competitiva; Este compromiso mostró cómo los sistemas impulsados por IA combinan ingresos y satisfacción.

Proporcionamos una plataforma de comercio preparada para el futuro que aumentó las conversiones y estableció una base para el crecimiento continuo, la innovación y la toma de decisiones basada en datos.

El relanzamiento fue deliberadamente aburrido: catálogo primero, pago seis semanas después, ningún cambio importante durante las fiestas navideñas.

¿Listo para transformar tu escaparate?

Creamos software de comercio electrónico para escaparates personalizados, recomendaciones basadas en inteligencia artificial y pagos centrados en la conversión. Le responderemos dentro de un día hábil: sin presiones ni guión de ventas.

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