Reto

El catálogo de productos del cliente era extenso, mientras que la mayoría de los datos significativos no estaban estructurados y se presentaban en forma de texto sin formato o eventos de registro. Procesar esos datos y entrenar con ellos una arquitectura de aprendizaje profundo requería cierta experiencia. Teniendo en cuenta que el desvío de datos es habitual en entornos tan cambiantes como este, era necesario crear una infraestructura capaz de hacerlo de forma rápida y rentable.

Enfoque

  • Formar un sistema de recomendación que fusionara datos de distintas fuentes y formatos.
  • Crear una infraestructura basada en la nube capaz de:
    • Procesar datos y entrenar una arquitectura de aprendizaje profundo según un calendario.
    • Garantizar la supervisión del modelo.
    • Servir el sistema de recomendación como un servicio contenedorizado accesible a través de API.

Resultado

Nucleoo proporciona un sistema de recomendación capaz de personalizar los productos que se ofrecen a los visitantes de la web, mejorando las tasas de conversión tanto de visitantes como de clientes potenciales. Además, el acceso a los componentes internos del sistema permite realizar análisis de agrupación de clientes/productos. El sistema dispone de su propio proceso de CD/CI para facilitar la implementación de nuevas mejoras de algoritmos, así como de un registro de modelos que permite versionar y auditar los modelos.

Tecnología empleada

Valor añadido

Nucleoo desarrolló un sistema de recomendación de IA escalable para la plataforma de educación online del cliente, mejorando las tasas de conversión de clientes potenciales y permitiendo el análisis de clústeres de clientes / productos.

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