Permite segmentar clientes, identificar a los más valiosos y ofrecer

beneficios personalizados según sus intereses y comportamiento de compra,
además de evaluar la efectividad de las promociones.

Servicios Cloud Promo para retailers

• Entrega de beneficios con módulos como promociones, cupones, puntos y GiftCard.
• Definición de promociones mediante reglas de negocio que pueden usar todas las variables disponibles (transacción, pago, crédito, cliente, productos, etc.).

Módulos basados en Analytics & Machine Learning

• Segmentación según comportamiento de compra e identificación de clientes fieles.
• Promociones personalizadas según intereses y comportamiento (reduciendo promociones generales).

Segmentación de clientes por RFM

RFM (Recency, Frequency, Monetary) es un modelo que prioriza a los mejores clientes considerando:

• Recencia de compra: días transcurridos desde la última compra.
• Frecuencia de compra: número promedio de compras por período (p. ej., mensual).
• Monto de compra: valor total de compras del cliente en el período analizado.

Reglas de asociación & canastas

Técnica de minería de datos que descubre asociaciones o correlaciones frecuentes entre ítems,
expresadas como reglas que revelan patrones de compra (canastas de productos).

Sistemas de recomendación

Algoritmos que predicen ítems (productos, servicios) relevantes para cada usuario, mejorando
cross-sell, up-sell y experiencia de compra.

Características y beneficios

• Segmentación por comportamiento e identificación de clientes fieles.
• Inteligencia competitiva: obtención de precios/ofertas de la competencia mediante web scraping.
• Propuesta de promociones y packs con base en historial de stock, precios de la competencia y análisis de canasta.
• Motor de recomendaciones (ML): personaliza beneficios y reduce descuentos generales poco efectivos.
• Medición y predicción de efectividad de promociones con datos históricos y modelos ML para optimizar ROI y fidelización.