En una época en la que la fusión de los entornos minoristas digitales y físicos es esencial, Footprints AI destaca por su motor de recomendaciones de última generación, diseñado para hiperpersonalizar las experiencias en tienda e impulsar la premiumización y los altos márgenes de beneficio de los ingresos por Retail Media.
Revolucionando los Retail Media en tienda
Esta innovadora tecnología de Footprints AI adapta los anuncios de recomendación de productos patrocinados, tan eficaces, que conocemos de empresas como Amazon.com y Walmart.com a los entornos de las tiendas físicas.
Personalización avanzada mediante IA
Equipado con tecnologías avanzadas de IA, posicionamiento en tiempo real en la tienda y análisis de comportamiento, el motor de recomendación en tienda de Footprints AI ofrece a los minoristas y anunciantes capacidades sin precedentes para segmentar y atraer a los clientes de forma más eficaz.
Modelo sofisticado de IA
IA avanzada y patentada
Footprints AI utiliza un sofisticado modelo de IA que integra datos de comportamiento en la tienda en tiempo real con técnicas avanzadas de elaboración de perfiles. Este sistema va más allá del análisis tradicional, aprovechando el aprendizaje automático para comprender y predecir los comportamientos y preferencias de los clientes. Ajusta dinámicamente las recomendaciones de productos y los anuncios basándose en las acciones en tiempo real del cliente en la tienda.
Integración de datos en tiempo real y modelado predictivo
El núcleo del motor de recomendaciones de Footprints AI es su capacidad para procesar y analizar instantáneamente datos de múltiples fuentes. Esto incluye datos de aplicaciones móviles, pantallas digitales y entornos de tienda equipados con sensores. Al sintetizar esta información, Footprints AI puede predecir los movimientos de los clientes y sus posibles intenciones de compra. Sus modelos predictivos también permiten una interacción proactiva, enviando recomendaciones y promociones personalizadas a los dispositivos móviles de los clientes incluso antes de que entren en la tienda, basándose en la probabilidad prevista de su visita.
Retail Media contextuales en tienda con múltiples puntos de contacto
Footprints AI transforma las tiendas físicas en plataformas interactivas de Retail Media. A través de puntos de contacto digitales integrados en todo el entorno minorista, como quioscos interactivos, aplicaciones móviles y señalización digital inteligente, los anuncios y las sugerencias de productos se entrelazan a la perfección con el recorrido del cliente. Esto crea una experiencia de compra cohesionada y atractiva que no solo impulsa las ventas, sino que también ofrece a los anunciantes espacios premium para mostrar contenido dirigido que resuena entre los compradores y genera un retorno de la inversión publicitaria entre 5 y 10 veces mayor para sus presupuestos de Retail Media.
Enfoque tecnológico y descripción general de las funciones
Enfoque tecnológico y resumen de características
Objetivo: Mejorar las siguientes mejores opciones de productos u ofertas para aumentar las tasas de conversión y el tamaño de la cesta de la compra.
Características: Las recomendaciones incluyen una selección de artículos, adecuados para canales de comunicación individuales (como web, correo electrónico, aplicaciones móviles) o dispositivos individuales (como pantallas digitales).
Momento y relevancia: Las recomendaciones pueden emitirse en tiempo real durante la compra o antes de la visita, adaptadas a los comportamientos de compra en tienda y en todos los canales, superando las limitaciones de los mecanismos exclusivamente online.
Desencadenantes: Se activan mediante acciones del usuario, detección de presencia, «puntos clave» de la tienda, factores contextuales (hora, día, semana, etc.) y un modelo predictivo de «propensión a visitar».
Inicio en frío: capaz de atraer a nuevos usuarios utilizando sus interacciones iniciales y datos contextuales.
Consideración de la distancia en el lineal: garantiza que los productos recomendados se encuentren a una distancia razonable para evitar confundir o disuadir a los compradores.
Entrenamiento del modelo de IA hiperlocal
- Personalización: El modelo para cada ubicación comercial se entrena de forma única, incorporando datos específicos del área de influencia para tener en cuenta los patrones de compra locales.
- Datos: implica categorizar las misiones de compra para diversificar el conjunto de datos de entrenamiento, que incluye una variedad de atributos (puntuaciones de afinidad, factores socioeconómicos, etc.).
- Metodología: utiliza una combinación de modelos, aprende las preferencias de los compradores basándose en las interacciones físicas dentro de la tienda y ajusta el contexto (clima, hora del día, día de la semana, semana del mes y año, días festivos, celebraciones, eventos locales, país de origen de los vuelos, etc.).
- Reentrenamiento: se realiza mensualmente para adaptarse a los cambios en la estacionalidad, la distribución de la tienda, la oferta de productos y los comentarios de los compradores.
- Composición del modelo: integra el filtrado colaborativo y basado en el contenido, con opciones para priorizar las recomendaciones de pago sin perder relevancia.
El futuro de los Retail Media
Footprints AI está liderando una nueva era de los Retail Media, en la que se maximiza el valor de la publicidad en tienda mediante una segmentación y personalización precisas.
La premiumización es crucial para el futuro de los Retail Media y su índice de rentabilidad. Al igual que en la evolución de la publicidad digital, tener un banner en una pantalla digital para que lo vea todo el mundo y cualquier cliente en cualquier momento ya no resuelve el problema. Las expectativas de las marcas y las agencias de medios son disponer de las mismas capacidades basadas en IA tanto en la tienda como online en lo que respecta a sus presupuestos publicitarios y al retorno esperado de su inversión.
Por eso, Footprints AI no solo mejora la experiencia en tienda, sino que redefine lo que es posible en los Retail Media.
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