El proyecto Achiever financiado con fondos ICE consigue sus resultados

El proyecto Achiever, es un proyecto de desarrollo, experimental y vanguardista que tiene como objeto el desarrollo de una parte del ecosistema total necesario para la hiperpersonalización de resultados en sites de e-commerce que permita analizar el comportamiento individual de cada usuario para poder presentarle en tiempo real el producto más adecuado para sus necesidades particulares, mejorando diversos indicadores de rendimiento clave (Key Performance Indicators – KPI) según la estrategia global que en ese momento mantenga la compañía.

 

El objetivo del proyecto Achiever realizado por el equipo de  LUCE IT es crear una aplicación sobre un ecosistema de soluciones de  hiperpersonalización con diferentes aspectos de las búsquedas en sites de ecommerce.

 

En primer lugar se estudió la viabilidad y fiabilidad de los KPIs seleccionados para el proyecto, así como incluir un listado de KPIs de interés por sector que se utilizarán al final del proyecto para evaluar el rendimiento de los resultados y cómo interpretarlos.  Estos KPI  que se eligieron en función de un análisis realizado a partir de un gran número de reuniones concretadas con varias empresas de diferentes sectores interesados en estrechar la relación con los clientes digitales son el sector financiero, retail y travel. Después de la realización de la lista de KPIs se aprecia que el sector retail es el sector que más confianza muestra a los clientes y por ello es uno de los sectores que probablemente elijan para realizar las compras. 

Por ello, los retailers deben hacer una estrategia de marketing para aumentar la facilidad y compra de los clientes.  

Dado el sector con el que se está trabajando se ha realizado un modelo ontológico creado para jerarquizar y estructurar los datos e información que se obtiene en la capa de ingesta de datos, lo que se ha denominado taxonomía. En concreto, LUCE IT tiene desarrollados tres tipos diferentes de taxonomía, una taxonomía web, una taxonomía de productos y otra de interesesA partir de estas taxonomías se estructuran los datos que posteriormente van a ser procesados para llevar a cabo las predicciones de compra. 

 

Otra de las cuestiones importantes en este proyecto es definir la tecnología que se ha utilizado para llevar a cabo la recogida de los datos. La tecnología que se ha utilizado para recopilación de eventos que suceden en la página web es el píxel propio, ya que se ha visto que otras tecnologías presentaban unas latencias superiores para registrar el dato.  Con este algoritmo se han analizado las métricas que se obtienen tras la realización de las predicciones. Para llevar a cabo la visualización de los resultados se ha utilizado la herramienta DataStudio proporcionada por la empresa Google Cloud. 

 

Los resultados del proyecto implementado se han dirigido en torno a la optimización de la tasa de conversión a través de tests. 

El caso de uso que se ha planteado para llevar a cabo el test se enmarca en torno al número de hits que nos podemos llegar a ahorrar si se utilizan campañas de hiperpersonalización para cada usuario que es probable que compre en función de la categoría que esté visitando. Según las investigaciones que se han realizado y para el sector con el que se está trabajando se puede obtener una mejora en los ingresos de hasta un 25%.
Además, se ha calculado el ahorro que se llega a obtener con ese porcentaje de mejora para cada una de las categorías que visitan los usuarios y se puede comprobar que las categorías que tienen un mayor número de conversiones y de hits medios van a presentar un elevado ahorro de hits.

 

 

Achiever es el “conseguidor” que hace que la experiencia del usuario de e-commerce sea única y personalizada, mejorando el e-commerce que ya incorpora reglas basadas en segmentación (herramientas ya incluidas en el ecosistema de LUCE) mediante recomendaciones por comportamiento, optimización omnicanal y personalización predictiva. Para ello se requiere ingesta en tiempo real de datos en crudo y técnicas de inteligencia artificial predictiva que actúen en tiempo real.

 

 

Gracias a la financiación aportada por el Instituto para la Competitividad Empresarial de Castilla y León  (ICE),  la Junta de Castilla y León y los Fondos Europeos de Desarrollo Regional (FEDER), el proyecto Achiever contribuirá tanto a la reducción, captura, transformación y almacenamiento de carbono, como al cambio climático, ya que el proyecto permitirá la selección óptima de destinos y los consecuentes ahorros de tráfico y consumo de combustible.

 

 

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