Personalización de recomendaciones post-compra para potenciar ventas cruzadas en una tienda por departamentos

Abstract

Esta tesis presenta el desarrollo de un sistema de recomendaciones personalizadas post- compra, diseñado para potenciar las ventas cruzadas en una tienda por departamentos. En un contexto caracterizado por baja frecuencia de compra y escasas oportunidades de contacto con los clientes, el objetivo es maximizar el valor de cada interacción comercial mediante recomendaciones más relevantes. La limitada interacción de los usuarios, junto con la amplitud y complejidad del catálo- go, plantea un desafío técnico significativo: generar sugerencias personalizadas de hasta ocho productos que resulten pertinentes para el cliente. La solución propuesta se basa en una ar- quitectura multietapa que primero genera un conjunto de productos candidatos relacionados con la compra reciente, y luego aplica un modelo de ranking para priorizar aquellos con mayor probabilidad de conversión. Este enfoque integra variables de producto y cliente, así como señales avanzadas mediante feature engineering, incluyendo coocurrencias transaccionales y medidas de similitud entre productos derivadas de embeddings textuales. Para evaluar su impacto, se implementó un experimento A/B en un entorno real median- te envíos automatizados de correos electrónicos. Los resultados muestran que la estrategia personalizada incrementó significativamente tanto la interacción como la conversión hacia los productos sugeridos, con odds ratios de entre 1.12 y 1.38 para clics y entre 1.13 y 1.27 para compras de productos relacionados. Estos resultados confirman que la personalización post-compra puede ser una herramien- ta efectiva para impulsar ventas cruzadas. En particular, la integración de señales avanzadas resultó clave para modelar adecuadamente la relevancia de los productos sugeridos en contex- tos con información limitada. Hacia el futuro, este trabajo abre líneas concretas de expansión, como la integración omnicanal y el uso de modelos adaptativos que incorporen señales diná- micas de navegación y se ajusten al contexto del usuario en tiempo real.