Características de Constructor

Comportamiento de los visitantes (3)

Recomendación: Recomendar productos en función del historial de pedidos y el comportamiento en línea
Contenido: Proporcionar contenido personalizado a los visitantes del sitio web en función de su comportamiento en línea
Buscar: Optimizar la búsqueda en función del rol del usuario o la disponibilidad del inventario
Motor de personalización: Aprendizaje automático o inteligencia artificial que potencia las funciones de personalización de la plataforma.
Recomendaciones de productos: Herramientas para recomendar automáticamente productos a un cliente en función de su historial de visualización o compra.
Pruebas A/B: La capacidad de probar varias configuraciones y recomendaciones para determinar cuáles son más exitosas con los clientes.
Mensajería personalizada: Herramientas para crear mensajes personalizados basados en los datos de los clientes recopilados de las compras o el historial de visualización.

Campañas de Marketing: La capacidad de crear y personalizar campañas de marketing basadas en los datos del usuario.
Informes y análisis: Representaciones visuales fácilmente digeribles de los datos recopilados por la plataforma.
Datos de usuario: Datos recopilados de los clientes para ser analizados por herramientas de análisis u otro software de comercio electrónico.
Integraciones: La capacidad de integrarse con una variedad de plataformas de software de comercio electrónico para compartir datos y otras funcionalidades.
Integraciones: La capacidad de integrarse con una variedad de software de comercio electrónico para compartir datos y funcionalidad.
Tablero de instrumentos: Un medio para mostrar informes relevantes y otros datos en un lugar de fácil acceso.

Informes y análisis: La capacidad de analizar y representar visualmente los datos relevantes recopilados de una tienda de comercio electrónico y una herramienta de comercialización electrónica.
Datos del cliente: Datos recopilados de clientes que se pueden utilizar para refinar mejor los esfuerzos de comercialización para atraer a clientes similares.
Informes y análisis: Proporciona herramientas de informes y análisis para cuantificar los resultados del experimento.

Tolerancia a errores tipográficos: Capacidad de búsqueda para manejar errores tipográficos.
Búsqueda facetada: Permite al usuario final filtrar y refinar los resultados de búsqueda.
Sinónimos: Capacidad para definir sinónimos para términos de búsqueda.
Destacando: Permite al usuario ver los resultados resaltados para ver qué palabras o frases coinciden con la consulta de búsqueda.
Lengua natural: Permite al usuario buscar de una manera natural e intuitiva.

Indexación: Analizar e indexar datos de comercio electrónico y definir campos de búsqueda
Autocompletar: Proporcionar algoritmos para proporcionar a los usuarios resultados sugeridos a medida que escriben
Información del producto: Definir cómo se puede buscar la información del producto (atributos, marca, tipo) y en qué combinación
Derivados: Buscar variaciones alternativas de una palabra para ofrecer resultados más precisos

Recomendaciones: Proporcionar recomendaciones basadas en lo que los usuarios están buscando
Conversión: Supervise las conversiones de compradores en compradores debido a las funciones de búsqueda
Personalización: Permitir que las empresas personalicen la experiencia de búsqueda para sus compradores
Búsqueda facetada: Los compradores pueden refinar las búsquedas de productos utilizando filtros y atributos de productos.
Clasificación y relevancia: Clasificar los resultados de búsqueda en función de su relevancia, disponibilidad o popularidad

Ejecución Autónoma de Tareas: Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante
Planificación en varios pasos: Capacidad para descomponer y planificar procesos de múltiples pasos
Integración entre sistemas: Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos
Aprendizaje Adaptativo: Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia
Asistencia proactiva: Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.
Toma de decisiones: Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Generación RAG (Generación aumentada por recuperación): Incorpora capacidades generativas (RAG) para mejorar la generación de respuestas utilizando contenido recuperado.
Ajuste de Relevancia: Permitir ajustar la relevancia y el ranking mediante modelos de aprendizaje automático o de Aprendizaje para Clasificar.
Búsqueda semántica y PLN: Habilita el sistema para entender e interpretar consultas en lenguaje natural