Helphone Recommendation System
Sistema de Recomendación para la actividad comercial desarrollado para PYMES
HELPHONE RECOMMENDATION SYSTEM (HRS) es un “Sistema de Recomendación” basado en Inteligencia Artificial que ha sido desarrollado por el departamento de I+D+I de Helphone. HRS es un “motor de recomendación” generalista, lo que significa que puede parametrizarse para distintas finalidades comerciales. Es un sistema que aprende de los datos que se le proporcionan, con el objetivo de ofrecer sugerencias personalizadas relacionadas con esos datos.
Problema
Las acciones comerciales tienen mejores resultados si se orientan y personalizan a cada cliente con el que tratan en función de su histórico de compras y tipología de cliente. Las grandes empresas trabajan desde hace tiempo con sistemas de personalización, pero las PYMES tienen más difícil acceder a este tipo de sistemas por su elevado coste y su orientación a un mercado con un alto volumen de ventas. La consecuencia es que las pequeñas empresas en muchos casos siguen haciendo su labor comercial como si todavía estuviesen en el siglo pasado.
Solución
Helphone Recommendation System (HRS) permite que los representantes de ventas de una empresa puedan saber en cada momento qué recomendaciones deben hacer a cada cliente en función de su histórico de compras y de sus características y tipología de cliente, mejorando así la tasa de conversión de ventas. Gracias a esta herramienta el vendedor recibe unas sugerencias para que su esfuerzo comercial se concentre, de forma totalmente personalizada, en los productos más adecuados para ofrecer a cada cliente. Nuestro sistema también tiene en cuenta otras variables como la estacionalidad o la tendencia de ventas de cada producto. Mediante diversas funcionalidades avanzadas permite anticiparse a la demanda de un cliente y, de este modo, a la competencia.
Con esta herramienta hemos conseguido democratizar el uso de los sistemas de recomendación entre las PYMES, gracias a una política de precios accesible a cualquier empresa, así como mejorar la calidad y fiabilidad de las recomendaciones de venta gracias al uso de los datos disponibles.
Este sistema de base se puede personalizar y aplicar a diferentes actividades comerciales, como por ejemplo a recomendaciones para la elección de restaurantes, o en establecimientos de óptica donde combinado con tecnologías de espejos digitales, se pueden recomendar gafas en función del rostro, la edad o preferencias del cliente.