Merchandiser AI: cómo funciona el ranking de productos con IA

Qué es Merchandiser AI

Merchandiser AI es una de las formas de ordenar una colección. En lugar de seguir una regla fija, un modelo de aprendizaje automático estima cuánta demanda puede atraer cada producto y clasifica la colección según esa estimación.

Lo eliges para cada colección. Merchandiser AI puede encargarse de tus grandes páginas de categoría mientras una regla de ordenación o un orden manual se ocupa de las demás.

Un modelo por tienda

Cada tienda tiene su propio modelo, entrenado únicamente con los productos de esa tienda y su rendimiento. No se comparte nada entre tiendas.

El modelo se vuelve a entrenar con regularidad a medida que llegan nuevos datos de productos y de rendimiento. Las novedades, los cambios de precio y las variaciones de la demanda se recogen sin que nadie tenga que editar una regla.

De qué aprende el modelo

El modelo analiza cada producto desde varios ángulos a la vez:

Demanda

Visualizaciones, adiciones al carrito, compras, ingresos y tasa de conversión del producto.

Precio y descuento

El precio de venta y el porcentaje de descuento.

Stock

Cuántas unidades hay en stock.

Atributos del producto

Marca, categoría, temporada, género y color.

Novedad

Cuántos días lleva el producto a la venta.

Los datos de producto proceden de tu feed de productos. Los datos de rendimiento proceden de Google Analytics 4, de la plataforma de tu tienda o de la API de métricas de producto. Esa API también acepta ventas en tienda física; cuando las envías, el modelo aprende de las ventas online y de las ventas en tienda física a la vez.

Qué predice

De forma predeterminada, el modelo predice una puntuación de demanda combinada en la que las compras son lo que más cuenta, después las adiciones al carrito y, por último, las visualizaciones.

En su lugar, el objetivo puede definirse para tu tienda: compras, ingresos, adiciones al carrito, visualizaciones o tasa de conversión. Lo elegimos contigo al configurar tu cuenta.

La disponibilidad de tallas también cuenta

Una predicción alta no basta para llegar a la parte superior de la página. Cada predicción se pondera por la disponibilidad de tallas del producto, que es la proporción de sus tallas que están en stock.

Por eso, un producto que ha agotado la mayoría de sus tallas queda por debajo de otro igual de prometedor que tiene todas sus tallas en stock.

Tú mantienes el control

• Los pines van primero. Un producto fijado conserva su posición, y el modelo ordena el resto de la colección a su alrededor.
• Los impulsos (boost) añaden tus prioridades. Los productos pueden llevar un impulso, por ejemplo para dar prioridad a la temporada actual, que se suma a la estimación del modelo. Los impulsos se configuran con nuestro equipo.
• Puedes previsualizar el resultado. En la página de ordenación de una colección puedes ver el orden de la IA antes de que cambie nada en tu tienda. Solo se aplica cuando guardas.
• Puedes volver atrás. Un cambio que guarda tu equipo se conserva en el historial de versiones y se puede revertir.

Cuándo usar la IA y cuándo una regla

Merchandiser AI encaja en las colecciones donde importan muchas señales a la vez y ninguna regla por sí sola describe lo que se vende. Una regla de ordenación encaja en las colecciones con un criterio explícito, como mostrar primero lo más nuevo.

El modelo necesita un historial de rendimiento del que aprender. A una tienda nueva, o a una colección cuyos productos han tenido poco tráfico, le conviene más una regla de ordenación hasta que se acumulen esos datos.

Professional y Premium incluyen Merchandiser AI. Consulta los planes para ver qué incluye cada uno.