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¿Qué tipo de IA utilizan?
Amazon usa recomendadores personalizados (algoritmos que sugieren productos basados en historial de navegación y compras), análisis predictivo (por ejemplo para prever qué productos van a tener demanda), y también servicios de optimización de anuncios y atribución de marketing con modelos de Machine Learning.

¿Con qué objetivo la aplican?

1. Mejorar la experiencia del usuario mediante recomendaciones más relevantes.

2. Aumentar ventas y valor medio de pedido.

3. Reducir costes de adquisición de clientes al mostrar productos que tienen mayor probabilidad de que el cliente los compre.

4. Mejorar la eficiencia de las campañas de marketing, saber qué canales/qué toques (“touchpoints”) en el funnel influyen más en la conversión.

¿Qué beneficios obtienen?

Mayor tasa de conversión: los clientes compran más porque ven productos que les interesan.

Incremento del gasto medio por cliente (“average order value”).

Mejora de fidelización: al ofrecer experiencias más personalizadas, el cliente vuelve más a menudo.

Reducción de devoluciones, ya que las recomendaciones e información sobre productos son mejores.

Optimización del coste de publicidad, pues se evita gastar en anuncios irrelevantes gracias al análisis predictivo y la atribución mejorada.

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¿Qué tipo de IA utilizan?
Netflix tiene un sistema de recomendadores muy avanzado, uso de microgéneros (segmentación muy específica), personalización de miniaturas (thumbnails) y trailers basados en lo que cada usuario prefiere, análisis predictivo de qué contenido le puede gustar a un usuario según su comportamiento pasado.

¿Con qué objetivo la aplican?

Mantener y aumentar el engagement de los usuarios: que vean más, que permanezcan en la plataforma más tiempo.

Reducir la posibilidad de que el usuario se dé de baja (churn).

Ayudar a los usuarios a descubrir contenido que les guste, para que la plataforma parezca relevante.

Mejorar la eficiencia en producción de contenido: entender qué tipo de contenido funciona mejor.

¿Qué beneficios obtienen?

Alta fidelización: los usuarios sienten que la plataforma les «lee» y les ofrece lo que buscan.

Alto consumo continuo: los usuarios pasan más tiempo viendo contenido.

Mejora de retención de suscriptores.

Ahorro en marketing: al segmentar mejor, las campañas son más efectivas, menos desperdicio en anuncios que no convierten.

Mejora de la satisfacción del cliente al evitar que sientan que la plataforma no entiende sus gustos.

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¿Qué tipo de IA utilizan?
Sephora utiliza varias aplicaciones de IA:

Realidad aumentada + visión por computadora para pruebas virtuales de maquillaje (Virtual Artist).

Algoritmos de recomendación personalizados basados en hábitos de compra, tipo de piel, preferencias del usuario.

Chatbots / asistentes virtuales para atención al cliente, sugerencias de productos, asesoría.

¿Con qué objetivo la aplican?

Mejorar la experiencia de compra del cliente: que pueda ver cómo le queda un producto sin necesidad física de probarlo.

Reducir incertidumbre / devoluciones relacionadas con error de tono o producto que no cumple las expectativas.

Aumentar las ventas cruzadas (“cross-selling”) al sugerir productos complementarios.

Fidelizar clientes, generar mayor satisfacción.

Ofrecer servicio al cliente más rápido y disponible 24/7 mediante chatbots.

¿Qué beneficios obtienen?

Aumento de la tasa de conversión en compras (clientes que usan la prueba virtual o recomendaciones personalizadas compran más).

Reducción de devoluciones, porque los clientes eligen mejor el tono/producto que les va bien.

Mayor engagement de los usuarios con la marca (pasar más tiempo en la app/web probando productos, recomendando, etc.).

Mejora de la fidelidad del cliente.

Publicidad más eficaz: los anuncios pueden utilizar datos de lo que la IA sabe del cliente para presentar productos más relevantes.