Retail y E-Commerce

Previsión de demanda, personalización y prevención de abandono

Construye modelos ML para previsión de demanda, recomendaciones de productos, predicción de abandono de clientes y pricing dinámico — con despliegues canary para rollouts sin riesgo durante picos de tráfico.

Los Desafíos

Cambios Estacionales en la Demanda

Los picos de temporadas festivas, las ventas flash y los ciclos de tendencias provocan cambios rápidos en los patrones de compra que los modelos estáticos no pueden gestionar.

Escala de Datos de Clientes

Millones de transacciones, eventos de navegación e interacciones con productos requieren pipelines de entrenamiento eficientes y servicio de predicción rápido.

Problema de Arranque en Frío

Los nuevos productos y clientes no tienen datos históricos, lo que hace que las recomendaciones y predicciones de abandono sean poco fiables.

Complejidad de las Pruebas A/B

Comparar versiones de modelos en producción requiere una cuidadosa división del tráfico y monitoreo de la significancia estadística.

Cómo Ayuda CorePlexML

AutoML

Modelos de Demanda Automatizados

AutoML entrena modelos de series temporales y regresión para la previsión de demanda con ingeniería de features automática a partir de datos históricos de ventas.

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MLOps

Despliegues Canary

MLOps permite cambios graduales de tráfico entre versiones de modelos con rollback automático cuando la calidad de predicción se degrada.

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ML Studio

Análisis What-If de Precios

ML Studio permite a los analistas probar escenarios de precios y ver el impacto predicho en las tasas de conversión antes de lanzarlos.

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SynthGen

Datos Sintéticos para Arranque en Frío

Genera historiales de compras sintéticos para nuevas categorías de productos usando SynthGen, arrancando modelos de recomendación.

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Ejemplo del SDK

example.py

from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Train demand forecasting model
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_demand",
    dataset_version_id="dsv_sales_history",
    target_column="units_sold",
    max_models=25,
    max_runtime_secs=900
)

# Deploy with blue-green strategy
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_demand",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="blue_green"
)

# What-If pricing analysis
session = client.studio.create_session(
    project_id="proj_demand",
    deployment_id=deployment["id"]
)

Impacto Esperado

94%

Precisión de la Previsión

31%

Reducción del Abandono

Cero

Tiempo de Inactividad en Despliegue

3x más rápido

Velocidad de Iteración de Modelos

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