Segmentación tradicional

• Basada en atributos estáticos: edad, género, ubicación.
• Actualizaciones manuales o programadas (mensual, trimestral).
• Gran número de segmentos → fragmentación y sobre‑carga de datos.
• Limitada capacidad predictiva.

Segmentación con IA

• Analiza comportamientos, intenciones y contextos en tiempo real.
• Clusters dinámicos creados mediante algoritmos de clustering (K‑means, DBSCAN) o embeddings.
• Actualización continua mediante pipelines de datos (ETL/ELT) y retraining automatizado.
• Predice propensión a compra, churn, o engagement.

Tipos de personalización

• Contenido dinámico: recomendaciones de productos, artículos o videos.
• Experiencia UI/UX: reordenamiento de menús, colores y CTA basados en el perfil.
• Precio y promociones: ofertas personalizadas usando modelos de propensión al descuento.
• Comunicación multicanal: emails, push notifications y chatbots adaptados al contexto.

Algoritmos clave

• Collaborative Filtering (Matrix Factorization, LightFM).
• Content‑Based Filtering con embeddings de texto (BERT, Sentence‑Transformers).
• Contextual Bandits para pruebas A/B en tiempo real.
• Deep Reinforcement Learning para secuencias de interacción (por ejemplo, funnels de compra).

E‑commerce – Recomendador de productos

1. Recopila eventos de click, visita y compra en un Kafka topic.
2. En un notebook de PySpark genera un vector de interacción usuario‑producto.
3. Entrena un modelo ALS (alternating least squares) y guarda los embeddings en el feature store.
4. Implementa un endpoint /recommend?uid=123 que devuelve los 5 productos con mayor score.
5. Integra la respuesta en la página de producto usando React y muestra recomendaciones “Porque te gustó X”.

SaaS – Onboarding personalizado

1. Segmenta usuarios con clustering de comportamiento (features: frecuencia de login, módulos usados).
2. Para el cluster “novato‑alta‑retención” genera una ruta de tutorial guiado vía Intercom y emails automatizados.
3. Utiliza un modelo de propensión al churn (XGBoost) para disparar un mensaje de ayuda cuando el score supera 0.8.
4. Monitorea la conversión del onboarding con Metabase y ajusta los flujos cada semana.

Media – Personalización de contenido editorial

Utiliza Sentence‑Transformers para crear embeddings de artículos y de perfiles de usuarios (historial de lectura). Un FAISS index permite buscar los 10 artículos más similares en . El motor entrega los resultados al CMS headless (Strapi) y se renderizan en la página con Next.js.

Retail – Precio dinámico basado en IA

Un modelo de gradient boosting predice la elasticidad del precio por SKU y segmento. Cada 30 min el motor actualiza los precios en el ERP mediante una API REST, respetando límites de margen y regulaciones locales.