Estado
Modelo comercial y operativo
Caso 01 · Clientes, pedidos y catálogo
Nyam Model para Tappers
Caso real de recomendación de pedidos basada en comportamiento individual y automatización comercial.
Claves
Análisis diario por clientePedido recomendado personalizadoSMS antes de la recompra estimada
Cada día, un job actualiza desde el CRM los datos del endpoint /orders y ordena el histórico de pedidos de cada cliente de forma individual.
El modelo analiza los días entre pedidos y pondera preferencias de alimento, gustos y restricciones como celiaquía o veganismo para construir una recomendación relevante.
Con esas señales genera un pedido recomendado con productos y cantidades adaptados al cliente. Un día antes de la recompra estimada, el cliente recibe por SMS esa propuesta.
Problema
El negocio tiene pedidos, catálogo y clientes recurrentes, pero necesita convertir ese histórico en recomendaciones claras y accionables.
Solución
Un job diario recoge los pedidos del CRM, modela el comportamiento de cada cliente y genera un pedido recomendado que se envía por SMS.
Qué automatiza o mejora
Recomendaciones más relevantes, contacto en el momento estimado de recompra y una señal útil para prever demanda.
Tipo de empresa a la que aplica
Ecommerce, alimentación, restauración, distribución y negocios con compra recurrente.
Datos, proceso y acción
Datos utilizados
- Histórico de pedidos
- Días entre compras
- Gustos y tipos de alimento
- Restricciones alimentarias
- Productos y cantidades
Proceso
Un job actualiza diariamente los pedidos desde /orders, calcula el ciclo de recompra de cada cliente y pondera preferencias y restricciones para construir el siguiente pedido recomendado.
Acción generada
Un día antes de la fecha estimada de recompra, el cliente recibe un SMS con su pedido recomendado.