Un comprador puede tener varios productos delante y seguir sin saber cuál le conviene. Un asistente de compra con IA puede ayudarle a concretar lo que necesita, comparar opciones y resolver dudas.
En Kimera abordamos este recorrido integrando la asistencia de compra en el buscador y en la propia ficha de producto.
Imaginemos a alguien que busca una mochila para rutas de un día. Quiere llevar agua y una chaqueta, y gastar menos de 100 euros. No tiene una marca ni un modelo en mente.
Encuentra varias opciones: unas tienen más capacidad; otras pesan menos. Abre tres fichas y se pregunta: ¿cuánto espacio necesita? ¿Qué cambia entre modelos? ¿El que le gusta tiene el compartimento que busca?
El catálogo le ofrece alternativas. Para elegir, necesita saber cómo encaja cada una con sus planes. Ahí puede ayudar una conversación dentro de la tienda.
El buscador y los filtros permiten acotar una selección. Después, el comprador necesita entender qué características importan para su uso.
Una mochila con más capacidad ofrece más espacio, pero ese dato solo ayuda si sabe cuánto necesita llevar. El asistente puede traducir las especificaciones en criterios para decidir.
Quien conoce una referencia puede buscarla directamente; quien parte de una necesidad quizá no sabe qué categoría o atributo utilizar.
«Quiero una mochila para rutas de un día» es un comienzo. Saber qué llevará y cuánto quiere gastar permite afinar la selección.
En el buscador de Kimera, el asistente puede pedir esas aclaraciones y ajustar los resultados durante la conversación. Las preguntas deben servir para avanzar hacia productos que encajen.
El comprador también puede cambiar de presupuesto o pedir un modelo más ligero. La selección se adapta conforme concreta sus prioridades.
El asistente ya ha reducido la selección a varias mochilas. Ahora el comprador quiere saber cuál le conviene.
Si las fichas indican capacidad, peso y compartimentos, el asistente puede explicar las diferencias en función de sus rutas. ¿Prioriza llevar poco peso o necesita espacio para más material?
Una comparación útil ordena ventajas y limitaciones según lo que el cliente ha contado. La misma característica puede ser decisiva para una persona e irrelevante para otra.
La explicación debe apoyarse en datos del producto. Si falta una característica decisiva, hay que reconocerlo: atribuirle una propiedad que la tienda no documenta puede crear una expectativa incorrecta.
El comprador elige una mochila y entra en su ficha. Antes de añadirla al carrito, quiere confirmar las dimensiones de un compartimento o cómo debe cuidarla.
La respuesta puede estar en la descripción, los atributos o la documentación. Un asistente dentro de la ficha permite consultarla sin perder el contexto del producto.
Aquí ya no hace falta explorar todo el catálogo, sino confirmar un detalle para seguir con la compra.
En Kimera Technologies integramos la ayuda en dos momentos: el buscador, donde permite afinar la selección y comparar productos, y la ficha, donde responde sobre características, usos y cuidados.
Para responder, combinamos los datos del catálogo con modelos de IA que interpretan consultas y explican conceptos. Trabajamos con plataformas de ecommerce como Shopify, PrestaShop o WooCommerce, y la integración se realiza mediante una línea de código.
En GreenIce, tienda online de iluminación, el cambio se evaluó con un test A/B de 30 días frente al buscador nativo de Shopify. La agencia viva! repartió el tráfico al 50%, manteniendo el mismo catálogo y las mismas campañas de adquisición.
Según el caso de éxito de Kimera, el test registró:
Moda, deporte, hogar, iluminación o electrónica: las dudas cambian, pero la necesidad de ayuda para elegir se repite. Un cliente puede buscar unas zapatillas para correr en asfalto, una lámpara para su escritorio o unos auriculares para trabajar en una oficina compartida.
Kimera conecta esas necesidades con los productos del catálogo y explica las diferencias entre opciones. Si tus clientes comparan modelos, preguntan por un uso concreto o necesitan confirmar una característica, tu tienda ya tiene conversaciones que un asistente de compra puede resolver.
El valor está en resolver dudas que frenan la compra. La mejor forma de evaluarlo es probar con consultas reales de los clientes.
En Kimera podemos mostrar cómo funciona el asistente con ejemplos del propio catálogo y preguntas reales de los clientes: desde orientar una búsqueda hasta comparar productos o resolver dudas antes de añadirlos al carrito. Si quieres ver cómo funcionaría en tu eCommerce, puedes solicitar una demo de Kimera con ejemplos de tu propio catálogo y preguntas reales de tus clientes.
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