Revolutionize your shopify logistics in Argentina: Discover our exclusive andreani integration

Revoluciona la logística de tu shopify en Argentina: descubre nuestra integración exclusiva con andreani

por Maximiliano Moriconi en ecommerce

En el competitivo mundo del e-commerce, la eficiencia logística es un factor determinante para el éxito. En Innovate, entendemos los desafíos que enfrentan los negocios en Argentina, y es por eso que hemos desarrollado una solución que cambiará la forma en que gestionas tus envíos.

¡Te presentamos nuestra integración exclusiva de Andreani para tu tienda Shopify, diseñada para optimizar tus operaciones y llevar la experiencia de tus clientes a un nuevo nivel!

Andreani invierte US$ 60 millones: para qué serán - Forbes Argentina

Una Solución Pensada para Potenciar tu Negocio 

Sabemos que cada negocio es único y que la flexibilidad es clave. Por eso, nuestra integración no es una solución genérica, sino una herramienta poderosa y adaptable que te permitirá tener el control total de tu logística. ¿Y lo mejor de todo? No te cobramos ningún costo adicional por el etiquetado.

Características Destacadas de Nuestra Integración con Andreani

Con nuestra aplicación, podrás acceder a una serie de funcionalidades pensadas para simplificar tu día a día y ofrecer un servicio excepcional:

📦 Cotizaciones Personalizadas: Olvídate de las tarifas planas. Nuestra integración te permite ofrecer cotizaciones de envío basadas en tu propio contrato con Andreani, asegurando precisión en los costos tanto para ti como para tus clientes.

🛍️ Cotizaciones por Colección de Productos: ¿Tienes productos con requerimientos de envío especiales? No hay problema. Configura tarifas de envío específicas según la colección de Shopify a la que pertenecen, dándote un control granular sobre tus costos

🎁 Múltiples Configuraciones para Envíos Gratis: El envío gratuito es una de las herramientas de marketing más potentes. Con nuestra app, podrás establecer diversas condiciones para ofrecer "free shipping", incentivando compras más grandes y aumentando la conversión.

🔄 Flexibilidad Total: Sabemos que el mundo del e-commerce es dinámico. Por eso, puedes activar y desactivar la aplicación cuando lo necesites, dándote la libertad de adaptarte a las demandas de tu negocio en tiempo real.

🏷️ Logística Inversa Simplificada: Las devoluciones son una parte inevitable de las ventas online. Nuestra herramienta te da la posibilidad de generar etiquetas de logística inversa de manera sencilla, facilitando el proceso tanto para tu equipo como para tus clientes.

🏢 Gestión Multi-Sucursal: ¿Operas desde múltiples locales? ¡No hay problema! Todos nuestros features son personalizables por sucursal, permitiéndote configurar reglas de negocio, tarifas y logísticas específicas para cada ubicación de origen de tus envíos.

Oferta laboral: Andreani busca empleados, mirá cuáles son los requisitos y dónde enviar el CV

¿Necesitas Aún Más? Lo Hacemos a tu Medida

Además de todas estas funcionalidades, en Innovate te ofrecemos la posibilidad de agregar características personalizadas. Nuestro equipo de expertos puede adaptar la integración para que se ajuste perfectamente a las necesidades y procesos específicos de tu negocio.

¡El Futuro de tu Logística está a un Click de Distancia!

No dejes que una logística complicada frene el crecimiento de tu e-commerce. Con la integración de Andreani para Shopify de Innovate, estás a un paso de optimizar tus envíos, reducir costos y mejorar la satisfacción de tus clientes.

¿Estás listo para ser parte de esta revolución?

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Un sistema de recomendación de IA, también conocido como motor de recomendaciones, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para sugerir productos, servicios o contenido relevantes a clientes potenciales en línea. Los sistemas de recomendación de IA recopilan y analizan puntos de datos como datos demográficos, comportamiento pasado de un usuario (reseñas, calificaciones, historial de búsqueda, compras anteriores) y atributos del producto, creando recomendaciones personalizadas. Una amplia gama de sectores (entretenimiento, finanzas, marketing y comercio electrónico) utilizan motores de recomendación basados ​​en IA. Por ejemplo, un comerciante de comercio electrónico podría usar un sistema de recomendación de IA para mostrar sugerencias basadas en datos a los visitantes de su sitio web. El motor de recomendaciones de Gymshark , por ejemplo, recomienda productos basándose en clientes con intereses similares. Fuente: Gymshark Magia de Shopify Shopify Magic facilita la creación, gestión y crecimiento de tu negocio. Nuestra innovadora IA centrada en el comercio permite a emprendedores como tú ser más creativos, productivos y exitosos que nunca. IA diseñada para el comercio Cómo un sistema de recomendación de IA puede aumentar tus ventas Un buen sistema de recomendaciones basado en IA puede personalizar la experiencia de compra en tu tienda online , impulsando compras recurrentes y una mayor satisfacción. Casi la mitad de los compradores estadounidenses en 2023 buscaban recomendaciones de productos personalizadas, y el 56 % de los clientes reportaron volver a un comercio después de una experiencia de compra personalizada. Al personalizar la experiencia de compra, los sistemas de recomendaciones con IA también pueden aumentar la retención de clientes y mejorar la experiencia general del cliente . Los beneficios clave incluyen: Descubrimiento optimizado. El sistema muestra opciones muy relevantes, para que los clientes no tengan que navegar sin parar para encontrar lo que buscan. Mayor valor promedio de pedido. Las secciones "Los clientes también compraron" o "Compraron juntos frecuentemente" en la página de pago pueden fomentar las ventas adicionales y cruzadas , lo que aumenta el valor promedio de pedido y los ingresos. Mayor fidelización de clientes. Una experiencia más rápida y personalizada, gracias a un sistema de recomendaciones de IA, hace que los compradores regresen. Tipos de sistemas de recomendación de IA Filtrado basado en contenido Filtrado colaborativo Filtrado híbrido Puede generar recomendaciones personalizadas para clientes potenciales utilizando uno de los tres tipos principales de sistemas de recomendación de IA: Filtrado basado en contenido Un sistema de recomendación de IA que utiliza algoritmos de filtrado basados ​​en contenido ofrece recomendaciones basadas en las características específicas (características, categorías, descripciones ) de los artículos que ya le gustan al usuario, en lugar de basarse en lo que les gusta a otros usuarios. Al analizar los metadatos del producto mediante el filtrado de datos, un sistema de recomendación de IA puede recomendar artículos con atributos similares a los que el comprador ya ha probado. Esto funciona especialmente bien en nichos de mercado con una base de clientes limitada. Puede que no tenga muchas reseñas ni interacciones de clientes en su sitio web, pero si dispone de suficiente información sobre los productos, puede usar un sistema de filtrado basado en contenido para hacer recomendaciones. Por ejemplo, la aplicación Shopcast utiliza un filtrado basado en contenido para realizar recomendaciones basadas en características de productos similares. Filtrado colaborativo El filtrado colaborativo predice las preferencias de un usuario basándose en el comportamiento de usuarios similares. Los sistemas de filtrado colaborativo pueden considerar el historial de navegación, el historial de compras o las valoraciones. Este tipo de motor de recomendación sugiere productos que cree que le gustarán basándose en datos de clientes con gustos similares. Por ejemplo, una marca de ropa podría recomendar una nueva línea de ropa a un usuario en particular basándose en las compras recientes de moda de usuarios con gustos similares. A diferencia del filtrado basado en contenido, el filtrado colaborativo es útil para sugerir artículos que no están directamente relacionados con los productos que el usuario ha visto, pero que clientes similares han comprado. Por ejemplo, Also Bought es un sistema de recomendaciones basado en IA que recomienda productos que se compran habitualmente junto con los artículos del carrito de un cliente. Filtrado híbrido Los sistemas de recomendación híbridos combinan el filtrado colaborativo y basado en contenido para recomendar contenido, productos y servicios relevantes a los usuarios. Por ejemplo, los sistemas híbridos podrían predecir el tipo de utensilios de cocina que podría interesar a un cliente basándose en lo que otros usuarios con preferencias similares han elegido y en conexiones específicas basadas en contenido en características, materiales o tamaños de productos. Al recopilar datos sobre las similitudes entre los usuarios y factores basados ​​en el contenido, como las descripciones de productos, un sistema de recomendación híbrido combina múltiples métodos de filtrado para obtener una recomendación altamente informada y personalizada. Los motores de recomendación de IA más populares suelen utilizar un enfoque híbrido, aplicando tanto filtrado colaborativo como basado en contenido. Por ejemplo, la herramienta FT: Frequently Bought Together crea recomendaciones automáticas de productos basadas en el comportamiento del usuario y datos de pedidos en tiempo real.

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