Impulsa las ventas con recomendaciones de productos inteligentes
Ofrece sugerencias personalizadas en tiempo real que ayudan a los clientes a encontrar lo que quieren, incluso antes de empezar a buscar. El motor de recomendaciones de Positive User automatiza los cross-sells, up-sells y ofertas personalizadas en tu sitio web, emails y notificaciones push. Optimización de ventas impulsada por datos.

Más de 15 000 equipos de marketing




Muestra el producto adecuado a la persona adecuada
El módulo de Recomendaciones de productos de Positive User utiliza datos de comportamiento y un motor predictivo. Sugiere los productos adecuados en el momento adecuado. Analiza el historial de navegación, patrones de compra y preferencias del cliente. Aumenta conversiones, incrementa el valor medio del pedido y mejora la experiencia de compra.
Recomendaciones de productos en acción
Lanza flujos de trabajo probados en minutos
La elección de los equipos en pleno crecimiento
«Gracias a Positive User, no solo ampliamos significativamente nuestra base de audiencia, sino que también optimizamos la comunicación y automatizamos muchas tareas que antes consumían mucho tiempo. Esta herramienta apoya de verdad nuestra estrategia de ventas y digital.»

Convierte cada visita en una oportunidad de conversión
Desde sugerencias personalizadas hasta la automatización de recomendaciones, Positive User te ayuda a construir una experiencia de compra más inteligente. Combina el targeting predictivo y las recomendaciones basadas en datos para convertir más visitantes automáticamente. El engagement del cliente crece con cada sugerencia relevante.
Preguntas frecuentes
¿Qué son las Recomendaciones de productos en Positive User?
Es un motor de recomendaciones que sugiere automáticamente productos relevantes a cada cliente. Basado en comportamiento, intereses y compras anteriores. Recomendaciones inteligentes impulsadas por algoritmos predictivos.
¿Cómo aumentan las ventas las recomendaciones de productos?
Aumentan las tasas de conversión y el valor medio del pedido mostrando los productos recomendados adecuados en el momento correcto. Los up-sells y cross-sells automatizados fomentan carritos más grandes. Optimización de ventas respaldada por datos.
¿Puedo personalizar el aspecto y la ubicación?
Sí. Ajusta el diseño, el layout y la ubicación para que coincidan con tu marca y el estilo de tu sitio. Personalización de productos que encaja perfectamente con tu identidad visual.
¿Necesito desarrolladores para configurar las recomendaciones?
No. La instalación es rápida con Google Tag Manager o un script de seguimiento ligero. No se requiere programación. La automatización de marketing gestiona el resto.
¿El módulo utiliza datos de comportamiento?
Sí. Las recomendaciones se basan en el comportamiento de navegación, el historial de compras y la actividad en tiempo real. Las recomendaciones de comportamiento se adaptan a cada sesión del visitante.
¿Puedo usar recomendaciones en emails y notificaciones push?
Sí. Inserta recomendaciones de email personalizadas en tus campañas o notificaciones web push. Sugerencias multicanal para una experiencia consistente en cada canal.
¿Cómo decide Positive User qué productos recomendar?
El motor predictivo aprende de las interacciones de los visitantes. Identifica los productos más propensos a generar engagement o convertir a cada cliente. Recomendaciones basadas en interacciones que mejoran con el tiempo.
¿Puedo segmentar las recomendaciones por tipo de audiencia?
Sí. Aplica filtros avanzados y reglas de segmentación. Muestra productos dirigidos específicos a grupos de clientes o personas. Los analytics de producto rastrean lo que mejor funciona.
¿El módulo es compatible con mi catálogo de productos?
Sí. Se integra directamente con tu sección de Datos de productos en Positive User. Se actualiza automáticamente a medida que evoluciona tu catálogo.
¿Positive User cumple con el RGPD?
Sí. Todos los datos de recomendación se procesan de forma segura y en plena conformidad con el RGPD. Los datos de engagement del cliente permanecen protegidos.


















