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La recomendación de productos con IA no es nueva. Más del 35% de las personas ya usan chatbots para recibir recomendaciones detalladas de productos, y el 75% de las empresas que usan chatbots han visto un aumento en la satisfacción del cliente.
Haz que comprar sea más fácil para tus clientes y lo harán.
Sabemos bastante sobre chatbots de recomendación de productos. Hemos ayudado a desplegar casi un millón de agentes y chatbots de IA en los últimos años, incluyendo agentes de recomendación para marcas reconocidas internacionalmente.
Por eso, consulté a los expertos en recomendación de productos con IA de nuestra empresa y reuní sus ideas en este artículo.
Ya sea que quieras crear un chatbot, que alguien lo cree para ti, o simplemente tengas curiosidad sobre ellos, aquí te ayudamos.
¿Qué es un chatbot de recomendación de productos?
Un chatbot de recomendación de productos es un asistente de IA que ayuda a los clientes a encontrar y elegir productos sugiriendo opciones relevantes según sus preferencias, comportamiento o preguntas.
Se están convirtiendo en algo habitual en el comercio electrónico, presentes en sitios web, tiendas de Shopify e incluso canales de mensajería como WhatsApp.
Estadísticas sobre la recomendación de productos con IA
- Según Intercom, el 41% de las empresas usan chatbots para ventas, y estos chatbots orientados a ventas logran un aumento promedio del 67% en ventas.
- La gente quiere personalización: el 91% de los consumidores prefiere comprar a marcas que los reconocen, recuerdan y les ofrecen recomendaciones y ofertas relevantes.
- Las interacciones con chatbots logran una tasa de satisfacción promedio del 87.6%, frente al 44% de la asistencia telefónica y el 61% del soporte por correo electrónico.
- Según informes del sector, los negocios de e-commerce que usan chatbots de IA tienen un aumento promedio del 20% en el valor medio del pedido en la primera semana de uso.
- La personalización suele generar un aumento del 10-15% en los ingresos, según los analistas de McKinsey.
Beneficios de un chatbot de recomendación de productos
Mejora la satisfacción del cliente
Un estudio encontró que las interacciones con chatbots lograron una tasa de satisfacción promedio del 87.6% (frente al 44% de la asistencia telefónica y el 61% del soporte por correo electrónico).
Cuando un chatbot puede recomendar el producto adecuado al instante, elimina la fatiga de decisión, el mayor enemigo de la satisfacción online.
En vez de obligar a los usuarios a buscar entre infinitas opciones, les da “lo correcto, al instante”, lo que se siente más como un servicio que como una venta.
Aumenta el valor medio del pedido (AOV)
Según informes del sector, los negocios de e-commerce que usan chatbots de IA tienen un aumento promedio del 20% en el valor medio del pedido en la primera semana de uso.
¿Por qué? Los chatbots facilitan la navegación por un catálogo extenso.
Un buen chatbot de recomendación utiliza el contexto para identificar el mejor momento para sugerir una mejora o un complemento. Cuando entiende por qué alguien compra, puede sugerir productos que mejoran la compra de forma natural.
Mejora las tasas de conversión
Un estudio encontró que los compradores que interactúan con chatbots de IA convierten hasta 4× más (12.3% frente a 3.1%) que quienes no lo hacen.
Cuando un chatbot reduce la incertidumbre —respondiendo preguntas rápidas o comparando productos en tiempo real— acorta la distancia entre el interés y la compra. Ka-ching.
Personalización a escala
La personalización suele generar un aumento del 10-15% en los ingresos, según los analistas de McKinsey.
La mayoría de los sitios de e-commerce personalizan después de recopilar datos. Un chatbot personaliza durante la conversación: aprende las preferencias en tiempo real y adapta las sugerencias sobre la marcha. Ese tipo de retroalimentación en vivo hace que descubrir productos sea fácil y humano.
Lo difícil es escalar la personalización manteniendo los costos bajos. Pero los chatbots son expertos en esto.
¿Cuáles son las funciones necesarias para un chatbot de recomendación de productos?
RAG
La calidad de las recomendaciones de productos dependerá de las Bases de Conocimiento y la lógica que le des a tu chatbot.
La obtención exitosa de esta información depende de la generación aumentada por recuperación. Todos los chatbots de recomendación de productos incluyen RAG, pero no todos los RAG son iguales.
Una forma de probar motores RAG es crear un bot sencillo para probarlo con tu catálogo. O, si hablas con un equipo de ventas de software, puedes preguntarles.
Con una versión mediocre de RAG, tu chatbot tendrá menos probabilidades de ofrecer recomendaciones valiosas a tus usuarios.
Bases de Conocimiento actualizadas y dinámicas
Siempre lo digo (y mis colegas también): tu chatbot solo es tan bueno como la información que le das.
Tus Bases de Conocimiento son donde tu chatbot aprende qué recomendar: desde especificaciones y precios de productos hasta reseñas de clientes y casos de uso.
Así que si esa información está desactualizada o incompleta, las recomendaciones también lo estarán.
Las Bases de Conocimiento dinámicas y actualizadas automáticamente permiten que tu chatbot siempre utilice los datos más recientes. Puede recomendar lo que realmente está disponible, reflejar promociones actuales y sugerir productos nuevos.
Memoria
Según el mismo informe de McKinsey que mencioné antes, cuanto más personalices tus servicios, más aumentarán tus ingresos.
Por eso, lo ideal es que tu chatbot pueda ‘recordar’ a los usuarios de interacciones anteriores.
Esto es más complicado que las funciones anteriores, ya que no todas las plataformas de chatbots ofrecen memoria a largo plazo. (Por suerte, nosotros sí.)
Un creador de chatbots que ofrezca capacidad de memoria entre conversaciones permite que tu chatbot recuerde lo que recomendó antes y cómo respondió el usuario, incluso semanas después.
¿Qué información necesita mi bot de recomendación de productos para ofrecer buenas sugerencias?
Esta es una pregunta muy importante. ¿Cómo va a dar recomendaciones personalizadas tu chatbot?
Necesitas dos conjuntos de datos para ofrecer recomendaciones precisas: datos de productos y datos de usuarios.
Datos de productos
Los datos de productos provienen de las Bases de Conocimiento que subas a tu bot. Pueden ser páginas web, bases de datos, documentos, hojas de cálculo u otro tipo de archivo.
Los datos de productos permitirán que tu bot recomiende en función de:
- Nombre y descripción del producto
- Categoría y etiquetas
- Precio
- Disponibilidad o inventario
- Imágenes y enlaces (para una mejor experiencia de usuario)
- Valoraciones y/o reseñas
Datos de usuario
Para los datos de usuario, tendrás que usar un webhook para conectar tu bot con la analítica de tu web, CRM, plataforma de e-commerce o cualquier otra fuente de la que quieras usar datos.
Los datos de usuario permitirán que tu bot recomiende en función de:
- Preferencias: talla, color, presupuesto, marca o estilo.
- Datos de comportamiento: historial de navegación, clics, compras o tiempo dedicado a los productos.
- Contexto: ubicación, dispositivo o tema actual de la conversación.
Ejemplos de chatbots de recomendación de productos
Froméo
Fromages d’ici tiene más de 1.000 quesos locales, y encontrar el adecuado puede ser abrumador. Por eso, se asociaron con LG2 para crear Froméo, un chatbot de recomendación de productos que ayuda a las personas a descubrir su queso ideal.
Froméo comienza haciendo unas preguntas sencillas —preferencias de sabor, textura, incluso si estás embarazada— y luego recomienda quesos que se ajustan a los gustos y necesidades del usuario. (¡También sugiere recetas y maridajes!)
Es gratuito y está disponible en la web de Fromages d’Ici, así que puedes probarlo y recibir tu propia recomendación de queso.
Se siente menos como usar un chatbot y más como hablar con un quesero amable que conoce todos los quesos de Quebec.
Riskex
Conoce el chatbot de Riskex: da la bienvenida a los usuarios que exploran sus módulos de software de seguridad y los guía hacia la mejor opción.
Hace preguntas rápidas sobre el tamaño de la empresa, el sector y el problema que buscas resolver (por ejemplo, seguimiento de auditorías, gestión de incidentes).
Según las respuestas, recomienda los mejores módulos de software, permite seguir el estado del pedido o la licencia, ofrece ventajas de fidelidad si ya eres usuario y, si es necesario, te pone en contacto con un representante humano.
Interhome
El chatbot de Interhome ayuda a los viajeros a filtrar un catálogo de miles de alojamientos vacacionales aprendiendo qué tipo de viaje están planeando.
Y no solo busca fechas y ubicaciones: también tiene en cuenta detalles como presupuesto, comodidades y estilo de viaje para mostrar las propiedades más adecuadas para el usuario.
También gestiona los siguientes pasos:
- Procesar pagos
- Compartir detalles de la reserva
- Reconocer a los clientes fieles con recompensas o descuentos
Los clientes pueden gestionar toda su búsqueda y reserva en una sola conversación. Bastante genial, ¿no?
¿Cuáles son los mejores chatbots para recomendar productos?
1. Botpress
Ideal para: Equipos que buscan un bot de recomendación de productos altamente personalizable con RAG avanzado
Botpress es una plataforma flexible de chatbots con IA para crear agentes capaces de gestionar desde simples recomendaciones de productos hasta lógica compleja y totalmente personalizada.
Está diseñado para ser low-code, así que las pymes pueden crear chatbots de recomendación rápidamente, pero también ofrece a los desarrolladores la libertad de ir más allá: conectar bases de datos de productos, añadir reglas personalizadas o extraer datos en tiempo real mediante APIs.
Este equilibrio entre accesibilidad y control lo hace ideal para equipos que quieren empezar de forma sencilla y luego escalar la inteligencia del chatbot a medida que crece el negocio.
2. ManyChat
Ideal para: Equipos que buscan recomendaciones de productos en redes sociales
ManyChat es una plataforma líder de chatbots para apps sociales y de mensajería como Instagram, WhatsApp y Messenger. Está diseñada para automatizar marketing y ventas, ayudando a las marcas a ofrecer recomendaciones de productos directamente en las conversaciones.
La configuración es visual e intuitiva, así que los equipos de marketing pueden crear flujos rápidamente sin programar. Es ideal para marcas sociales que dependen de los mensajes directos y quieren personalizar la experiencia de compra donde ya están sus clientes.
La contrapartida es la personalización: si necesitas lógica avanzada de productos o integración con el backend, no es tan flexible como las plataformas orientadas a desarrolladores.
3. Tidio
Ideal para: Equipos que quieren un bot de recomendación sencillo y listo para usar
Tidio combina chat en vivo y automatización con IA, lo que lo convierte en una opción popular para pequeños comercios electrónicos. Permite conectar con los visitantes al instante y automatizar sugerencias de productos y tareas de soporte a través de su asistente de IA, Lyro.
Es fácil de configurar, asequible y eficaz para tiendas que quieren mejorar la conversión sin contratar más personal de soporte.
El enfoque de la plataforma en la facilidad de uso implica una profundidad limitada: es ideal para catálogos pequeños, pero menos adecuada para flujos de recomendación avanzados.
4. ChatFuel
Ideal para: Empresas que dependen mucho de Facebook e Instagram
Chatfuel es una plataforma sin código centrada en el comercio conversacional a través de canales como Facebook, Instagram y WhatsApp. Está pensada para vender donde los clientes conversan, ofreciendo sugerencias de productos, promociones e incluso opciones de pago directamente en la conversación.
Esta plataforma es conocida por su rapidez de lanzamiento e integración sencilla con tiendas sociales. Así que es una buena opción para marcas que venden por mensajes directos o anuncios. Te ayudan a entrar en los DMs, como dicen los jóvenes.
Eso sí, es más una herramienta de automatización de marketing que un motor robusto de recomendaciones: mejor para resultados rápidos que para personalización profunda.
5. Octane AI
Ideal para: Tiendas online que quieren recomendaciones tipo cuestionario
Octane AI es una plataforma centrada en Shopify que utiliza cuestionarios de productos y lógica conversacional para guiar a los compradores hacia los productos adecuados. Es especialmente buena captando datos zero-party —preferencias que los compradores comparten voluntariamente— para personalizar futuras recomendaciones.
Esta se integra estrechamente con Shopify y herramientas de marketing como Klaviyo, así que es una opción habitual para marcas DTC que quieren aumentar el valor medio del pedido y la retención con sugerencias personalizadas.
Sin embargo, Octane es menos flexible fuera del ecosistema de Shopify. Es una opción pensada para Shopify.
6. Robofy AI
Ideal para: Sitios web pequeños que buscan un bot tipo preguntas frecuentes
Robofy AI es un creador de chatbots ligero para pequeñas empresas. Es económico y fácil de configurar, lo que lo hace accesible para marcas que quieren probar recomendaciones de productos impulsadas por IA sin invertir en una plataforma costosa.
Robofy AI cubre bien lo esencial: tareas básicas de recomendación y soporte en sitios web, ayudar a los clientes a encontrar lo que necesitan rápidamente, etc.
No está diseñado para personalizaciones avanzadas o lógica compleja, pero para tiendas pequeñas ofrece buen valor y resultados rápidos.
Cómo crear un bot de recomendación de productos paso a paso
1) Elige tu plataforma de chatbot
Con el auge de las plataformas de IA, hay muchas opciones. Elige una que se conecte a tu catálogo, soporte RAG/Bases de Conocimiento y te permita controlar la lógica (no solo usar plantillas).
Si quieres nuestra opinión, puedes consultar nuestras recomendaciones para:
- Las mejores plataformas de chatbot
- Las mejores plataformas de chatbot de marca blanca
- Las mejores plataformas de chatbot de código abierto
De lo contrario, usa tu buscador favorito, un LLM o consulta a tus amigos y familiares de confianza (que seguro están tan obsesionados como tú con elegir una plataforma de chatbot).
2) Conecta tu catálogo de productos
Aquí es donde RAG hace el trabajo pesado. Tu bot de recomendaciones usará las Bases de Conocimiento que le des para mostrar los productos correctos, revisar inventario y mantener todo actualizado.
Sube o conecta tus datos de productos — desde Shopify, WooCommerce, una hoja de cálculo o tu base de datos interna. Asegúrate de que cada producto incluya lo básico: nombre, descripción, precio, imagen, enlace y disponibilidad.
3 consejos pro:
- Agrega una descripción muy detallada de los productos.
- Incluye un conjunto de datos de compras conjuntas
- Configura una sincronización automática para que tu Base de Conocimiento se mantenga actualizada a medida que cambia tu catálogo
3) Indica al bot su propósito y estilo
Una vez conectado tu catálogo, es momento de darle a tu chatbot algo de personalidad y una descripción clara de su función. Aquí es donde defines su propósito, tono y flujo.
En Botpress (o cualquier plataforma similar), comienza con una indicación sencilla como:
“Eres un asistente de compras. Haz algunas preguntas para entender lo que busca el cliente y luego recomienda 3 productos que encajen, con una breve descripción y precio. Mantén la conversación fluida y segura.”
Luego, ajusta el tono para que encaje con tu marca. Si tu empresa tiene un tono divertido, añade un toque de humor. Si es más premium, mantén las respuestas concisas y directas.
También puedes añadir respuestas rápidas para facilitar la navegación a tus usuarios, como “Muéstrame más opciones”, “Comparar precios” o “Filtrar por color”.
4) Añade lógica para las recomendaciones
El siguiente paso es decirle a tu chatbot, en lenguaje sencillo, cómo quieres que haga las recomendaciones.
En una plataforma de chatbot de bajo código, puedes dar instrucciones como:
- “Excluye los productos agotados al hacer recomendaciones.”
- “Muestra al usuario las 3 o 4 opciones más relevantes, no una lista completa de productos.”
Si usas una plataforma que soporte memoria, tu chatbot puede volverse más inteligente con el tiempo — recordando lo que les gustó a los usuarios, lo que compraron o lo que han visto antes.
También puedes profundizar en la lógica. Por ejemplo, tu bot podría recomendar productos relacionados (“quienes compraron esto también compraron…”), promocionar novedades o destacar primero los productos mejor valorados.
5) Publica el bot
Hay al menos 3 lugares donde puedes elegir desplegar tu bot: en tu sitio web, en un canal de mensajería o red social, o en una plataforma de e-commerce.
Opción 1: Sitio web
La mayoría de los chatbots de recomendación de productos se implementan en sitios web.
Un chatbot para sitio web es adecuado para la mayoría de las empresas, ya que puede guiar a los clientes mientras navegan, ayudándoles a comparar productos o respondiendo preguntas rápidas antes de la compra.
Antes de lanzarlo, verifica que sea compatible con móviles, cargue rápido y no bloquee tus principales llamados a la acción.
Consejo pro: La ubicación importa — un chatbot que se abre en las páginas de producto suele convertir mejor que uno que solo aparece en la página principal.
Opción 2: Canales de mensajería como WhatsApp o Facebook Messenger
Algunos chatbots de recomendación de productos (especialmente fuera de Norteamérica y Asia) se implementan como chatbots de WhatsApp. Si ese es tu objetivo, asegúrate de elegir una plataforma de chatbot que ofrezca una integración de WhatsApp preconstruida para chatbots.
Estos canales son ideales para volver a captar clientes, como recomendaciones después de la compra, alertas de reposición o recordatorios de fidelidad.
Opción 3: Shopify y otras plataformas de e-commerce
Si vendes a través de una plataforma de e-commerce como Shopify, Taggar o WooCommerce, puedes desplegar tu bot directamente en estas plataformas.
La forma más sencilla de hacerlo es eligiendo un creador de chatbots que tenga integraciones preconstruidas para la plataforma de e-commerce que usa tu negocio (¡hola!).
Al desplegarlo en una plataforma de e-commerce, el chatbot puede sincronizar inventario automáticamente, extraer información de productos y rastrear la actividad del usuario entre sesiones.
Consejo pro: Conecta tu bot a tu sistema de analítica o CRM para que cada interacción se refleje en tus datos de ventas. Así sabrás qué recomendaciones realmente generan compras.
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