Recomaze AI AgentCapa de comercio con AI que arregla la descubiertabilidad del catálogo y ejecuta un comerciante de ventas conversacional en tu tienda

Recomaze AI Agent es una plataforma de comercio enfocada en hacer que las tiendas en línea sean descubribles y recomendables para los asistentes de inteligencia artificial, al tiempo que impulsa la personalización en el sitio. Aborda un cambio que la empresa destaca: los compradores solicitan cada vez más a herramientas como ChatGPT, Gemini y Perplexity recomendaciones de productos, y muchos catálogos minoristas no están estructurados de una manera que estos modelos puedan leer o mostrar con precisión. El producto combina tres etapas principales. Un escaneo de descubrimiento verifica cómo aparece una tienda en múltiples motores de inteligencia artificial para consultas de alta intención, identificando productos y categorías donde se recomiendan competidores en su lugar. Una etapa de solución genera títulos listos para inteligencia artificial, descripciones, preguntas y respuestas, y datos estructurados a escala en todos los SKU para mejorar la legibilidad de las máquinas. Una etapa de agente de ventas despliega un asistente de inteligencia artificial conversacional en la tienda en línea, entrenado en el catálogo de la tienda, que responde a las preguntas de los compradores y muestra productos relevantes. Está dirigido a minoristas de comercio electrónico, particularmente aquellos con catálogos grandes o multilingües, que desean mejorar la visibilidad en la búsqueda impulsada por IA y aumentar la conversión en el sitio. Recomaze se posiciona como una capa de datos unificada que consolida el catálogo, el comportamiento de los visitantes y los datos de conversación en una memoria persistente que los agentes de IA pueden leer y actuar en consecuencia. La empresa cita un despliegue con Newpharma que abarca más de 45.000 productos y más de 1.700 marcas, informando de aumentos en artículos de cesta añadidos y ventas de catálogo. Un panel de control muestra acciones clasificadas como lagunas de atributos de catálogo, consultas perdidas, conversiones de agente y menciones de competidores, junto con métricas de referencia como la puntuación de visibilidad, el volumen de conversaciones y la tasa de añadir a cesta. Al igual que con cualquier herramienta reportada por el proveedor, las estadísticas citadas y las mejoras en conversiones provienen de la empresa y de clientes seleccionados, por lo que los resultados variarán según la tienda, la calidad del catálogo y la mezcla de tráfico. Los compradores deben evaluarla frente a motores de recomendación de productos dedicados, herramientas de búsqueda en sitio y servicios de optimización de búsqueda con IA emergentes, dependiendo de sus prioridades.