Se introducen mejoras en la interfaz y experiencia de usuario (UI/UX) del proceso de creación y edición de personalizaciones en GoPersonal. Los cambios buscan simplificar la configuración de las experiencias, mejorar la organización de las opciones disponibles y facilitar la navegación entre los distintos pasos del proceso.

Estas mejoras permiten trabajar de forma más intuitiva al crear o modificar personalizaciones, agilizando la gestión de experiencias y haciendo más sencillo el trabajo diario desde el Admin.

Se incorpora la optimización del horario de envío para que cada cliente reciba los Broadcasts en el momento más adecuado según su comportamiento. Cuando existe historial de interacciones, la plataforma utiliza información para identificar cuándo es más probable que cada cliente interactúe.

Esta funcionalidad permite personalizar el momento de envío para cada destinatario, en lugar de enviar la campaña a todos al mismo tiempo, buscando mejorar las tasas de apertura y clics y aumentar el engagement de las comunicaciones.

Se incorpora GoPersonal Agent powered by Calvin, un nuevo agente de IA diseñado para convertirse en un asistente dentro de la plataforma y acompañar a los usuarios en diferentes etapas de su trabajo. A través de una conversación, permite realizar consultas sobre el funcionamiento de GoPersonal, obtener respuestas sobre las distintas funcionalidades y resolver dudas sin necesidad de buscar manualmente en la documentación.

El agente también puede analizar la información disponible en Analytics y responder preguntas sobre los resultados, facilitando la interpretación de métricas y el acceso a insights de la plataforma. Además, permite pasar de la consulta a la acción: puede generar contenido para personalizaciones, Journeys y mensajes de Broadcasts, ayudando a crear y preparar experiencias directamente desde la conversación.

De esta forma, GoPersonal Agent combina soporte, análisis y creación de contenido en un mismo lugar, haciendo más simple interactuar con la plataforma y llevar una idea desde una pregunta o necesidad hasta una experiencia lista para configurar.

Se actualiza la interfaz de creación de Broadcasts para simplificar el proceso de configuración y mejorar la experiencia de uso. La nueva UI/UX organiza de forma más clara las distintas opciones y facilita la navegación durante la creación de una campaña.

La mejora permite configurar los Broadcasts de forma más clara y ordenada, reduciendo la fricción durante el proceso de creación.

Se incorpora un probador de estrategias de recomendaciones que permite ejecutar una estrategia estándar o custom y visualizar los productos que devolvería el widget. Es posible realizar la prueba para Home o Detalle de Item, seleccionar opcionalmente un customer y definir la cantidad de productos a obtener.

La funcionalidad permite validar el comportamiento de las estrategias antes de utilizarlas en una personalización, facilitando la revisión de los productos recomendados y el ajuste de las estrategias según el resultado obtenido.

Se incorporan nuevas condiciones que permiten crear audiencias a partir de las búsquedas realizadas por los clientes en distintos canales. Es posible segmentar según consultas específicas, utilizando la intención de búsqueda y los intereses expresados por cada cliente para definir experiencias más relevantes.

Esta funcionalidad permite aprovechar el comportamiento de búsqueda para personalizar contenidos, recomendaciones y comunicaciones, alineándolos con los intereses de cada audiencia.

Se incorpora un nuevo dashboard de Analytics para analizar el catálogo en su totalidad, independientemente de si los productos participan o no en recomendaciones o personalizaciones. La información se organiza en cinco vistas: Catálogo, Conversión, Popularidad, Feedback y Oportunidades, permitiendo conocer el estado actual de los productos, su desempeño, cuáles generan mayor interés, las valoraciones de los clientes y sobre qué productos existen oportunidades de mejora.

De esta forma, es posible obtener una visión integral del catálogo y detectar productos que se destacan o que requieren atención a partir de su comportamiento y desempeño.

Se incorpora la posibilidad de realizar A/B testing entre distintas estrategias de recomendaciones dentro de una misma personalización. El tráfico puede distribuirse entre dos o más variantes, utilizando estrategias estándar o estrategias custom, para comparar su rendimiento sin necesidad de crear personalizaciones independientes.

El test permite definir como objetivo CTR o Revenue y analizar impresiones, clicks, CTR, compras, revenue y probabilidad de ganar para cada variante. Una vez identificado el mejor resultado, es posible marcar una estrategia como ganadora y asignarle el 100% del tráfico.

Se incorpora una nueva funcionalidad para recolectar y mostrar feedback sobre productos directamente en el sitio web. Se incluye un template de Feedback de Productos que permite a los clientes calificar los productos y dejar sus opiniones, mostrando además el promedio de valoración y el detalle de las reseñas.

Desde el Admin es posible consultar todos los feedbacks recolectados y acceder a métricas y analíticas para analizar las valoraciones y opiniones de los clientes sobre los productos.

Se incorpora un modo de prueba que permite ejecutar un Journey con un customer real antes de activarlo y seguir paso a paso cómo se comporta cada nodo. Es posible seleccionar el customer, la interacción que dispara el Journey y acelerar las esperas para recorrer rápidamente flujos que contienen demoras.

Durante la prueba se puede consultar el resultado de cada decisión, condición, espera, notificación o acción, incluyendo el contexto utilizado y los valores reales evaluados. También es posible repetir una prueba, realizar nuevos tests y consultar el historial de ejecuciones anteriores, facilitando la validación del Journey antes de utilizarlo en producción.