Se incorporó una nueva vista que muestra todas las experiencias asociadas a una personalización seleccionada, junto con métricas clave como impresiones, clics, conversiones, revenue, entre otras. Esta funcionalidad permite comparar fácilmente el desempeño de cada experiencia dentro del mismo contexto, facilitando la toma de decisiones para optimizar y escalar las variantes más efectivas.

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Ahora es posible filtrar por experiencia dentro del módulo de analíticas de recomendaciones, una vez seleccionada una personalización. Esta mejora resulta especialmente útil cuando una misma personalización contiene múltiples experiencias, permitiendo analizar el rendimiento de cada una de forma individual.

De este modo, se obtienen insights más precisos para optimizar estrategias según el comportamiento de cada experiencia.

Incorporamos la posibilidad de importar listas de SKUs en las estrategias de recomendación personalizadas del tipo "Promocionar ítems". Esta funcionalidad permite a los usuarios pegar múltiples SKUs directamente, agilizando significativamente la carga y configuración de productos dentro de la estrategia. Ideal para campañas puntuales, promociones estacionales o selección manual de productos clave.

Se incorporó una nueva vista de timeline en el módulo de analíticas de recomendaciones para visualizar la evolución de las compras impulsadas por productos recomendados. Esta vista permite analizar métricas como transacciones, revenue, AIV (valor promedio por ítem), cantidad de productos vendidos y UPT (unidades por transacción), con agregación diaria, semanal o mensual según el período y la ventana de atribución seleccionada. Además, se incluyen métricas específicas de compras que contuvieron al menos un producto recomendado.

Esta funcionalidad facilita la evaluación continua del impacto de las recomendaciones en las conversiones y permite detectar patrones o tendencias que mejoren las decisiones estratégicas.

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Se optimizó el rendimiento del módulo de analítica de Broadcasts, permitiendo una visualización de datos más rápida y una experiencia de navegación más fluida.

Además, se incorporaron nuevas capacidades de atribución para medir el impacto de las campañas, permitiendo atribuir compras tanto a aperturas como a clics, con ventanas de atribución configurables: mismo día del envío, 1 día, 7 días y 14 días posteriores. Estas mejoras brindan una visión más precisa del aporte real de cada broadcast a las conversiones.

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Se incorpora una nueva vista que permite visualizar todos los broadcasts enviados dentro de un periodo de tiempo seleccionado. Para cada campaña, se muestran métricas clave como mensajes enviados, aperturas, clics y más, con la posibilidad de ordenar la lista por cualquiera de estos indicadores.

Esta funcionalidad facilita la comparación rápida entre campañas, permitiendo identificar cuáles fueron más efectivas y sirviendo como base para iterar y optimizar las estrategias de comunicación en función del desempeño observado.

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El módulo de analítica de recomendaciones fue renovado para brindar una visión mucho más completa del impacto de las recomendaciones en el sitio. Se incorporaron múltiples ventanas de atribución (misma sesión, 1, 7 y 14 días) que permiten analizar tanto el rendimiento inmediato como el diferido de los widgets.

Además, se agregaron nuevas métricas como funnel de engagement que permite entender la progresión del comportamiento del usuario y mediciones que comparan el impacto de las recomendaciones sobre los valores totales del sitio (revenue, cantidad de ítems vendidos, AOV, etc.), ofreciendo así una perspectiva clara del aporte real de las recomendaciones.

Todo esto con una experiencia de navegación más rápida y fluida gracias a mejoras en performance.

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Se agregó un nuevo bloque en el módulo de Recommendations Analytics que permite visualizar el impacto directo de las recomendaciones sobre el revenue y la cantidad de productos comprados.

Esta funcionalidad compara el rendimiento de los usuarios expuestos a recomendaciones con los valores totales del sitio, facilitando la medición del aporte concreto de la personalización en la conversión, el ticket promedio y el volumen de productos vendidos.

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Se incorporó un nuevo reporte que permite visualizar el ranking de productos según su frecuencia de recomendación y la cantidad de clics recibidos. Esta herramienta ayuda a identificar los productos con mejor desempeño dentro de las estrategias de recomendación, detectar aquellos con alta visibilidad pero baja interacción, y ajustar las recomendaciones para maximizar su efectividad.

El ranking ofrece información clave sobre las preferencias de los usuarios y el atractivo de cada producto, facilitando decisiones más precisas en personalización y estrategia comercial.

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Se amplió el módulo de Analytics de Recomendaciones con una nueva vista que lista todas las personalizaciones que registraron al menos una impresión en el período analizado. Para cada una se presentan métricas clave como clientes impactados, sesiones, impresiones, clics, CTR, conversiones y revenue generado.

Esta funcionalidad permite evaluar el rendimiento individual de cada acción personalizada, facilitando el análisis comparativo y la optimización de estrategias.

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