DreamWare

Prototype

Inspiration Las marcas pierden millones al no identificar cambios en el comportamiento de compra. Nos inspiramos en resolver esto con IA, anticipando la pérdida de clientes y generando lealtad real.

What it does DreamWare detecta patrones de compra históricos, segmenta a los clientes con clustering y predice inactividad mediante machine learning. A partir de ello, genera retos de lealtad personalizados para retener a los consumidores.

How we built it Integramos múltiples archivos de ventas, realizamos ingeniería de datos para calcular métricas por cliente, aplicamos KMeans para clustering y entrenamos un modelo Random Forest para predecir clientes inactivos. Finalmente, diseñamos retos con incentivos de máximo 2% del ticket esperado.

Challenges we ran into Unificamos datos de muchos CSV con estructuras distintas, afinamos los hiperparámetros del modelo y definimos reglas comerciales claras para retos realistas, medibles y escalables.

Accomplishments that we're proud of Logramos un modelo predictivo con más del 90% de accuracy, visualizamos segmentos con insights clave y conectamos analítica avanzada con una acción comercial directa: un reto de lealtad accionable.

What we learned Entendimos cómo escalar modelos de ML con datos reales, la importancia del preprocesamiento, y cómo conectar inteligencia artificial con decisiones comerciales prácticas y medibles.

What's next for DreamWare Automatizar la generación de retos en tiempo real, integrar el sistema con plataformas CRM y gamificar la experiencia del cliente para aumentar la recompra y lifetime value.