Una plataforma de ecommerce de manualidades por suscripción en EE. UU.
Búsqueda semántica personalizada que subió la conversión un 30% y atiende más de 100M de consultas mensuales con latencia menor a 50ms.
+30%
Mayor tasa de conversión
40%
Más resultados relevantes encontrados
<50ms
Latencia de búsqueda con más de 100M de consultas/mes
La plataforma por suscripción exigía etiquetar cada imagen a mano, con varios minutos por recurso y un equipo dedicado. Eso ponía un techo a la escalabilidad del contenido y generaba ineficiencias operativas permanentes.
El etiquetado manual no garantizaba consistencia, lo que derivaba en malas experiencias de búsqueda. Los usuarios tenían dificultades para encontrar contenido relevante para sus proyectos, con más fricción y menos renovaciones de suscripción.
Los usuarios necesitaban buscar terminología muy específica de manualidades, contenido con derechos de autor, nombres de personajes y requisitos de proyecto con matices que los buscadores genéricos no podían entender.
Con más de 100M de consultas mensuales y una biblioteca de contenido en crecimiento acelerado, la infraestructura existente no podía escalar manteniendo alta la calidad de búsqueda y los tiempos de respuesta por debajo de 50ms.
Pento entrenó modelos de deep learning especializados sobre millones de recursos propios de manualidades para capturar terminología con matices y conocimiento del dominio. Construidos con Python y PyTorch, los modelos entienden contextos de manualidades, contenido con derechos de autor y nombres de personajes que los modelos genéricos pasan por alto.
Pento implementó indexación vectorial y consultas de similitud sobre OpenSearch, ajustadas para un recall rápido, de modo que los usuarios encuentran recursos relevantes con un 40% más de frecuencia gracias a la comprensión semántica y no a la coincidencia de palabras clave.
El despliegue se hizo sobre AWS SageMaker con chips Inferentia para inferencia de baja latencia a escala, sirviendo cientos de solicitudes por segundo con latencia menor a 50ms y reemplazando al buscador anterior sin necesidad de mantener un sistema en paralelo.
Pento incorporó un framework de A/B testing para mejorar la experiencia de forma continua, validando en tiempo real los cambios en el algoritmo de búsqueda y sosteniendo la mejora de la experiencia y de las tasas de conversión.
La plataforma logró un 30% más de conversión gracias a una experiencia de búsqueda mucho mejor. Los usuarios encuentran los recursos correctos con un 40% más de frecuencia, lo que impulsa la interacción y las renovaciones, mientras el sistema maneja más de 100M de consultas al mes con tiempos de respuesta consistentes por debajo de 50ms.
Automatizar la comprensión del contenido eliminó los cuellos de botella del etiquetado manual. La solución escala junto con el crecimiento del catálogo sin perder calidad, reduce costos operativos y libera a los equipos especializados para tareas de mayor valor.
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