E-commerceCase Destaque
Seven
Plataforma de recomendação com modelos estáticos não personalizava experiência e limitava conversão.
Real-time personalization com latência <100ms
Resultado 1
Aumento de 35% em conversão
Resultado 2
CTR de recomendações: +60%
Resultado 3
O Desafio
Plataforma de recomendação com modelos estáticos não personalizava experiência e limitava conversão.
A Solução
Resumo Executivo
Seven, marketplace de moda, tinha recomendações estáticas batch. Techrom implementou ML real-time que aumentou conversão em 35% com personalização instantânea.
Contexto
Recomendações genéricas geradas overnight não refletiam comportamento atual do usuário. Oportunidades de cross-sell perdidas.
Solução
ML real-time platform:
- Feature Store com features atualizadas streaming
- Model serving de baixa latência (<100ms)
- A/B testing automatizado
- Retraining contínuo
Resultados
- Conversão: +35%
- CTR recomendações: +60%
- AOV: +22%
- Personalização real-time
Resultados
Real-time personalization com latência <100ms
Resultado 1
Aumento de 35% em conversão
Resultado 2
CTR de recomendações: +60%
Resultado 3
AOV (Average Order Value): +22%
Resultado 4
Tecnologias Utilizadas
Feature Store
MLflow
Kafka
Redis
Kubernetes
“A plataforma de ML real-time da Techrom transformou nossa capacidade de personalização. Vimos impacto imediato em conversão e receita.”
CTO, Seven