El sistema multi-agente de recomendación para centros comerciales es un marco impulsado por IA basado en una arquitectura multi-agente para mejorar la experiencia de compra. Incluye agentes que rastrean las interacciones de los visitantes; agentes de preferencias que analizan datos pasados y en tiempo real; y agentes de recomendación que generan sugerencias personalizadas de productos y promociones. Los agentes se comunican mediante un protocolo de paso de mensajes para actualizar modelos de usuario, compartir insights entre agentes y ajustar las recomendaciones de manera dinámica. Soporta integración con CMS y POS para retroalimentación en tiempo real de inventario y ventas. Su diseño modular permite a los desarrolladores personalizar comportamientos, integrar nuevas fuentes de datos y desplegar en diversas plataformas. Ideal para grandes entornos minoristas, mejora la satisfacción del cliente y aumenta las ventas con recomendaciones precisas y contextuales.

Mediar es una plataforma de analítica de video minorista impulsada por IA, diseñada para proporcionar a minoristas y marcas profundas percepciones sobre su embudo de conversión, comenzando desde el tráfico, el compromiso y llegando a la conversión final. Al aprovechar tecnologías avanzadas de IA y video, Mediar ayuda a las empresas a comprender el comportamiento del cliente, optimizar los diseños de las tiendas y mejorar el rendimiento general de las ventas. Convierte datos de video en insights accionables, permitiendo a los minoristas tomar decisiones informadas para aumentar el compromiso del cliente y mejorar las tasas de conversión.