Enriquecimiento Automatizado de Bases de Datos para Retail
Avolta una de las empresas más importantes del mundo del retail en aeropuertos, buscaba mejorar la riqueza y precisión de los datos asociados a su catálogo de productos, con el fin de ofrecer experiencias digitales más informativas y personalizadas a sus clientes.
En el mundo del retail en aeropuertos, donde los viajeros disponen de poco tiempo y se enfrentan a una oferta amplia y diversa, crear experiencias de compra interactivas y orientativas se ha vuelto una prioridad estratégica. No se trata simplemente de mostrar un catálogo en una pantalla, sino de diseñar entornos digitales que guíen al usuario hacia la mejor elección posible, conectando sus preferencias, contexto y perfil con los productos más relevantes del portafolio.
Para que este tipo de experiencia sea posible, resulta imprescindible contar con bases de datos de producto ricas, normalizadas y conectadas semánticamente. En este caso, Avolta identificó la necesidad de enriquecer su catálogo digital con información estructurada y detallada —como tipo, subtipo, maridajes, denominación de origen o notas sensoriales— con el fin de vincular de forma inteligente cada perfil de cliente con un universo de productos adecuado. Sin esta capa de conocimiento, cualquier sistema de recomendación o acompañamiento personalizado resulta superficial y limitado.
Reto
La base de datos interna contenía información incompleta o inconsistente en muchos de estos campos clave, lo que dificultaba la implementación de funcionalidades digitales orientadas al usuario, como filtros avanzados, sistemas de recomendación o contenido contextual. La gestión manual del catálogo era costosa, poco escalable y propensa a errores, especialmente dada la diversidad y dinamismo del portfolio de productos.
Solución con IA
Se diseñó e implementó un sistema de enriquecimiento automático de datos basado en inteligencia artificial, concebido específicamente para afrontar los retos de escalabilidad, dinamismo y precisión que requiere el entorno del retail aeroportuario. Utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), el sistema es capaz de analizar fuentes heterogéneas —como catálogos oficiales de marcas, webs de productos, fichas técnicas o bases de datos externas— y extraer de forma automatizada información clave sobre cada artículo del portfolio.
A través de procesos de normalización semántica, el sistema estandariza atributos fundamentales como tipo de producto, subtipo, denominación de origen, notas sensoriales o formatos de presentación. Esta información, una vez procesada y validada, se incorpora de forma estructurada en la base de datos interna de la empresa, permitiendo su uso directo en experiencias digitales interactivas como asistentes de compra, recomendadores personalizados o filtros inteligentes.
Uno de los elementos clave del diseño fue asegurar que el sistema pudiera operar como un proceso vivo: en lugar de una única carga masiva inicial, se desarrolló una arquitectura capaz de detectar, interpretar e integrar de manera continua las actualizaciones que se produzcan en los catálogos de producto a lo largo del tiempo. Esto permite que la base de datos se mantenga alineada con las novedades del mercado y con los cambios en la oferta, sin depender de procesos manuales constantes.
Cada modificación realizada por la IA queda registrada en un sistema de trazabilidad, que notifica automáticamente al equipo responsable. Este dispone de una interfaz de revisión que permite validar, ajustar o sobrescribir los datos generados, asegurando así el equilibrio entre automatización y control experto. En conjunto, la solución permite disponer de una base de datos siempre actualizada, rica en contexto y preparada para alimentar experiencias digitales que acompañan al cliente en su proceso de decisión, de forma personalizada, contextualizada y efectiva.
Impacto generado
El resultado ha sido la creación de una base de datos de productos significativamente más rica, precisa y estructurada, que se ha convertido en el núcleo de diversas experiencias digitales diseñadas para acompañar al cliente en su proceso de decisión. Esta base de datos enriquecida permite no solo mejorar la calidad de la información disponible para el usuario, sino también activar funcionalidades clave para el retail moderno: descripciones detalladas, sistemas de recomendación contextuales, filtros inteligentes y contenido dinámico adaptado al perfil de cada viajero.
Gracias a esta solución, la empresa ha podido desplegar dos experiencias ya activas en aeropuertos internacionales: un recomendador interactivo de licores —que ayuda a los usuarios a descubrir, comparar y elegir entre una amplia gama de destilados según sus preferencias, ocasiones de consumo o niveles de conocimiento— y otro especializado en vinos, que sugiere opciones personalizadas teniendo en cuenta criterios como el maridaje, el origen, la variedad de uva o incluso el nivel de complejidad del sabor.
Estas herramientas no solo enriquecen la experiencia del cliente, sino que también aumentan la visibilidad del catálogo, impulsan la conversión en entornos de compra rápida como los aeropuertos y aportan datos valiosos sobre el comportamiento y las preferencias de los usuarios. Además, al operar sobre una base de datos viva y actualizable dinámicamente, los sistemas se mantienen alineados con las novedades de producto y con los cambios del mercado sin necesidad de una gestión manual intensiva.
A nivel operativo, la automatización del enriquecimiento ha reducido de forma significativa la carga del equipo interno, mejorando la eficiencia en la gestión del catálogo, acelerando los tiempos de despliegue de nuevas funcionalidades digitales y garantizando una mayor consistencia en la calidad de los datos en todos los canales.