Historias de Clientes (Chile)
¿Cómo optimizó Pillín la experiencia de navegación en su tienda online?
Repasamos el recorrido de una marca líder en indumentaria infantil en Chile y los resultados obtenidos a partir de la incorporación de I.A en su sitio.
Acerca de Pillín
La historia de Pillín comenzó hace más de 60 años, como una empresa familiar dedicada a la producción a la ropa para bebés e infancias, las cuales eran ofrecidas en su única tienda y en tiendas por departamento. Luego de una larga trayectoria y un crecimiento permanente, en 2006 comenzó a abrir tiendas a lo largo de Chile, hoy cuenta con 62 tiendas físicas y este año abrirá 2 más, en Antofagasta y Chillan. En 2016 inauguraron su tienda online, hito que derivó en un exponente aumento de las ventas a nivel nacional y los llevó a consolidarse como referentes en el área de retail infantil en Chile.
Soluciones
Recomendación de Productos, Automatización de contenidos, Personalización en Carruseles, Emails y Buscador, Base de datos, Desarrollo en PLPs.
Beneficios concretos después de incorporar Braindw
- Productos adaptados a intereses de los consumidores
- Disminución de las tareas manuales
- Facilitación en la administración de contenidos
- Reducción en la tasa de rebote
- Incremento del engagement
- Mejora en la performance de listados y productos
- Personalización a sus campañas de email marketing
- Optimización en la experiencia de compra
Pillin + Braindw en números

“Encontramos en Braindw un socio comprometido que estuvo a la altura de nuestros desafíos y necesidades. Buscábamos una mejora capaz de optimizar la experiencia de búsqueda y de navegación de los usuarios en el sitio, considerando la complejidad de nuestro catálogo».
Consultamos con proveedores y VTEX nos recomendó BDW para la incorporación de inteligencia y automatización. Junto a sus equipos de desarrollo y de atención al cliente logramos abordar un ajuste estructural en la ruta de categorías e implementar la automatización de los contenidos. Sus equipos de desarrollo y de atención al cliente emprendieron la tarea codo a codo junto con el área de marketing de Pillín. Encontramos en BDW un socio comprometido que estuvo a la altura de nuestros desafíos y necesidades.
Sebastián Tala Flores, Gerente de Retail
Desafíos
Antes de haber incorporado Braindw, Pillín contaba con una limitación en la ruta de categorías que impactaba en la experiencia del usuario. A su vez, su equipo precisaba de una herramienta que le permitiera alivianar las actualizaciones manuales y dedicarse a las estrategias comerciales.
Para poder activar el motor de recomendaciones en listados de productos (PLP) y en ficha de producto (PDP) BDW desarrolló una mejora en dicho circuito.
La nueva distribución de categorías y la implementación de algoritmos de recomendación en las distintas secciones del sitio impulsaron un incremento del engagement y una reducción de 10% del rebote. Por otro lado, las soluciones provistas por BDW, la automatización en el ordenamiento y la creación de contenidos, le permitieron al equipo de Pillín agilizar los procesos internos.
Resultados
Hoy Pillín ofrece relevancia en contenidos y consolida una agilización de los procesos internos. La inteligencia artificial de Braindw le permite actualizar y personalizar sus contenidos de manera permanente. Los consumidores reciben sugerencias, de productos relacionados y/o complementarios, basadas en sus intereses y su historial de comportamiento. El ordenamiento preciso y las recomendaciones hyper relevantes fomentaron una mayor fidelización de los clientes, aumentando las probabilidades de conversión a ventas del sitio.
Casos de uso
Los algoritmos generados por Braindw le permiten a Pillín analizar el comportamiento e historial de compra de sus usuarios y entregarles los productos más cercanos a sus intereses dentro de carruseles automatizados. A su vez, Braindw provee al equipo de marketing de Pillín la autonomía para definir ubicaciones de los mismos en las distintas secciones del sitio y adjudicar el tipo de ordenamiento mediante un panel de administración.
A continuación:
- Recomendaciones por ranking en PLP.
- Recomendaciones por filtrado colaborativo y cross selling – sugerencia automática y personalizada de productos complementarios – de BDW en las páginas de productos y en las categorías de Pillín.
- Recomendaciones basadas en comportamiento del usuario