Vou construir um motor de recomendação de produtos para sua loja online


Sobre este Serviço
Tradução automática
Já viu aquela mensagem "clientes que compraram isso também compraram" na Amazon ou "você também pode gostar" em outros lugares? Eu vou criar essa mesma lógica para sua loja, baseada nos padrões reais de compra dos seus clientes, não em regras fixas ou suposições.
Como funciona: Eu analiso o histórico de pedidos e detecto quais produtos são frequentemente comprados juntos. Assim, sua loja pode sugerir automaticamente produtos relacionados para cada cliente, aumentando o valor médio do pedido e melhorando a experiência de compra.
O que está incluído:
- Módulo Python limpo, documentado e pronto para integrar.
- Adaptado aos seus campos de produto (nome, id, preço, etc.).
- Demo funcional com dados de exemplo para você ver os resultados antes de integrar.
- Código disponível no GitHub como referência de qualidade: github.com/kennyunu/motor-recomendaciones
Ótimo para:
- Loja online que já possui um catálogo e quer aumentar as vendas cruzadas.
- Desenvolvedores que precisam dessa peça específica sem precisar criar do zero.
- MVPs que querem se destacar com uma funcionalidade que a maioria das lojas pequenas não tem.
Conheça mais sobre Kenny Rivera
Python Developer, Data Structures and Automation
- A partir deColômbia
- Membro desdejun. de 2026
Idiomas
Espanhol, Inglês, Português
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso já ter uma loja construída?
Não é necessário para o pacote Básico — entregarei o módulo funcional com dados de exemplo. Para integração real (Padrão ou Premium), precisarei de acesso ou informações sobre seu projeto atual.
Em que linguagem isso foi feito?
Python puro, sem dependências externas pesadas — fácil de integrar na maioria dos backends.
O que você precisa de mim para começar?
Um exemplo do seu catálogo de produtos (nome, id), e se possível, um exemplo do seu histórico de pedidos (quais produtos foram comprados juntos). Se ainda não tiver histórico, posso trabalhar com dados simulados como ponto de partida.

