Miros
Miros · Imagen · Programación
Miros es una plataforma de descubrimiento de productos con IA para tiendas online. Analiza cómo navega el comprador y las imágenes del catálogo, y con eso personaliza la búsqueda y las recomendaciones.
Acerca de Miros
About
Qué es Miros
Miros es una capa de descubrimiento de productos que las tiendas online colocan encima de su catálogo. Detrás está una empresa con sede en Tallin y oficinas en Londres y Lisboa; su trabajo de visión por computadora nació de la investigación en la Universidad de Tartu, en Estonia. La tienda lo instala para mostrar productos que el comprador nunca llegaría a buscar.
El hueco que ataca la búsqueda en tiendas online está bien documentado. Según Miros, el 85% de quienes compran moda no toca el buscador, y el 90% de las búsquedas que sí se hacen son demasiado vagas para devolver algo útil. La búsqueda por texto da por hecho que la persona sabe nombrar lo que quiere. Quien busca un vestido para una boda, con cierto tono y escote concreto, normalmente no puede.
Los límites salen de ese mismo enfoque. Miros es una herramienta para negocios: se vende con una demo y un proyecto de implementación, no con un registro de autoservicio. Brilla en catálogos muy visuales como moda, muebles y decoración, y aporta mucho menos a una tienda cuyos clientes ya buscan por número de modelo.
Cómo empezar
- Pide una demo en el sitio de Miros con tu propio catálogo, para que la prueba corra sobre productos reales.
- Revisa la comparación directa contra tu buscador actual y define el alcance: búsqueda sin palabras, recomendaciones, shop the look o el paquete completo.
- Deja que Miros indexe el catálogo. La IA extrae atributos visuales y semánticos de las fotos de producto, así que no hace falta etiquetar nada a mano.
- Instala los widgets de JavaScript o conéctate por la API GraphQL, tanto en una tienda headless como en una tradicional.
- Sigue las sesiones en tu herramienta de analítica y amplía a más superficies de descubrimiento cuando la primera demuestre su valor.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Miros.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Tiendas de moda y ropa
- Tiendas de muebles y decoración
- Equipos de crecimiento y ecommerce
Tareas
- Subir la conversión del tráfico que navega sin buscar
- Reducir las búsquedas sin resultados
- Montar recomendaciones de productos con IA
- Crear colecciones a partir de la demanda
- Probar un reemplazo del buscador
Casos de uso
- Alguien que entra por primera vez sin cuenta
- Un pico de rebajas o de campaña navideña
- Descubrir conjuntos entre categorías
- Un marketplace con un catálogo enorme
Funciones clave
Búsqueda sin palabras
El comprador encuentra productos relevantes solo con navegar, sin consulta y sin filtros. Miros construye un perfil de preferencias en tiempo real a partir de la velocidad de desplazamiento, los clics, el tiempo de permanencia y los artículos que se ignoran. El proveedor habla de tasas de adopción del 20% al 55% en sus despliegues, un dato que importa porque cubre justo a quienes nunca abren el buscador.
Discovery Bar
Discovery Bar mejora el buscador de siempre en vez de sustituirlo. La persona escribe con lenguaje natural en 48 idiomas y cada consulta se cruza con su perfil de preferencias. Según Miros, así desaparecen casi todos los «no se encontraron resultados», una de las razones habituales para abandonar la compra.
Recomendaciones integradas
Casi todos los módulos de recomendaciones de productos con IA viven del historial de compra, que un visitante nuevo no tiene. Miros mezcla el parecido visual entre productos con el perfil en vivo, así que las sugerencias siguen siendo personales desde el primer clic. Las tiendas que lo usan reportan un mayor valor medio del pedido y más clics hacia el pago.
Shop the Look
Shop the Look compone conjuntos y ambientes con artículos de distintas categorías, ajustados al gusto cambiante de la persona. A diferencia de los bloques fijos de «completa el look», las combinaciones se actualizan cuando cambia el perfil. Es la función que mejor encaja en tiendas que venden conjuntos y no piezas sueltas.
Buscar por imagen
La persona sube una foto y Miros devuelve productos visualmente parecidos. El orden lo decide el comportamiento además del parecido de píxeles, así que dos personas que suben la misma imagen pueden ver resultados distintos. Esa mezcla es lo que lo separa de un simple comparador de imágenes.
Style Collections
Los equipos de merchandising suelen armar las colecciones a mano y renovarlas por calendario. Style Collections salen de los datos de señal, así que siguen la demanda cuando esta cambia. El equipo dedica menos horas a seleccionar y el escaparate se mantiene alineado con lo que la gente quiere.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Funciona en catálogos visuales donde la búsqueda por texto falla, sin etiquetar a mano las fotos de producto.
- La integración ronda las dos semanas del lado de la tienda, y el proveedor calcula menos de una semana de trabajo de un ingeniero.
- Convive con el motor de búsqueda que ya tienes, como Algolia o Elasticsearch, en lugar de obligar a reemplazarlo.
- Los resultados se miden con pruebas A/B aleatorias, así que la mejora se puede contrastar con el tráfico propio.
- Aguanta catálogos muy grandes, con tiempos de respuesta de 50 a 300 milisegundos.
Desventajas
- Sin precios públicos. La tienda tiene que pedir una demo y hablar con ventas antes de saber cuánto cuesta.
- Está pensado para negocios, así que un desarrollador suelto o un comercio pequeño no puede probarlo por su cuenta.
- El beneficio depende de catálogos visuales donde se navega mucho. Una tienda que vende repuestos por referencia nota mucho menos la diferencia.
- Los perfiles necesitan datos de interacción, así que los primeros instantes de una campaña con mucho tráfico no estarán del todo personalizados.
Preguntas frecuentes
Miros observa cómo se comporta la gente dentro de la tienda y con eso reordena productos en búsqueda, navegación y recomendaciones. En lugar de pedir que describan lo que quieren, lo deduce de lo que pulsan, cuánto se detienen y qué pasan de largo.
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