El principal problema era que muchos clientes repetían siempre los mismos platos o podían tener dificultad para descubrir nuevas opciones dentro del catálogo semanal. Esto podía limitar la variedad en sus pedidos y reducir las posibilidades de que probaran platos nuevos que realmente podrían gustarles.

Además, al cambiar la oferta de platos cada semana, era necesario contar con una herramienta que pudiera adaptar las recomendaciones de forma dinámica, sin depender únicamente de recomendaciones manuales o genéricas para todos los usuarios.

La solución consiste en un recomendador inteligente que combina dos enfoques principales. Por un lado, analiza las características de los platos que cada cliente suele comprar, identificando patrones en sus preferencias: tipos de ingredientes, recetas, estilos de cocina, platos más ligeros, platos más contundentes, opciones vegetarianas, proteínas favoritas o sabores recurrentes.

Por otro lado, el sistema compara el comportamiento del cliente con el de otros usuarios que compran platos parecidos. De esta forma, si otros clientes con gustos similares han comprado y repetido ciertos platos, el recomendador puede proponerlos como opciones relevantes.

Con ambos enfoques, el sistema genera una selección personalizada de platos para cada usuario, priorizando aquellos que tienen más probabilidad de gustarle y adaptándose al catálogo disponible de cada semana.

El recomendador puede aplicarse directamente en la plataforma de pedidos de Tappers, mostrando una sección de “platos recomendados para ti” antes de finalizar la compra.

También puede utilizarse en comunicaciones personalizadas, como emails o notificaciones semanales con sugerencias adaptadas al catálogo disponible. Otra aplicación destacada es su uso interno para analizar tendencias de consumo, detectar combinaciones de platos atractivas y mejorar la planificación del menú semanal.