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El motor es un bandido contextual: para cada cliente elige una acción (un cupón o ninguno), registra con qué probabilidad la eligió y, pasados N días, mide qué margen dejó. Con eso aprende sin necesitar que tú montes experimentos.

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Las cuatro reglas que hacen posible aprender

  1. Cada decisión guarda su propensión. Es la probabilidad con la que el motor eligió esa acción para ese cliente. No se puede reconstruir después; por eso el motor decide y el CRM no cambia la acción sin avisar.
  2. Tú confirmas lo que hiciste. POST /v1/decisiones/{id}/ejecucion dice si aplicaste la decisión tal cual, la cambiaste o la rechazaste. Sin eso, el motor sigue decidiendo pero no aprende bien.
  3. El cupón lleva el decision_id. Cuando emites el cupón decidido, el evento CUPON_RECIBIDO lo trae. Así la redención, el margen y la baja se atribuyen a la decisión correcta.
  4. Una decisión por cliente cada N días. Mientras una ventana de recompensa está abierta, el cliente no es elegible: si lo pides, recibes «nada» con la decisión abierta. Es lo que hace comparables las decisiones.

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Grupos de control y exploración

Un 5 % de los clientes (fijo por trimestre) no recibe nunca cupón y otro 5 % recibe la regla que ya usabas. Son la prueba de que el motor funciona, comparada semana a semana en la consola. Además, una fracción pequeña de decisiones se toma al azar entre las permitidas (exploración): sin ella el motor solo aprendería de lo que ya hace.

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Qué ve el motor de un cliente

Solo su historial de eventos seudonimizado: compras por categoría con margen, cupones recibidos, redimidos y caducados, altas y bajas. Ni nombre, ni correo, ni teléfono. Con eso calcula unas decenas de señales (recencia, frecuencia, valor, fatiga de cupones, redención, bajas tras cupón…) y estima el margen esperado de cada acción.