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# Recomendaciones

> Guía de upsell, cross-sell y downsell en el menú — con tus reglas, el motor de Fire spark, o ambos.

Las **recomendaciones** son los empujones comerciales que ayudan al cliente a encontrar una mejor opción para su pedido: un combo más completo, un acompañamiento extra o una alternativa más simple cuando está por irse. Viven sobre el menú sincronizado y respetan las mismas reglas de canal, tienda, fulfillment y horario que el resto del catálogo.

Para equipos de marketing y crecimiento, las recomendaciones son la forma de **merchandising en el flujo del pedido**, no solo en una categoría estática.

## Los tres tipos de recomendación

Fire spark soporta tres tipos. Cada uno responde a un momento comercial distinto.

| Tipo | Objetivo comercial | Cuándo usarlo | Ejemplo |
| - | - | - | - |
| **Upsell** | Subir ticket con una oferta **más completa o premium** | El cliente eligió un ítem base; muestra la versión mejorada o customización premium | Burger suelto → combo; toppings estándar → preset premium (extra queso, tocino) |
| **Cross-sell** | Vender **productos adicionales** al carrito | Ya hay un principal; sugiere acompañamientos que combinen bien | Burger → papas o postre; café → repostería |
| **Downsell** | **Proteger la conversión** con algo más simple | Señales de abandono — precio, duda o “solo lo principal” | Combo → burger solo; bundle grande → ítem individual |

```mermaid theme={null}
flowchart LR
    subgraph upsell [Upsell]
        A1["Producto base"] --> A2["Producto más completo o modificadores premium"]
    end
    subgraph cross [Cross-sell]
        B1["Ítem principal"] --> B2["Producto adicional"]
    end
    subgraph down [Downsell]
        C1["Oferta compleja"] --> C2["Producto más simple"]
    end
```

### Upsell — vender la versión más completa

Usa upsell cuando el cliente ya quiere tu categoría, pero puedes **expandir el pedido** con una configuración de mayor valor:

* Pasar de un ítem suelto a un **combo o bundle**
* Mostrar un **preset de modificadores premium** (cantidades preseleccionadas en toppings premium)
* Subir de tamaño estándar a una versión grande o destacada

Upsell no son “extras al azar.” Es el **siguiente escalón** dentro de la misma intención de compra.

### Cross-sell — vender algo adicional

Usa cross-sell cuando el principal está bien, pero el carrito puede crecer con **add-ons que tienen sentido juntos**:

* Acompañamientos, bebidas, postres
* Ítems complementarios
* Combinaciones que tu CRM o analytics ya conoce

Cross-sell agrega **líneas paralelas** al pedido; no reemplaza lo que el cliente ya eligió.

### Downsell — salvar la venta

Usa downsell cuando prefieres **convertir con ticket menor** a perder al cliente:

* Ofrecer un ítem suelto cuando el combo se siente demasiado
* Sugerir una configuración más simple ante riesgo de abandono
* Presentar una alternativa menor antes de que salga del flujo

Downsell es una **palanca de recuperación**, no un motor de descuentos. Sigues vendiendo productos reales del catálogo a precios reales.

## Dos formas de activar recomendaciones

Puedes combinar dos enfoques complementarios.

### 1. Enviar recomendaciones en el sync de menú (tus reglas)

Durante el [sync de menú](https://firespark.cloud/docs/es/integrations-api/guides/menu-sync.md), tu integración puede incluir un catálogo `recommendations` y vincularlo a productos. Cuando las envías, Fire spark **usa exactamente lo que defines** para ese producto y ese espacio.

Es el modelo correcto cuando:

* Ya calculas sugerencias en un **servicio externo** (CRM, personalización, data warehouse, lógica de agregador)
* Corres **A/B tests o campañas** en tu stack y quieres que Fire spark las refleje al instante
* Necesitas **control total** sobre copy, targets y timing por sync

Tu equipo define la lógica; Fire spark se encarga de la **entrega** omnicanal con consistencia operativa.

### 2. Motor de recomendaciones de Fire spark (backoffice)

Desde el **backoffice**, puedes **prender el motor de recomendaciones** de Fire spark por merchant.

Cuando el motor está **encendido** y **no** adjuntaste una recomendación a un producto en el sync de menú, Fire spark **genera y muestra sugerencias por ti** — upsell, cross-sell o downsell según corresponda en ese contexto.

Cuando el motor está **apagado**, o cuando **sí** enviaste recomendaciones en sync para ese espacio, el motor no reemplaza tus reglas de catálogo (ver precedencia abajo).

Ayuda especialmente cuando:

* El merchant es **nuevo en Fire spark** y aún no tienes payload de sync para cada campaña
* Marketing quiere **arrancar rápido** mientras operaciones sigue sincronizando el menú desde el POS
* Prefieres que la plataforma **merchandisee los huecos** que no modelaste en tu integración

Puedes activar el motor por merchant e ir sumando reglas propias en sync con el tiempo.

## Qué tiene precedencia

> [!NOTE]
>
> **Las recomendaciones que envías en el sync de menú siempre tienen precedencia.** El motor de Fire spark solo sugiere donde dejaste un hueco — y solo cuando está **prendido en el backoffice**.

| Fuente | Cuándo aplica |
| - | - |
| **Tu sync de menú** | Siempre autoritativo. Si defines una recomendación y la vinculas a un producto, Fire spark muestra **tu** versión en ese espacio. |
| **Motor de Fire spark** | Solo cuando está **prendido en backoffice** y **no** enviaste recomendación para ese producto en sync. |

```mermaid theme={null}
flowchart TD
    SYNC["Payload de sync de menú"]
    ENGINE["Motor Fire spark (backoffice ON)"]
    PLACE["Espacio en el producto"]
    SYNC -->|"Recomendación vinculada"| YOURS["Tu recomendación"]
    SYNC -->|"Sin recomendación vinculada"| ENGINE
    ENGINE --> OURS["Sugerencia Fire spark"]
    YOURS --> PLACE
    OURS --> PLACE
```

En setups mixtos:

* Mantén **campañas estratégicas** en tu sync (upsell por tiempo limitado, promos de partners, cross-sell desde CRM)
* Deja **espacios sin configurar** al motor cuando el backoffice está prendido (productos nuevos, cross-sell de cola larga, tiendas sin stack de personalización)

Nunca compites contra tu propia integración: **tu sync gana siempre que envíes una regla.**

## Cómo entrenamos el motor de recomendaciones

Fire spark no improvisa. El motor aprende de señales que ya envías y del comportamiento de pedidos en la plataforma:

| Señal | Qué aprendemos |
| - | - |
| **Recomendaciones en sync** | Tu intención comercial — qué productos emparejas, cómo etiquetas upsell vs cross-sell vs downsell y qué targets promocionas |
| **`bundled_items`** | Cómo están armados combos y bundles — qué ítems van juntos operativamente |
| **Pedidos similares** | Qué compran juntos los clientes con el tiempo, por merchant y contexto |
| **AI** | Modelos que combinan las señales anteriores para rankear y generar sugerencias cuando sync no definió una |

Cuanto más sincronizas — sobre todo recommendations explícitas y definición de bundles — mejor entiende el motor tu catálogo incluso antes de tener mucho volumen de pedidos. Las recommendations en sync también **entrenan** la plataforma sobre tu estrategia; no son solo reglas que el motor debe omitir cuando existen.

> [!TIP]
>
> Envía recommendations fuertes en sync para campañas hero, y prende el motor en backoffice para cubrir el resto. Tu data de sync mejora las sugerencias futuras del motor incluso en espacios donde después quites reglas manuales.

## Cómo suelen trabajar los equipos

| Escenario | Enfoque sugerido |
| - | - |
| Stack maduro de personalización | Enviar recommendations en cada sync; motor apagado o como respaldo en productos sin regla |
| Merchant nuevo en Fire spark | Prender motor en backoffice; sincronizar `bundled_items` y reglas CRM que tengas — el motor aprende de ambos |
| Híbrido | Motor prendido en backoffice; upsells y cross-sells hero vía sync; motor cubre el resto de espacios |
| Catálogo estilo agregador | Mapear recommendations de Uber Eats o POS en sync; el motor respeta la precedencia tras normalización |

## Qué ve el cliente

Las recomendaciones aparecen en el flujo de pedido donde el canal lo soporte — como upgrades sugeridos, add-ons o alternativas más simples ligadas al producto que está configurando. Respetan:

* **Composición de menú** por canal, tienda y fulfillment
* **Disponibilidad** — no se promueven targets agotados
* **Alcance** — solo se conservan recomendaciones cuyo producto destino existe en ese menú compuesto

Operaciones sigue actualizando el POS una vez. Marketing decide **qué sugerir**; Fire spark asegura que esas sugerencias sigan alineadas con lo que realmente se puede vender.

## Recursos relacionados

> [card] [Menús](https://firespark.cloud/docs/es/concepts/menus.md)
>
> Cómo se compone el catálogo por canal y contexto

> [card] [Productos](https://firespark.cloud/docs/es/concepts/products.md)
>
> Grupos modificadores, pricing y bundled items

> [card] [Guía de sync de menú](https://firespark.cloud/docs/es/integrations-api/guides/menu-sync.md)
>
> Flujo técnico y campos de recomendaciones

> [card] [Ejemplo de recomendaciones](https://firespark.cloud/docs/es/integrations-api/examples/menu-sync/product-recommendations.md)
>
> Payload de upsell, cross-sell y downsell


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