Informes de temporada que responden qué producto capta y cuál vende, por categoría, ciudad y talla. Modelos de lenguaje conectados a tus fuentes con permiso de lectura, y la verificación de las cifras hecha antes del análisis. Para vigilar el contenido publicado todos los días hay un producto aparte, Content Intelligence.
Los tres aparecen en empresas que ya tienen tableros.
La caída se ve, la explicación no. Alguien tiene que sentarse a cruzar cuatro pestañas, y casi nunca hay tiempo para hacerlo bien.
La respuesta suena bien, cita cifras verosímiles y es inventada. El riesgo no es que falle: es que no se nota que falló.
Cuando esa persona se va, se va el análisis. No queda escrito qué se miró, qué se descartó ni por qué.
GA4, Search Console, las plataformas de pauta y tu propia base, con credenciales de tu organización y permisos de solo lectura.
Cada cifra del informe se puede reproducir. Si no se puede reproducir, no se publica, aunque la conclusión parezca obvia.
Además del número que cayó, qué se movió debajo: qué campaña, qué página, qué segmento. Una alerta sin causa solo genera reuniones.
Qué se le pregunta al modelo y qué no. Las decisiones de inversión no se automatizan porque una respuesta suene segura.
Cuentas de servicio con permiso de lectura sobre cada fuente. Nada se conecta con las credenciales personales de alguien del equipo.
Antes de analizar, comprobamos que las cifras cuadran contra la interfaz de cada plataforma. Es tedioso y es lo que evita informes bonitos y falsos.
Definimos qué preguntas tiene que responder el sistema. Un análisis sin pregunta produce descripción.
Los análisis recurrentes quedan automatizados y los profundos se piden cuando hacen falta, sobre el mismo acceso ya verificado.
El modelo acelera el análisis. No firma la decisión.
// VERIFICABLE > CONVINCENTELos accesos son tuyos y las consultas quedan guardadas.
Conexiones de lectura documentadas: qué cuenta accede a qué fuente y con qué permiso.
Informes reproducibles: con la consulta detrás de cada cifra publicada.
Biblioteca de consultas: las preguntas frecuentes resueltas y guardadas, listas para repetir.
Alertas con causa: el aviso llega con el movimiento que lo explica debajo.
Límites de uso escritos: qué se automatiza, qué se propone y qué decide una persona.
Sesión de traspaso: para que tu equipo use el sistema sin nosotros en la mitad.
Producto, categoría, ciudad y talla donde el dato existe. Mismo método, siete catálogos con enhanced ecommerce distinto.
Por debajo de eso un solo pedido mueve el reparto varios puntos. El umbral va escrito en el informe.
Informe navegable con pestañas y filtros, en una URL propia. Nadie tiene que descargar nada para verlo.
La decisión de método que más cambia el resultado: el grano es el producto, no la referencia. La referencia es color más talla y la talla no cambia el precio, así que agregarlas no falsea nada y sube mucho la cobertura. Analizar por referencia parece más preciso y en la práctica deja la mitad del catálogo por debajo del umbral.
Un modelo de lenguaje redacta explicaciones muy convincentes y no tiene forma de saber si la cifra que le pasaron está bien. Si la fuente trae un evento duplicado, el análisis saldrá coherente, bien escrito y equivocado. Por eso la verificación va antes que el análisis.
Tampoco automatizamos decisiones de inversión. El sistema propone y muestra el sustento; la decisión la toma alguien que responde por ella. Esa frontera es parte del entregable y queda por escrito.
No. Las consultas se hacen contra tus fuentes con acceso de lectura y no se ceden datos para entrenamiento.
Los que mejor resuelvan cada tarea, y queda escrito cuál hace qué. No es un compromiso con un proveedor, y cambia cuando aparece algo mejor.
No. Le quita la parte mecánica, que es bajar, cruzar y cuadrar datos, y le deja el criterio, que es justo lo que no se automatiza.
No es requisito. Con GA4 y las plataformas de pauta ya hay bastante que responder. El CDP es lo que permite que las preguntas sobre clientes tengan respuesta de verdad.
Cada una funciona sola. Esta lee lo que producen las otras cuatro.
Cuéntanos cómo están hoy tus datos. Te mostramos cómo se ve la infraestructura que falta.
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