@Atlas audita el catálogo el día en que se conecta la tienda y entrega un plan de CRO, en lugar de devolver una lista de cosas para leer. De la auditoría al plan, en la misma sesión.
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Fundador
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Funcionalidades
Store Intelligence.
El grafo en vivo del ecosistema Shopify. Las sondas de deep-scan convierten cualquier tienda pública en un registro canónico (stack, anuncios, tráfico, reseñas, emails) que el Hub clasifica y que cada agente lee.
- Live graph
- 34 módulos de sondas
- Búsqueda en vivo
- Estimates flagged
Escenario 1Simulado
@FayeUnos 48.000 US$ al mes, estimados por nuestro modelo de velocidad de reseñas.
Intelligence surfaces
- Inspectores públicos
- 4
- Solo datos públicos
- 100%
- Se conecta a tu propia IA
- MCP
- Coste de inspeccionar una tienda
- $0
Qué es
Store Intelligence es el motor de datos detrás de la búsqueda de tiendas del inicio de BoostEcom. Escanea continuamente el ecosistema Shopify público y mantiene un registro canónico por dominio, con niveles de confianza, para que los operadores y @Atlas puedan investigar cualquier tienda y actuar sobre lo que encuentran. Vive en el Hub del inicio, no en una herramienta aparte.
Explora y clasifica en vivo en el Hub del inicio. Esta página cuenta el producto; los antiguos hubs /intelligence/* redirigen aquí. La predicción y los clusters de mercado existen como crons experimentales: las estimaciones siguen marcadas.
Cada cifra dice de dónde viene
Observado, estimado o ausente: @Faye etiqueta cada número en la frase que lo lleva. Estas tres respuestas reproducen el caso de prueba con el que se evalúa el producto.
Escenario 2Simulado
@FayeNuestro modelo de velocidad de reseñas lo estima en unos 48.000 US$ al mes. Es una estimación: la tienda no publica sus ingresos. ¿Lo sigo cada semana?
Cómo funciona
De las sondas públicas al grafo que @Atlas vuelve a leer.
Las sondas de deep-scan leen señales públicas. Catálogo, tema, apps, píxeles, anuncios, reseñas, social, emails.
Escenario 1Simulado
@FayeUnos 48.000 US$ al mes, estimados por nuestro modelo de velocidad de reseñas.
Qué cubre y qué no
Lo que cubre esta pieza y lo que deja a otra. Saberlo antes cuesta menos que descubrirlo después.
Solo datos públicos. Nada detrás de un login, un muro de pago o una API privada.
La facturación y el tráfico son estimaciones calculadas sobre señales públicas, y se etiquetan como tales. Sirven para clasificar y comparar, no para facturar.
Una tienda recién descubierta empieza en superficie y se profundiza en cada pasada. La primera ficha es más delgada que una madura.
Cualquier propietario puede darse de baja desde la página de transparencia, y lo respetamos. La misma regla protege la tuya.
What we will not invent
- Estimates are markedRevenue and traffic guesses stay labelled. They are not accounting.
- Opt-out existsTransparency explains how a store leaves the index.
Shipped but not the headline
- Existen crons de predicción y de clusters de mercado. Siguen siendo borde experimental, no un claim de Features.
Pregúntale desde el cliente de IA que ya usas
El servidor MCP lleva esta superficie a tu propio asistente, con la misma tienda y la misma memoria. Cada cliente tiene su guía de conexión.
Funciona con
What Intelligence is for
- Peer setsFind stores that share stack, creatives or tracking ids.
- Creative intelAds and angles extracted from real storefronts.
- Agent accessClaves de API y el MCP de Intelligence, sobre el mismo grafo.
- Úsalo cuandoRecurre a Store Intelligence cuando necesites entender a un competidor, validar un nicho, o encontrar las tiendas y ángulos que están escalando. Navega y actúa desde el Hub del inicio; entra en un inspector cuando solo necesites una señal.
- No lo uses cuandoCuando necesitas una cifra contable: los ingresos y el tráfico son estimaciones señaladas como tales, no estados financieros.
Las funcionalidades vecinas
Misma familia, misma superficie de producto.
¿De dónde salen los datos?Store Intelligence
Solo de fuentes públicas. Nada tras un login, nada tras un muro de pago. Cualquier tienda puede salirse en cualquier momento desde la página de transparencia.
¿Son exactas las cifras de ingresos?Store Intelligence
Son estimaciones, marcadas como tales. Cada capa lleva su nivel de confianza: verdad de campo, observado o estimado. Nunca presentamos una estimación como un hecho.
¿Por qué una tienda tiene pocos datos?Store Intelligence
Las tiendas recién descubiertas se llenan progresivamente. El primer escaneo es menos profundo que un registro ya caliente.
¿Cómo salgo del grafo?Store Intelligence
Por la página de transparencia, que explica el procedimiento de salida. Está abierta a cualquier tienda, cliente o no.
¿Para qué sirve en concreto?Store Intelligence
@Atlas y el servidor MCP leen el mismo grafo que el Hub, así que una búsqueda se convierte directamente en acción sobre tu propia tienda.
Un operador, toda la stack: @Maya lleva el calendario de email, @Marco cura las colecciones, @Otis mantiene las integraciones en marcha. Un equipo, un solo hilo.
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Responsable de growth
El trabajo se hace, no solo se sugiere. El modo de voz con @Atlas convierte el repaso matutino en una conversación. Opera.
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Propietario de tienda
@Marco reescribe las descripciones de producto, las pone en cola para revisión y publica el lote aprobado, y luego @Maya lanza la campaña en torno a ellas. De principio a fin, con puntos de aprobación.
BoostEcom DemoDemo
Responsable de e-commerce
Cada acción del equipo de IA se evalúa frente a datos reales de Shopify Analytics una vez cerrada la ventana de observación. Atribución de resultados, no impresiones.
BoostEcom DemoDemo
Responsable de marketing
Scopes de OAuth, registro de auditoría, créditos limitados a la tienda, sin datos en la sombra. Los agentes trabajan dentro del admin, no alrededor.
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Ingeniero
El modo de permisos decide qué se publica solo y qué espera a una persona. La autonomía que tú ajustas.
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Operador
Multitienda desde una sola consola, cada una con sus propios conectores, memoria y presupuesto. Contexto por tienda.
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Dueño de agencia
¿Una duda que no está aquí?
Pregúntala: si se repite, acaba en esta página.