Su mejor vendedor, con un equipo de agentes detrás.

No es un chatbot ni un CRM. a.Store entiende al cliente y recomienda el producto correcto desde un catálogo enriquecido, con taxonomía propia, mostrado como vidriera nativa de Meta, carrusel o webview, dentro de la conversación. Elegido el producto, a.Commerce toma la posta y lo lleva hasta el pago.

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Lo que viene con él.

Catálogo enriquecido

Enriquecimiento de atributosTaxonomía propiaSincronizado con su plataforma

Su surtido se lee, se completa y se organiza en una taxonomía. Eso es lo que separa una buena recomendación de una búsqueda por palabra clave.

Vidriera dentro del canal

El producto aparece donde ya está la conversación, en el formato que el canal maneja mejor.

Recomendaciones que entienden el pedido

“Un vestido para un casamiento en la playa, de menos de 400 reales, que llegue el viernes.” El agente separa las restricciones duras de las preferencias, y solo recomienda lo que existe y llega a tiempo.

Ocasión y estilo
Rango de precio
Talle y variante
Plazo de entrega

Try on

La prueba virtual ocurre en la conversación, antes de la decisión, para que el cliente no tenga que imaginarse cómo le queda.

Del primer mensaje al resultado.

01
El catálogo se prepara
Atributos enriquecidos, taxonomía aplicada, precio y stock sincronizados con su plataforma.
02
El pedido se interpreta
El agente entiende lo que el cliente quiere, dicho como se lo diría a un vendedor.
03
La vidriera aparece
Pocas opciones buenas, cada una con el motivo por el que está ahí, en el catálogo nativo de Meta, en carrusel o en webview.
04
La elección se vuelve carrito
Elegido el producto, a.Commerce toma la posta: carrito, pago, confirmación.

En los canales que ya tiene, conectado a lo que ya usa.

Canales

InstagramWeb

Se conecta con

Shopify

VTEX

Nuvemshop

Magento

Salesforce Commerce Cloud

En su operación, al día siguiente.

Quien no sabe el nombre del producto igual encuentra el producto.
Las recomendaciones pasan a considerar plazo de entrega y stock, no solo relevancia.
Todo el surtido queda alcanzable por conversación, no solo lo que está en la portada de la tienda.

Detrás de todos ellos

La anatomía de un agente.

a.Store no es un prompt con acceso a su tienda. Son siete piezas, y es la presencia de todas ellas lo que separa a un agente de un chatbot.

Memoria

Lo que ya se sabe del cliente: lo que viene de las integraciones con CRM y CDP, y lo que él mismo le contó en conversaciones anteriores, en cualquier canal.

Base de conocimiento

Sus políticas, su catálogo y sus documentos como fuente de cada respuesta. Sin fuente, el agente no responde: escala.

Herramientas

Las acciones que puede ejecutar en sus sistemas: consultar un pedido, armar un carrito, abrir una devolución, generar un cobro.

Skills

Los procedimientos de su operación, escritos como el agente tiene que seguirlos, no como un prompt genérico de atención.

Harness

El entorno que ejecuta al agente, con límites, permisos y rastro de cada paso. Aquí es donde la gobernanza realmente ocurre.

Razonamiento

Pensar antes de actuar: entender de qué caso se trata antes de decidir qué herramienta usar.

Evals

Las pruebas que dicen si un cambio dejó al agente mejor o peor, ejecutadas en cada cambio, y no una vez en el go-live.

Y lo que usted ve después.

AI Assistant

Pregunte sobre su operación en lenguaje natural y reciba el corte que necesita, sin armar un reporte.

AI Report

El informe escrito por la IA: qué cambió en el período y qué explica el cambio.

Revenue

Ingresos atribuidos a cada agente y a la conversación que los generó.

Support Report

Volumen de atención, resolución y escalamiento, abiertos por motivo.

Diagnóstico de FAQ

Lo que los clientes preguntan y su base de conocimiento todavía no responde: el backlog de contenido, encontrado por usted.

Preguntas que siempre aparecen.

¿Tengo que reescribir las descripciones de mi catálogo?: No. El enriquecimiento es parte del agente: los atributos y las descripciones se completan y se organizan en una taxonomía a partir del catálogo tal como está hoy.
¿Con qué frecuencia se actualiza el stock?: El precio y la disponibilidad se consultan en el momento de responder, directo en su plataforma. Lo que el cliente ve es lo que la tienda tiene en ese momento.
¿La vidriera es la de WhatsApp o una pantalla suya?: Las dos existen: el catálogo nativo de Meta y el carrusel usan lo que el canal ofrece; la webview es una pantalla nuestra, para cuando el surtido necesita más espacio del que el canal da.
¿Funciona con un catálogo grande?: Ahí es donde más rinde: un catálogo grande es exactamente donde la búsqueda por atributos de un sitio suele fallar. El límite práctico es la calidad del dato, y el enriquecimiento existe para atacar eso.

Un sistema. Cinco agentes.

Comparten catálogo, pedido y memoria de conversación. Lo que uno descubre, el otro ya sabe.

Vea a.Store en su operación.

Una demostración en vivo con nuestro equipo, guiada por el contexto de su operación, no una presentación genérica.

Recorrido por a.Store con casos de su sector
Diseño del caso de uso prioritario de su operación
Plan de implementación e integración con su stack