Almeta ML
Almeta · Marketing
Almeta ML anticipa lo que harán los visitantes de una tienda: intención de compra, productos que conviene mostrar, riesgo de abandono y mejor hora de envío, y lleva esas puntuaciones a anuncios, correo y CRM.
Acerca de Almeta ML
What Is Almeta ML
Almeta ML es un servicio de aprendizaje automático alojado, pensado para la predicción del comportamiento del cliente en tiendas online y equipos de marketing. Se instala una etiqueta JavaScript en la web, la etiqueta registra eventos como visitas, búsquedas, adiciones al carrito y compras, y Almeta entrena modelos con ese flujo. El resultado son puntuaciones por visitante: probabilidad de compra, productos que mostrar, momento adecuado para un correo y cercanía al abandono.
La propuesta evita montar un equipo de datos. Muchas tiendas medianas recogen eventos decentes y no tienen a nadie que construya modelos de propensión con ellos. Almeta entrega los modelos ya hechos y plantea dos decisiones: cuáles ejecutar y dónde enviar los resultados, ya sea Google Ads, Meta Ads, Shopify, una plataforma de correo o un CRM.
Los límites conviene tenerlos claros desde el principio. Los modelos necesitan volumen. Una tienda con unos cientos de sesiones por semana no da señal suficiente, y la propia guía de configuración recomienda registrar el mayor número de eventos posible. También importa la limpieza de los datos de catálogo, porque las recomendaciones usan existencias, margen y plazos de entrega. El precio no se publica, así que hay que hablar con ventas antes de saber cuánto cuesta.
Getting Started
- Crea una cuenta gratuita y abre un proyecto, que agrupa fuentes de datos, modelos y destinos.
- Añade una fuente de datos: instala la etiqueta web, cárgala con Google Tag Manager o envía eventos por la API o una integración integrada.
- Revisa los eventos entrantes en la pantalla Events. Si faltan compras o adiciones al carrito, todas las predicciones pierden precisión.
- Elige los modelos en la pantalla Models. Hay opciones para probabilidad de compra, recomendaciones de productos, abandono, ingresos, puntuación de clientes potenciales y horario de envío.
- Define los destinos para que las puntuaciones lleguen a las redes publicitarias, la herramienta de correo o la plataforma de la tienda, y lanza un cálculo de prueba para comprobar que los valores aparecen donde esperas.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Almeta ML.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Responsables de ecommerce sin equipo de datos
- Marketing de ciclo de vida y CRM
- Agencias de medios de pago
Tareas
- Puntuar visitantes para remarketing
- Recomendaciones de productos personalizadas
- Recuperación y retención
Casos de uso
- Una tienda con eventos bien medidos y sin analista
- Campañas de temporada con presupuesto que cambia a diario
- Equipos que prueban la personalización para ecommerce antes de contratar una plataforma
Funciones clave
Probabilidad de compra y propensión a un evento
El modelo principal devuelve la probabilidad de que un visitante complete un evento definido: una compra, un registro o terminar un curso. Tú fijas las condiciones y los disparadores que deciden cuándo se ejecuta el cálculo, por ejemplo después de ver tres fichas de producto. Las puntuaciones se refrescan con el comportamiento, así que quien vuelve dos veces el mismo día no arrastra una nota antigua.
Recomendaciones de productos personalizadas
Las recomendaciones ordenan artículos por visitante en lugar de mostrar el mismo bloque de «también comprado» a todo el mundo. Almeta cruza navegación y búsquedas con datos de catálogo: existencias por ubicación, margen, plazos de entrega, disponibilidad en tienda, devoluciones y promociones. El proveedor habla de 2 a 3 veces más clics y de 5 a 10 veces mejor rendimiento frente a los widgets básicos. Son cifras suyas, no de una prueba independiente.
Intención de compra en tiempo real
Las puntuaciones de intención combinan señales de comportamiento con datos de perfil para estimar si la persona está lista para comprar mientras sigue en la página. El momento importa por dos motivos: personalizar la página en esa sesión y construir audiencias publicitarias antes de que termine. Almeta recuerda que la mayoría de los visitantes se va sin convertir y no vuelve, y ahí está el argumento para actuar sobre la sesión que tienes delante.
Horario de envío y puntuación de clientes potenciales
Más allá de la compra, la plataforma cubre el ciclo completo. El horario de envío elige la hora con más probabilidad de apertura para cada contacto, la puntuación de clientes potenciales ordena formularios y registros por calidad, y los ingresos previstos y el valor de vida estiman lo que aportará un cliente. La probabilidad de abandono y el nivel de fidelidad alimentan los flujos de retención.
Destinos, etiqueta web y API
Los resultados solo sirven donde trabaja el equipo de marketing, así que los cálculos se enrutan a destinos como Google Ads, Meta Ads, Bing Ads, TikTok Ads, Shopify, plataformas de correo y CRM. La etiqueta web puede ejecutar un cálculo directamente en el navegador, y la API REST en api.almeta.cloud gestiona eventos, clientes, modelos, cálculos y datos de catálogo con autenticación por token Bearer.
Recomendaciones que leen el catálogo
Los datos de catálogo separan un recomendador genérico de uno que respeta el negocio. Se cargan los productos con atributos y el motor pondera existencias, margen, plazo de entrega y ubicación al ordenar. Un artículo agotado en la región del visitante no encabeza la lista, y un producto con buen margen puede superar a uno popular cuando las reglas lo indican.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Los modelos ya entrenados cubren propensión, recomendaciones, abandono, ingresos, puntuación de clientes potenciales y horario de envío, sin partir de un cuaderno vacío.
- La puntuación se ejecuta en el navegador mediante la etiqueta web, así que las recomendaciones siguen el ritmo de la sesión.
- Los destinos llegan a redes publicitarias, herramientas de correo y plataformas de tienda, de modo que las puntuaciones caen donde ya se trabaja.
- Entradas de catálogo como existencias, margen y plazo de entrega hacen las recomendaciones más útiles que los widgets basados solo en comportamiento.
- La configuración está documentada paso a paso y la API permite controlar eventos y cálculos desde código.
Desventajas
- El precio no se publica, así que presupuestar exige una llamada comercial antes de comparar con alternativas.
- Los modelos piden tráfico estable y un registro amplio de eventos. Una tienda pequeña obtiene puntuaciones escasas y poco fiables.
- Las cifras de rendimiento las da el proveedor. No hay una referencia pública con la que contrastar ese 5 a 10.
Preguntas frecuentes
Recoge eventos de comportamiento de la web, entrena modelos con ellos y devuelve predicciones sobre cada visitante: probabilidad de compra, afinidad con un producto, riesgo de abandono y mejor hora para un correo. Después esas predicciones viajan a las plataformas publicitarias, las herramientas de correo o la tienda.
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