Markopolo

Athena es el modelo propio de Markopolo, descrito por la empresa como un modelo de eventos de 4B parámetros. Lee secuencias de eventos de compra, como varias visitas a la guía de tallas o vueltas a la página de precios, y predice la siguiente acción junto con el motivo que hay detrás. La salida práctica es una puntuación de probabilidad de compra que decide si el mensaje sale ahora o espera. Markopolo asegura que el modelo lideró el benchmark OPeRA, una afirmación que nadie ha verificado de forma independiente.

La recuperación de carritos abandonados viene con tres flujos de serie: navegación, carrito y pago. Cada uno funciona sin un workflow construido a mano ni una batería de test A/B. Cuando el comprador se detiene, el agente elige canal y mensaje, y vuelve a intentarlo si el primer envío no obtiene respuesta. Esa escalada es justo lo que la mayoría de tiendas no puede sostener con personal, porque exige a alguien pendiente del reloj.

Correo, SMS, marketing por WhatsApp, notificaciones push y llamadas de voz con IA salen del mismo panel. La elección de canal forma parte de la decisión del modelo, no de un ajuste que el marketer fija de antemano. Los minutos de voz están limitados por plan: 10 minutos en Standard y 60 en Pro. Quien ignora un correo puede recibir un mensaje de WhatsApp y después una llamada, algo parecido a como trabajaría un vendedor un contacto.

MarkTag es un CDP componible que viene con el producto. Une sesiones anónimas con perfiles conocidos y conserva el contexto cuando el cliente salta de un canal a otro. Las tiendas que ya tienen un CDP pueden conectarlo, y los equipos pequeños se ahorran esa compra extra. Los perfiles unificados son la base de la personalización 1:1, así que esta capa importa más de lo que parece.

Un descuento sale caro cuando llega a quien ya iba a comprar. El motor predictivo puntúa la sensibilidad al precio y la respuesta a ofertas, y reserva los incentivos para quien necesita un empujón. La interfaz muestra el incremento previsto para cada comprador. En una tienda con márgenes ajustados, esta función paga la suscripción sola.

Los paneles siguen tasa de conversión, valor medio del pedido, interacción, clics en correo y SMS, e ingresos atribuidos. La atribución es la cifra que finanzas pregunta primero, y tenerla junto al rendimiento de campaña ahorra un paso de exportar y cuadrar números. La profundidad de informes es menor que la de una herramienta analítica dedicada, así que un analista exigente seguirá sacando datos por otro lado.

La app de Shopify se instala desde la tienda de aplicaciones y sincroniza catálogo y pedidos. Las conexiones CRM llevan el historial de clientes al modelo para que las campañas nuevas arranquen con contexto y no con un perfil vacío. Markopolo también migra sin coste datos de clientes, audiencias, automatizaciones y campañas cuando el equipo viene de otra plataforma.