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CRODeck

AI Revenue Recovery

Descubre por dónde pierde facturación tu tienda — y recupérala.

Analiza la tienda en unos diez minutos y devuelve un plan de recuperación de facturación: cada intervención lleva un importe estimado, una prioridad y un nivel de confianza. No es A/B testing, es diagnóstico.

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CRODeck — Descubre por dónde pierde facturación tu tienda — y recupérala.

El merchant sabe que su tasa de conversión es baja, pero no sabe dónde está perdiendo, por qué, cuánto vale esa pérdida ni qué arreglar primero. No tiene tráfico suficiente para un programa de A/B testing con sentido, ni presupuesto para un consultor CRO senior. Antes de testar hay que saber dónde se pierde: CRODeck hace el diagnóstico.

  1. 01

    Lee la tienda

    Productos, pedidos agregados, AOV, divisa e inventario a través de la GraphQL Admin API de Shopify, con scopes exclusivamente de lectura.

  2. 02

    Navega como un cliente

    Un crawl con Playwright en contexto móvil real (390×844, touch, DPR 2) recorre home, colección, producto y carrito, más una ejecución de Lighthouse sobre rendimiento.

  3. 03

    Asigna siete scores

    Conversión, UX, rendimiento, confianza, móvil, contenido de producto y AI readiness se ponderan en un único Revenue Health Score.

  4. 04

    Escribe el plan

    El informe de IA ordena las intervenciones por impacto en la facturación, no por esfuerzo: qué arreglar primero, cuánto vale, cuánto cuesta hacerlo.

7 → 1
scores ponderados en un único Revenue Health Score
~10 min
desde la instalación hasta el informe completo
12
categorías de señal escaneadas en la tienda
16
categorías de oportunidad generadas por la IA
Dashboard: pérdida anual estimada, Revenue Health Score y lista de fixes priorizados.
Dashboard: pérdida anual estimada, Revenue Health Score y lista de fixes priorizados.
Los siete scores con su peso y la cifra en riesgo asociada a cada uno.
Los siete scores con su peso y la cifra en riesgo asociada a cada uno.
Las tres primeras intervenciones, con precio y etiquetadas observed, estimated o hypothesis.
Las tres primeras intervenciones, con precio y etiquetadas observed, estimated o hypothesis.

La arquitectura anti-alucinación es el producto. Cada recomendación sigue una cadena fija — problema observado, evidencia, impacto en el negocio, uplift estimado, dificultad, prioridad, acción — y lleva una etiqueta que vale observed, estimated o hypothesis. La etiqueta se impone en tres niveles: prompt del modelo, esquema de la base de datos y badge en la interfaz. El uplift estimado es siempre una banda, nunca un número puntual.

Las cifras en divisa no las produce el modelo. El cálculo de la pérdida es una función pura, cubierta por tests unitarios, con constantes documentadas; los valores medidos quedan estructuralmente separados de los estimados y cada supuesto se escribe de forma explícita en el informe.

Privacy by design: scopes mínimos de solo lectura, únicamente GraphQL Admin API, HMAC verificado sobre los bytes en crudo y una función que elimina trece campos de cliente protegidos antes de que los datos toquen la base de datos o el modelo. Ningún dato personal llega nunca a la IA.

Starter

$19/mes

Dos scans al mes, top 5 de oportunidades: suficiente para entender dónde se pierde.

Pro

$149/mes

Treinta scans, top 25 de oportunidades, histórico anual y contexto de competidores.

Descubre por dónde pierde facturación tu tienda — y recupérala.

Producto Barikreativa: diseño, arquitectura y desarrollo full-stack en casa. Publicado en la Shopify App Store.