Comercio agéntico
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Comercio agéntico
Conversión de los agentes IA
Audite y corrija los recorridos de los agentes IA en su sitio
Aplique a los agentes IA el método de una auditoría UX: modele sus recorridos en su sitio, comprenda dónde y por qué fallan, y luego corrija con sus equipos, con una roadmap de apoyo.
La necesidad
Lo que nos dices
« Una parte de mis visitantes son agentes IA que buscan, comparan y compran para mis clientes. No sé cuántos son, qué intentan hacer, dónde abandonan, ni qué corregir en primer lugar. »
- « ¿Los agentes IA compran en nuestra tienda? »
- « ¿Nuestro antibot bloquea a clientes? »
- « ¿Hay que preparar el sitio para los agentes? »
- « ¿Cómo saber si una puesta en producción rompe el recorrido de los agentes? »
Nuestra respuesta
- Modelizar los recorridos de los agentes, tarea por tarea
- Comprender las fricciones: recorridos reproducidos, réplica de agentes, analytics
- Corregir: hoja de ruta priorizada y acompañamiento hasta la puesta en producción
Método
Nuestro método en 5 etapas
Nuestra postura
Recorridos de agentes auditados y corregidos
Modelamos los recorridos de los agentes IA en su sitio, identificamos dónde fallan y corregimos junto con sus equipos. Una réplica de los agentes verifica después cada puesta en producción.
- Recorridos modelados
- Roadmap
- Re-run
Etapa 01 : Encuadre
Tareas de negocio prioritarias, agentes objetivo, acceso al analytics, a los logs y a un entorno de pruebas, y revisión de las reglas anti-bot vigentes.
- Tareas de negocio prioritarias
- Agentes orientados
- Acceso a analytics, logs y entorno de pruebas
- Reglas antibot implementadas
Etapa 02 : Modelización de los recorridos
Cartografía de las tareas encomendadas a los agentes (buscar, comparar, configurar, comprar, suscribirse), de sus etapas y puntos de entrada, y del recorrido objetivo esperado.
- Cartografía de las tareas del agente
- Etapas y puntos de entrada por tarea
- Recorrido objetivo esperado
- Réplica de agentes ajustada a las tareas
Etapa 03 : Auditoría de recorridos
Recorridos realizados por agentes reales y por una réplica a gran volumen, con fricciones detectadas paso a paso y calificadas por gravedad, respaldadas por capturas y trazas.
- Recorridos realizados por agentes reales
- Réplica en volumen: éxito y varianza
- Fricciones por etapa: lectura, formularios, anti-bot, checkout
- Severidad, frecuencia, capturas y trazas
Etapa 04 : Recomendaciones y hoja de ruta
Una corrección por fricción, priorizada según el impacto y el esfuerzo, clasificada en quick wins, proyectos y refundación de fondo, y luego entregada a sus equipos.
- Un correctivo por fricción
- Priorización impacto / esfuerzo
- Hoja de ruta: quick wins, proyectos, rediseño de fondo
- Presentación a los equipos
Etapa 05 : Acompañamiento de la corrección
Specs y tickets para sus equipos de desarrollo, control de calidad de las correcciones, re-run antes/después y A/B de no regresión sobre sus visitantes humanos.
- Specs y tickets para los equipos de desarrollo
- Validación de las correcciones
- Re-run antes / después
- A/B de no regresión humana
Entregables
Lo que obtiene
Cartografía de los recorridos de agentes
Tareas, etapas y puntos de entrada, por agente.
Informe de auditoría de los recorridos
Fricciones por etapa, severidad, capturas y trazas.
Hoja de ruta de correcciones
Priorizada por impacto/esfuerzo, con specs.
Balance antes / después
Repetición de los agentes reales y de la réplica, no regresión humana.
¿Para quién?
¿A quién va dirigida esta oferta?
Herramientas utilizadas
- ChatGPT
- Perplexity Comet
- Gemini
- Playwright
- GA4
- Piano
- AB Tasty
- Kameleoon
- E-commerce con catálogo amplio, recorrido de suscripción o de configuración
- Analytics fiable y entorno de pruebas disponible
- Patrocinador: Head of E-com, Head of CRO, Director digital
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