Markin + Shopify integration
Pedidos, catálogo y margen como inputs de decisión.
Qué es un Shopify ¿Agente de IA?
Una configuración de Markin y Shopify lee los pedidos, los clientes y los datos del catálogo para decidir la siguiente oferta para cada comprador, luego la activa a través de correo electrónico, anuncios o una superficie in-situ. Nada de la construcción de la tienda cambia.
Optimizar solo para la conversión aumenta de forma fiable los pedidos no rentables. Con el margen en el input, Markin puede rechazar un descuento que habría convertido y aun así habría resultado en pérdidas.
Lo que Markin lee
- Historial de pedidos y reembolsos
- Catálogo, precio y margen
- Eventos de carrito y checkout
Lo que Markin escribe de vuelta
- Eventos de decisión para herramientas del ciclo de vida posteriores
Cómo funciona la conexión
| Patrón | Qué significa aquí |
|---|---|
| Solo lectura | Markin lee señales de este sistema. No se escribe nada de vuelta y no se cambia ningún esquema. |
| Evento desencadenado | Markin emite un evento que inicia o avanza un recorrido. De forma casi inmediata, y el canal mantiene su propia gobernanza. |
¿Qué puedes pedirle a Markin que haga en Shopify?
- ¿Cómo aumento la tasa de compra repetida en Shopify?
- ¿Cómo recomiendo el siguiente producto sin canibalizar el margen?
- ¿Cómo recupero a los compradores únicos de Shopify?
- ¿Cómo pruebo ofertas en Shopify contra un holdout?
Lo que Markin hace en Shopify
- 01Lee pedidos, artículos, descuentos y reembolsos.
- 02Lee los registros de clientes, etiquetas y LTV.
- 03Lee las restricciones de catálogo e inventario.
- 04Modelar el momento de la recompra por cliente.
- 05Elige la siguiente oferta teniendo en cuenta el margen y la canibalización.
- 06Activa a través de Klaviyo, anuncios o una superficie on-site.
- 07Mantén un holdout aleatorizado fuera de cada oferta.
- 08Informa del margen incremental, no solo de los ingresos incrementales.
Alcance del trabajo
El trabajo de growth detrás Shopify
La lista anterior es lo que Markin toca en Shopify. Un conector es solo la superficie. Debajo está el trabajo en sí: lo que un analista, un lifecycle manager, un data scientist y un líder de experimentación harían entre ellos, ejecutándose continuamente contra tus propios datos.
Lee el patrimonio
Normalmente un data engineer, una vez, y luego nunca se actualiza.
- Marca las interrupciones en la calidad de los datos que harían insegura una decisión.
- Mapea a cada cliente, cuenta, suscripción y plan en los sistemas que ya utilizas.
Encuentra dónde se están fugando los ingresos
Normalmente un análisis trimestral en profundidad por parte de un analista.
- Detecta canales y campañas que gastan en audiencias que se habrían convertido de todos modos.
- Dimensiona cada hallazgo en ingresos, no en puntos porcentuales.
Explica por qué
Normalmente, una investigación de dos semanas eliminada de la hoja de ruta.
- Separa los efectos de mezcla del cambio de comportamiento real.
- Clasifica los drivers por cuánto representa cada uno del movimiento.
Escribe hipótesis que valga la pena financiar
Normalmente, un taller, limitado a las ideas de la sala.
- Adjunta la evidencia y la suposición de las que depende cada una.
- Clasifica el portfolio por valor esperado, no por antigüedad.
Decide por cliente
Normalmente, las reglas de segmento se actualizan cuando alguien tiene tiempo.
- Respeta la elegibilidad, el consentimiento, la ubicación y la preferencia de canal.
- Elige el canal, el momento y el nivel de incentivo, no solo el mensaje.
Ejecuta en las herramientas que ya utilizas
Normalmente un ticket, luego un espacio en el calendario del próximo mes.
- Actualiza audiencias, listas y segmentos sin reglas creadas manualmente.
- Dirige ofertas, jugadas de retención y flujos de save a la superficie correcta.
Demuestra que causó los ingresos
Normalmente discutido, rara vez medido.
- Informa de la retención, el ARPU, el margen y la presión de contacto uno al lado del otro.
- Detecta y descuenta la canibalización entre acciones competidoras.
Retira, gobierna y transfiere
Normalmente el trabajo de nadie, así que nunca se desactiva nada.
- Retira los programas automáticamente cuando dejan de superar al control.
- Vuelve a probar las suposiciones que decaen, como la sensibilidad al precio y la estacionalidad.
Shopify questions
- How does Markin connect to Shopify?
- Read only, Triggered event. Markin reads signal from this system. Nothing is written back and no schema is changed.
- What does Markin read from Shopify?
- Order and refund history; Catalogue, price and margin; Cart and checkout events.
- What does Markin write back into Shopify?
- Eventos de decisión para herramientas del ciclo de vida posteriores
- ¿Tenemos que mover nuestros datos a Markin?
- No. Markin lee desde tu data warehouse, eventos de producto y sistemas operativos existentes, en tu infraestructura, bajo las reglas de acceso que tu equipo de datos ya estableció. Nada se copia a una base de clientes separada y no hay un almacén de perfiles del proveedor del que migrar más tarde.
- ¿Markin reemplaza nuestra plataforma de engagement o CDP?
- No, y no debería. Tu plataforma de engagement mantiene el canal, las plantillas, la entregabilidad y la gobernanza. Tu CDP mantiene la identidad y el consentimiento. Markin añade la capa que ninguna tiene: decidir qué acción merece existir para cada cliente, y probarla contra un holdout.
- ¿Qué pasa si el sistema que usamos no está en la lista?
- Los cuatro patrones de activación cubren casi todo: escritura inversa de atributos, evento disparado, API de decisión y renderizado directo de superficie. Cualquier sistema que exponga una API, acepte una tabla o pueda leer una columna de un almacén de datos puede recibir decisiones. Los nuevos conectores se construyen durante la implementación, típicamente en días.