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Analiza mercado y categorías, sigue marcas y productos, revisa precios publicados y trabaja con históricos y descargas para llevar la información al proceso comercial.
Una lectura consolidada del mercado para entender cómo se están moviendo precios y retailers sin depender de planillas aisladas.
Explora categorías con una capa visual construida sobre ClickHouse para comparar evolución, mix y composición del mercado.
Seguimiento del mercado automotriz por marca, modelo y versión, con foco en la estructura real de precios publicada por cada fuente prioritaria.
Una vertical para marcas que permite descubrir dónde se venden sus productos y seguir su presencia, precios y competencia en retailers y marketplaces.
La plataforma mantiene el dato operativo separado de la visualización para que el equipo pueda revisar cobertura, estado de captura y trabajar fuera del dashboard cuando lo necesite.
La inteligencia artificial se usa como capa de interpretación sobre datos reales, no como reemplazo de la información observada.
El producto se adapta al problema de negocio: monitorear retail, entender una categoría, seguir el mercado automotriz o construir inteligencia para una marca.
Supermercados, multitiendas, farmacias y Home Improvement según la cobertura activa de cada fuente.
Lectura de evolución, brechas, marcas y mix de productos por retailer.
Modelos, versiones, bonos, precios finales y variaciones comparables por marca.
Presencia de marca, catálogo, retailers, sellers, listings, precios y competencia.
Los procesos de scraping recogen información pública desde las fuentes activas y mantienen observaciones históricas para análisis posterior.
Las vistas de mercado, categorías, Brands y automotriz están diseñadas para consultar grandes volúmenes con mayor velocidad.
El usuario puede entrar por mercado, categoría, marca, producto, modelo o período según el módulo correspondiente.
La información puede consumirse dentro de la plataforma o descargarse en CSV compatible con Excel cuando el plan lo permite.
La plataforma no inventa información faltante. La capa de IA se usa para explicar movimientos o sintetizar hallazgos cuando existe una base suficiente detrás.
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Para entender posición, evolución y brechas de precio con una base histórica común.
Para seguir el mercado online, revisar retailers y reaccionar con más contexto.
Para leer categorías, mix, marcas y cambios relevantes entre cadenas.
Para saber dónde se vende una marca, a qué precio y cómo se mueve frente a su competencia.