Monitoree sus tiendas y las de sus competidores, lado a lado.
A partir de datos públicos, con método de investigación detrás de cada número: afluencia por hora, reputación y lo que escriben los clientes, tienda por tienda.
Datos ilustrativos. Los ejemplos avanzan solos: pase el mouse por encima para leer con calma.
Saber cómo le va a cada tienda física. Y cómo le va al vecino de pasillo.
Toda cadena se hace esa pregunta. La respuesta suele llegar tarde, en archivos distintos, y la comparación con la competencia queda en la impresión de quien visitó la tienda.
Desempeño de tienda física
Flujo a lo largo del día, nota en Google, lo que los clientes elogian y critican, y cómo se compara todo eso con la competencia en la misma plaza.
Visita, planilla y lectura manual
Todavía se hace con visitas de campo, cliente incógnito y reseñas leídas una por una. Cada plaza envía un archivo y alguien lo consolida todo en una planilla a fin de mes.
El dato llega viejo y sin vara de medir
La queja por la fila en la caja aparece en el informe semanas después de convertirse en una nota 1. El pico del sábado se conoce de oídas. Y nadie puede decir, con números, dónde pierde la tienda frente a la de al lado.
Un panel leído con método
Rival Pulse lee las fichas públicas de las tiendas, convierte gráficos y textos en números, clasifica lo que escriben los clientes y lo entrega todo en un panel con las marcas lado a lado.
Primero la lista de decisiones. Después la lista de gráficos. Cada bloque del panel existe porque responde a una pregunta de operación.
Preguntas de operación, con la competencia en la misma pantalla.
Todos los filtros aplican a todos los bloques: día de la semana, lugar, estrellas, tema y período de la reseña. Y cada gráfico muestra siempre las marcas comparadas.
¿Qué día y a qué hora necesito más personal en caja?Afluencia 7 días × 18 horas
Afluencia por hora de cada tienda, la hora pico de cada día, las tres horas más llenas y la más vacía. Mapa de calor por marca y curva comparada hora por hora.
¿Mi nota está bajando o es solo una impresión?Reputación por período
Nota ponderada de cada marca, distribución de estrellas, evolución del período más antiguo al más reciente y cuánto responde cada cadena a las reseñas negativas.
¿De qué se quejan los clientes, y en qué tienda?Voz del cliente 48 temas
Cuánto se habla de atención, filas, precio, producto, cambios, falta de productos y estructura de la tienda. Cuando el tema aparece, cuánto de eso es queja. Y las reseñas lado a lado, con los términos resaltados.
¿Dónde pierdo frente a la competencia en el mismo barrio o centro comercial?Tiendas y lugares matriz por lugar
Nota de cada tienda, lugar por lugar, con la ganadora marcada. Presencia de las marcas por lugar, mapa de tiendas, horario del día y contactos.
¿Y si quiero preguntar a mi manera?Analista con IA beta
Una pregunta en texto libre, respondida solo con los números y fragmentos de la selección filtrada. La respuesta compara las marcas y avisa cuando la muestra es pequeña.
Seis etapas entre la ficha pública y el número en el panel.
La recolección funciona sin modelo de lenguaje, con reglas explícitas y verificables. La IA entra solo al final, para conversar con datos ya verificados.
Descubrimiento
Búsquedas por marca y ciudad con varias formulaciones, para que ninguna tienda quede fuera.
cada tienda identificada por el código único de la ficha, sin duplicadosLectura estructurada
Dirección, horarios, teléfono, estrellas, temas y el gráfico de horas punta. El gráfico se convierte en número: porcentaje de afluencia por hora y por día.
el valor publicado con cada barra se lee directamente, sin interpretar imágenesValidación
Municipio verificado por el código postal, porque la ficha a veces indica la ciudad vecina. Una tienda fuera del alcance sale antes de gastar recolección.
límite de acceso de la fuente: la recolección se pausa y la tienda queda marcada como parcialEstandarización
Nota de la marca calculada con el conteo de estrellas de todas las reseñas, sin el redondeo de la ficha. Cada tienda pesa según su volumen.
promedio de afluencia solo en horas con la mitad de las tiendas abiertasClasificación de texto
Cada reseña con texto recibe uno o más temas. El panel muestra cuántas menciones sostienen cada porcentaje.
un tema con menos de 10 menciones queda sin porcentajeComparación y análisis
Los filtros recalculan todo con las marcas lado a lado. El analista con IA recibe solo la selección que está en pantalla.
un empate no se convierte en ranking · muestra siempre visibleSobre la etapa 06. El analista trabaja con recuperación a partir de los propios datos: antes de responder recibe los números y los fragmentos de reseñas que pasan los filtros elegidos, y responde solo con eso. Así la respuesta se puede verificar contra el panel y no depende de lo que un modelo genérico cree saber sobre su cadena.
Lo que el panel nunca hace.
Reglas de investigación aplicadas a datos públicos. Aparecen en pantalla junto al número, para que quien lee sepa de dónde viene.
Nunca oculta la base. Cada porcentaje muestra cuántas reseñas o tiendas lo sostienen, y el panel avisa cuando un filtro cambia el total de la fuente por la muestra leída.
Nunca muestra el nombre de quien reseñó. El texto de la reseña sirve al análisis. La identidad de quien escribió queda fuera de la recolección publicada.
Nunca compara tiendas de públicos distintos sin avisar. La matriz por lugar enfrenta tiendas del mismo centro comercial o del mismo barrio.
Nunca elude límites de acceso. Cuando la fuente restringe la lectura, la recolección se detiene, la tienda se marca como parcial y se retoma después.
Nunca inventa ganadores. El sello de mejor y peor solo aparece cuando hay una diferencia real entre las marcas.
Nunca presenta una fecha aproximada como exacta. El período viene de la antigüedad que informa la propia reseña, y el panel lo indica.
Preparado para cualquier vertical con tiendas físicas.
La recolección, los temas y el panel se ajustan al sector. Moda y mayoristas ya funcionan como piloto. Para las demás, el proyecto empieza con la lista de marcas y ciudades y con los temas que importan para ese cliente.
Moda y vestuario
probadores, cambios, crédito de la tienda
Mayoristas y supermercados
filas en caja, precio en góndola, frutas y verduras
Farmacias y droguerías
falta de medicamentos, mostrador, horario extendido
Restaurantes y comida rápida
tiempo de espera, pedido equivocado, autoservicio
Cafeterías y panaderías
pico de la mañana, filas, frescura
Gimnasios
afluencia por horario, máquinas, limpieza
Bancos y sucursales
espera, atención, cajero automático
Concesionarios y talleres
plazo del servicio, presupuesto, posventa
Estaciones y tiendas de conveniencia
precio, tienda de conveniencia, baños
Clínicas y laboratorios
espera, turnos, entrega de resultados
Materiales de construcción
stock, entrega, asesoría técnica
Electro y tecnología
garantía, instalación, posventa
Tiendas de mascotas y veterinarias
baño y peluquería, turnos, cuidado
Centros comerciales
flujo por día, estacionamiento, mix de tiendas
Hoteles
check-in, limpieza, desayuno
Tiendas de operadoras
filas, cambio de equipo, portabilidad
Su vertical
¿otro sector con tiendas físicas? armamos marcas, ciudades y temas con su equipo
Quienes deciden sobre tiendas físicas con datos de fuera de su propia empresa.
La misma recolección sirve para otras cadenas, otros sectores y otras ciudades. El diseño del panel parte de las decisiones de cada equipo.
Lo que preguntan antes de abrir el panel.
¿Qué es Rival Pulse?
Rival Pulse es un panel de inteligencia competitiva de tiendas físicas. Lee fichas públicas de tienda, convierte gráfico y texto en número y muestra afluencia por hora, reputación y temas de las reseñas con las marcas lado a lado, en la misma pantalla.
¿De dónde vienen los datos?
De fichas públicas de tienda, recolectadas con fecha y método registrados. No entra la base del cliente, no entra dato personal de quien reseñó y el nombre de quien escribió queda fuera de la recolección publicada.
¿Cómo se mide la afluencia por hora?
Con la lectura estructurada del gráfico público de horas concurridas de cada tienda, en siete días por dieciocho horas. El valor publicado con cada barra se lee directamente, sin interpretar imagen, y el promedio por hora solo usa las horas en que al menos la mitad de las tiendas está abierta.
¿El panel mide ventas o facturación?
No. El panel mide afluencia, reputación y lo que escriben los clientes. No estima venta, no estima facturación y no convierte afluencia en ingreso.
¿Se puede comparar con el competidor del mismo lugar?
Sí. La matriz por lugar enfrenta tiendas del mismo centro comercial o del mismo barrio, y el panel avisa cuando las tiendas comparadas atienden públicos distintos.
¿Para qué sectores sirve el panel?
Para cualquier vertical con tienda física. Los pilotos activos son moda y indumentaria y mayoristas y supermercados, y el mismo método ya está diseñado para farmacia, restaurante, gimnasio, banco, estación de servicio, clínica, pet shop, centro comercial, hotel y tienda de operadora, entre otros.
¿Qué garantías de método da el panel?
El panel muestra la base de cada número, avisa cuando un filtro cambia el total de la fuente por la muestra leída, no crea ganador cuando la diferencia no es real, no presenta fecha aproximada como exacta y detiene la recolección cuando la fuente restringe el acceso, marcando la tienda como parcial.
¿Dónde entra la IA?
Solo al final. La recolección funciona sin modelo de lenguaje, con reglas explícitas y verificables. El analista con IA recibe únicamente los números y los fragmentos de reseña que pasan los filtros elegidos, y responde con eso, lo que deja la respuesta comprobable contra el panel.
¿Cómo consigo acceso?
Con el formulario de solicitud de acceso de esta página. El panel es un área restringida a clientes con proyecto activo, y la vertical, las marcas, las ciudades y los temas se arman con el equipo del cliente.
Las tiendas físicas dejan rastro público todos los días. Quien lee ese rastro con método decide antes.
Si su cadena todavía consolida visitas de campo en planillas, vale la pena medir cuántos días separan la primera queja en Google del plan de acción en la tienda.
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Hablar con Cassi.aiCassi.ai es una empresa de ingeniería de software especializada en los desafíos de investigación, innovación e insights. Veinte años en investigación de mercados, ex ESOMAR Brasil, con charlas en IIEX, ESOMAR y ABEP.