Escenario fixture · datos sintéticos. ModaRápida es un tenant de demostración. Autonomah se desarrolla sobre datos sintéticos hasta completar el gate de producción de Wave 1.
ModaRápida
Cómo Autonomah operaría una vertical de e-commerce de indumentaria: atribución multi-touch sobre el catálogo de productos del tenant, optimización de landings de colección con CWV gate previo al publish, y contenido orgánico programado para redes sociales.
Tenant fixture · vertical e-commerce · Escenario modelo · datos sintéticos
Contexto del escenario
ModaRápida es un tenant fixture que representa a una tienda de indumentaria rápida orientada al mercado hispanohablante, con catálogo estructurado por colección (temporada), categoría de producto y rango de precio.
El escenario modela cómo la plataforma genera landings de colección, programa contenido para redes sociales, y construye el loop de atribución entre el primer touchpoint orgánico y el evento de compra en el carrito.
SEO Engine — landings de colección y categoría
A partir del catálogo del tenant, el SEO Engine genera páginas de destino con intención de compra específica:
- Páginas por colección de temporada (p.ej. "vestidos de verano 2026")
- Páginas de categoría + precio (p.ej. "remeras algodón mujer bajo $5000")
- Páginas de estilo combinadas con la localización del tenant (p.ej. "ropa casual Buenos Aires envío gratis")
Cada landing tiene un CWV gate: si el LCP supera 2.5 s o el CLS supera 0.1, la página no pasa a APPROVED. El motor de optimización revisa el template y regenera antes del próximo ciclo.
Canales sociales — contenido orgánico programado
El configurador de programación define la cadencia de publicación: cuántos posts por semana en Instagram, qué mix de formatos (carousels de producto, reels de outfit, fotos de estudio). Autonomah genera el contenido en esa cadencia sin que el tenant tenga que solicitar piezas manualmente.
Las piezas generadas son descargables desde el approval queue. El tenant puede ajustar la imagen o el copy externamente y re-subirlas. La versión editada reemplaza la generada en el queue; el historial de ambas versiones queda preservado.
Atribución multi-touch — del contenido al carrito
En e-commerce, el path de conversión suele tener más de un touchpoint: una primera visita desde una landing SEO, una segunda desde un post de Instagram, y una tercera desde un email de carrito abandonado. La atribución server-side de Autonomah registra todos los touchpoints y los asocia al mismo evento de compra cuando ocurre.
El modelo de atribución es configurable por tenant: primero toque, último toque, o atribución lineal entre touchpoints. Los datos se exponen en el dashboard de forma desagregada por canal, por colección y por rango de precio del producto.
Flywheel de aprendizaje por colección
Cada ciclo de publicación genera datos de conversión que el SEO Engine usa para priorizar qué colecciones y qué formatos de contenido producir a continuación. Las colecciones que generan más conversiones reciben más landings y más piezas sociales en el próximo ciclo. Las colecciones con baja tasa de conversión activan una revisión del copy y del targeting antes de continuar.
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