Founders, performance marketers y responsables de negocio que necesitan entender campañas sin revisar decenas de vistas operativas.
CASE 03 · LIVE DEMO CAMPAIGN INTELLIGENCE
Alquim Ads
Una capa de decisión sobre datos de Meta Ads.
Alquim Ads transforma datos de campaña en KPIs ejecutivos, recomendaciones determinísticas, análisis asistido por LLM y reportes programados. El diseño separa cálculo, reglas y narrativa para que cada conclusión conserve una base inspectable.
PROJECT CARD / RECRUITER VIEW
Ficha técnica del proyecto.
Definí el producto, la arquitectura analítica, la separación entre KPIs, reglas y narrativa, y llevé la experiencia hasta una demo desplegada.
Backend, APIs, despliegue, pruebas y controles.
- DEPLOYMENT
- Contenedor activo detrás de HTTPS; landing y demo públicas responden.
- BACKEND / API
- Endpoint /api/health/ready observado; capas para ingestión, KPIs, reglas y reporting.
- DATA CONTRACT
- Dataset de demostración explícito; no mezcla métricas demo con resultados de clientes.
- TESTING
- Readiness 200 y navegación de dashboard, embudo, tablas, recomendaciones y calidad de datos verificadas.
- OPERATIONS
- Servicio principal listo; fallo del backup documentado como deuda operativa visible.
- 01Meta Ads data
- 02Capa de KPIs
- 03Motor de reglas
- 04Análisis LLM
- 05Reportes programados
- Landing pública
- Ruta de demo
- Readiness del servicio principal
- Narrativa ejecutiva del producto
- No delegar los cálculos críticos al LLM
- Distinguir diagnóstico determinístico de explicación
- Presentar early access sin sobredimensionar madurez
- DEMO
- Ruta pública interactiva
- CAPTURAS
- Disponibles dentro de la demo
- La demo pública prueba la superficie del producto, no una integración activa con la cuenta publicitaria del visitante.
- Readiness confirma que la aplicación principal responde; no sustituye monitoreo completo de dependencias y backups.
- Las recomendaciones deben leerse junto con contexto de negocio, presupuesto y calidad de atribución.
Abrir demo pública
ABRIR / SOLICITAR01 / PROBLEMA
Más métricas no producen automáticamente mejores decisiones.
Las plataformas publicitarias entregan abundancia de datos, pero los equipos aún deben detectar desviaciones, priorizar acciones y explicar qué cambió sin confundir correlación con recomendación.
02 / DECISIÓN DE DISEÑO
Separar cálculo, reglas y explicación.
La plataforma calcula KPIs desde los datos, aplica reglas explícitas y usa el LLM como capa de síntesis. Esto reduce el riesgo de convertir texto persuasivo en una fuente opaca de verdad.
SYSTEM / END TO END
El producto como flujo explícito.
Cada fase tiene una responsabilidad distinta. Esa separación hace posible observar el sistema, probarlo y corregirlo sin depender de intuición.
- 01DATA
Conectar
Incorporar datos de campaña y conservar su granularidad operativa.
- 02MEASURE
Calcular
Construir KPIs ejecutivos con definiciones consistentes y comparables.
- 03RULES
Diagnosticar
Aplicar reglas determinísticas para detectar condiciones y prioridades.
- 04NARRATE
Explicar
Usar IA para convertir hallazgos estructurados en una lectura ejecutiva.
- 05SHIP
Distribuir
Empaquetar resultados en una experiencia y reportes programados.
PROOF / WHAT IS ACTUALLY SHOWN
Evidencia, no decoración.
Las etiquetas indican si el dato fue observado, proviene del artefacto o corresponde al registro profesional del caso.
SCOPE / HONEST BOUNDARIES
Lo demostrado y lo que aún requiere validación.
Un portafolio técnico también debe mostrar dónde termina la evidencia disponible.
- La demo pública prueba la superficie del producto, no una integración activa con la cuenta publicitaria del visitante.
- Readiness confirma que la aplicación principal responde; no sustituye monitoreo completo de dependencias y backups.
- Las recomendaciones deben leerse junto con contexto de negocio, presupuesto y calidad de atribución.
CASE 03 / ALQUIM ADS