Cómo usan KANDIMA por vertical.

El bestseller siempre se queda sin stock del talle ganador. Promos canibalizan. Returns matan el margen real (15-25% típico).

Smart Reorder por SKU+talle+color con lead time. True ROAS post-returns. Anomaly detection de returns por SKU.

Recurring customers vs new customers se mezclan, NC-ROAS se infla con repeat. Bundles requieren cálculo profit complejo.

NC-ROAS separado de blended. Profit por bundle vs SKU individual. Cohort retention por canal de adquisición.

Subscription churn invisible. Profit real por suscriptor vs comprador one-time. Stock de alimento crítico (out-of-stock = churn).

Cohort retention de subscribers por mes signup. Smart Reorder agresivo en alimento. Daily Brief por categoría.

Compliance ads (Meta rejecta), CAC alto en wellness, subscription LTV crítico para break-even.

Creative Intelligence detecta claims problemáticos pre-launch. Subscription LTV proyectada con cohort. Auto-pause de ads con CAC > umbral.

Margen bajo (15-25%), competencia de precio brutal, returns por defecto/expectativa.

True ROAS con margen 20% explícito. Auto-alert si margen efectivo cae bajo target. Refund rate por SKU + supplier health.

Lead times largos (45-90 días), capital trabado en stock, ROAS engañoso por ticket alto.

Smart Reorder con lead time configurable. Profit real por SKU descontando shipping carga. Cash flow projection.

Estacionalidad brutal (Q1 hot, Q3 dead), TikTok-driven launches, stock no escala con peaks.

Forecasting estacional con Holt-Winters. Creative DNA de TikTok winners. Auto-scaling budget en señales virales.

Reporting manual mata las horas, clientes piden actualizaciones diarias, switch de cuentas en plataformas pesado.

Multi-workspace con N tiendas. White-label reports semanales auto-emailed. API REST para integrar con stack interno.

Margen apretado (8-18%), shipping caro relativo al ticket, alta sensibilidad a horarios y clima, repeat rate define todo.

Profit per order real con shipping descontado. Cohort retention semanal. Anomaly detection por horario (lunch/cena). WhatsApp IA para recompras y atención cliente.

AOV alto (USD 80-300) pero ciclo de consideración largo (5-15 días), retargeting clave, atribución multi-touch crítica.

MMM + multi-touch attribution. Customer journey 30 días tracking. WhatsApp IA con product education. Reorder predictivo en clientes recurrentes.

Educación al cliente lenta (qué ingredientes vs qué evitar), reseñas y UGC son el motor, retention crítica para LTV.

Customer education automatizado vía WhatsApp + email. Cohort retention con foco en M3-M6. Creative intelligence detectando ángulos UGC ganadores. Smart reorder por SKU para fórmulas estrella.

Mercado Libre te muestra la facturación, no la ganancia. La comisión por categoría, el costo de envío Full, el cargo por venta y los impuestos se comen el margen sin que aparezcan en un solo lugar. Terminás creyendo que un producto es rentable cuando en neto perdés plata.

KANDIMA cruza tu catálogo de Mercado Libre con tu COGS, la comisión real por publicación, el costo de Full/envío y los cargos por venta para mostrarte la ganancia NETA por producto y por publicación. Detecta los SKUs que vendés a pérdida y te dice cuáles sostienen el negocio.

Shopify te da revenue y sessions, no profit. El COGS, las fees de pago, el costo de envío y la inversión en ads viven en planillas separadas. Sin cruzarlos, escalás ads sobre productos que en neto no dejan margen y te enterás tarde.

KANDIMA conecta Shopify y cruza COGS, fees de pasarela, envío y gasto en ads (Meta/Google/TikTok) para calcular la ganancia neta real por producto, por canal y por campaña. True ROAS sobre margen real, no sobre revenue bruto, y profit por SKU en un solo lugar.

Tienda Nube resuelve la tienda, no el análisis. No tenés profit por producto, ni True ROAS, ni un cruce de COGS, fees de Mercado Pago, envío y ads. Decidís a ojo qué productos empujar y cuánto invertir en publicidad sin saber qué deja ganancia.

KANDIMA se conecta a Tienda Nube y construye el analytics de rentabilidad que la plataforma no trae: ganancia neta por producto, profit por canal de venta y True ROAS sobre margen real cruzando COGS, fees de pasarela, envío y gasto en ads. Daily Brief con lo que mueve la aguja.

En dropshipping el ad spend es la mayor parte del costo y el margen es fino: un ROAS de 2 puede ser pérdida. El dashboard de ads te muestra revenue y ROAS bruto, no la ganancia neta después del costo del producto, el envío del proveedor y las fees. Terminás escalando un "ganador" que en neto perdía plata y matando otro que sí dejaba margen.

KANDIMA cruza tu costo de producto, el envío del proveedor, las fees de pasarela y el gasto en ads (Meta, TikTok, Google) para darte el break-even ROAS real y la ganancia neta por producto, no por revenue. Anomaly detection y auto-pausa de las campañas que no llegan al break-even, Creative Intelligence para detectar fatiga y escalar solo el ganador real, y un Daily Brief con qué matar y qué escalar cada día.

Cada canal tiene su propio panel y sus propias fees: Mercado Libre se come comisión más Full, la tienda propia paga pasarela y envío, y los ads (Meta, Google, TikTok) van por afuera. Sin un lugar que los cruce no sabés qué canal te deja ganancia real ni dónde estás subsidiando ventas, y el ROAS "blended" miente porque mezcla márgenes muy distintos.

KANDIMA consolida todos tus canales en una sola vista de rentabilidad: ganancia neta por canal y por producto, con la comisión real de cada marketplace, las fees de pasarela, el envío y el gasto en ads ya descontados. True ROAS por canal en vez de un blended a ciegas, y un Daily Brief con qué canal escalar y cuál está perdiendo margen.

El ticket es alto pero el margen se lo comen el flete refrigerado/embalaje especial y las comisiones. El club de suscripción es el corazón del negocio, pero el churn es invisible: no sabés cuántos socios se dan de baja cada mes ni cuánto vale realmente un suscriptor contra un comprador de una sola vez. Y los picos de fin de año descolocan el stock de las etiquetas que más rotan.

KANDIMA separa la ganancia neta del club (por cohorte de mes de alta) de las ventas sueltas, con el flete y el packaging especial ya descontados. Cohort retention para ver el churn real del club mes a mes, LTV proyectado del socio, y Forecasting Holt-Winters para anticipar el pico estacional y reponer las etiquetas ganadoras antes de quedarte sin stock.

La recompra existe pero es difícil de leer: el cliente vuelve según crece el bebé (talles, etapas), no en un ciclo fijo, así que los flujos genéricos no pegan. El stock por talle/etapa se desbalancea rápido y las promos de temporada canibalizan el margen sin que lo veas consolidado.

KANDIMA arma cohortes de retención por mes de primera compra para ver la recompra real por etapa, LTV por cliente y True ROAS post-devoluciones. Smart Reorder por SKU+talle con lead time para no quedarte sin la etapa que más rota, y Daily Brief con qué categoría reponer y qué promo está comiendo margen.

El año se define en unas pocas semanas y todo depende de acertar el stock: te quedás sin el juguete estrella en pleno pico o te comés capital trabado en enero con lo que no vendiste. El ad spend se dispara en temporada y el ROAS que reportan las plataformas no dice cuánto ganás de verdad con comisiones, envío y devoluciones encima.

KANDIMA usa Forecasting Holt-Winters (con >90 días de data) para anticipar la demanda del pico y Smart Reorder con lead time para reponer los SKU ganadores a tiempo. En temporada, True ROAS post-comisión/envío por producto y anomaly detection para frenar la campaña que quema presupuesto sin dejar margen.

El club de suscripción es lo que hace previsible el negocio, pero el churn del socio es invisible y no sabés cuánto vale de verdad un suscriptor contra un comprador suelto. Encima el producto es perecedero: café tostado que no rota pierde frescura y termina en descuento, así que quedarte largo de stock del blend equivocado te come margen.

KANDIMA arma cohortes de retención del club por mes de alta para ver el churn real y el LTV del socio, con True ROAS post-comisión por canal. Smart Reorder por blend con lead time de tueste y Días de inventario para no quedarte con café viejo, y Daily Brief con qué suscripción retener y qué SKU está por vencer.

Con miles de SKU de baja rotación y unos pocos que mueven la aguja, es imposible a ojo saber qué reponer: te quedás sin el taladro estrella justo cuando lo piden y tenés capital dormido en tornillería que no sale. El ticket a profesionales es más alto pero con menor margen, y sin cruzar todo no sabés qué canal y qué cliente te deja ganancia real.

KANDIMA prioriza la reposición con Smart Reorder por velocity y lead time, y muestra Días de inventario y stock muerto por SKU para liberar capital trabado. Ganancia neta por producto y por canal con la comisión de Mercado Libre y el envío ya descontados, y anomaly detection para spikes de demanda o de devoluciones por defecto.

El ticket es alto pero el margen depende de comprar bien y no quedarte con frascos caros sin vender después de las fechas de regalo. La conversión es baja porque la gente compra por olfato, así que los testers y el contenido pesan; y el ROAS que reporta Meta no dice cuánto ganás de verdad con el costo del producto y las devoluciones encima.

KANDIMA usa Forecasting Holt-Winters para dimensionar el pico de regalo y Smart Reorder para no sobre-comprar frascos caros, con True ROAS post-costo/devoluciones por producto. Mira RPV y AOV para ver qué rinde cada visita cara de tráfico, y Creative Intelligence para escalar el contenido que sí convierte en una categoría difícil.