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Keptly

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Detenga la pérdida de clientes antes de que afecte a los ingresos. Keptly rastrea el ciclo de compra de cada cliente y muestra quién corre el riesgo de irse.

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About the Keptly

Keptly te ayuda a detectar a los clientes en riesgo de fuga antes de que los ingresos desaparezcan. A diferencia de las herramientas genéricas de retención que utilizan ventanas fijas de 30 o 60 días, esta aplicación calcula un ciclo de recompra personal para cada cliente basándose en su historial de pedidos real. Cada cliente obtiene una puntuación de estado (Activo, En riesgo, En peligro o Perdido) para que sepas exactamente quién necesita atención. Tu panel de control muestra los ingresos totales en riesgo, gráficos de tendencias y una puntuación general de la salud de la tienda. Actúa rápido con códigos de descuento de un solo clic, plantillas de correo electrónico de recuperación y etiquetado automático de Shopify. Realiza un seguimiento del valor de vida útil del cliente, ejecuta análisis de cohortes y exporta datos a CSV. Los resúmenes semanales por correo electrónico te mantienen actualizado con información procesable y seguimiento de los ingresos recuperados.
Launched: 8 de mayo de 2026

Características principales

  • Health scores based on each customer's personal purchase cycle
  • Dashboard showing revenue at risk, trend charts, and store health score
  • One-click discount codes, win-back email templates, and Shopify tagging
  • Customer lifetime value estimates, cohort analysis, and CSV export
  • Weekly email digest with actionable insights and recovered revenue tracking

Category:

Pricing of Keptly

Free

Free

  • Up to 100 customers
  • Health scores
  • Dashboard
  • CSV export
  • Email templates

Growth

$29 / month

  • Unlimited customers analyzed
  • Weekly email digest with health alerts
  • CSV export of customer data
  • Industry benchmark
  • Shopify Flow integration

Pro

$59 / month

  • Everything in Growth, plus :
  • Klaviyo integration
  • Auto-discount rules
  • RFM segmentation
  • Cohort retention analysis
  • Customer journey timeline
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