O Promi enfrenta um trade-off conhecido do e-commerce: descontos elevam a conversão mas corroem a margem, e a maioria das lojas resolve com uma promoção geral para todo o site. O Promi, em vez disso, personaliza a profundidade do desconto comprador a comprador e produto a produto. Seu modelo de IA processa sinais como visualizações, origem do tráfego e histórico de transações para estimar a sensibilidade ao preço de cada comprador e então aplica a menor oferta capaz de fechar o pedido, considerando a margem do produto e a taxa de conversão para não entregar lucro em itens que venderiam de qualquer forma.
Além do modelo, o Promi dá aos merchandisers controle direto sobre quem vê o quê. Você cria lógica de segmentação em torno de visualizações, pedidos, origens de tráfego, parâmetros UTM e tags — por exemplo descontos exclusivos para membros ou ofertas mostradas somente ao tráfego pago — e depois escolhe como o desconto aparece: riscos automáticos de preço, pop-ups ou descrições exibidas ao clicar num link. Integrações com Klaviyo e CRMs semelhantes levam a mesma personalização ao e-mail. Cada campanha pode ser medida por testes A/B integrados sobre receita, lucro bruto e conversão, com dados brutos exportáveis.
A empresa se posiciona tanto para lojas pequenas quanto para marcas de nove dígitos e publica cases com aumentos médios de +24% em receita por visitante, +22% em lucro bruto, +26% em conversão e +20% em ARPU. É uma plataforma B2B vendida sobretudo por demos em vez de cadastro autosserviço, o que faz sentido porque o modelo precisa dos seus próprios dados de tráfego. O site oferece uma análise de descontos em 40 segundos para um primeiro diagnóstico da estratégia atual.
