Klevu

Qué es Klevu

Klevu es una plataforma de búsqueda inteligente y descubrimiento de productos para ecommerce que utiliza inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para ofrecer resultados de búsqueda hiperpersonalizados en tiendas online. Fundada por Nilay Oza, Klevu se unió a Searchspring e Intelligent Reach bajo la marca paraguas Athos Commerce para crear una solución integral de product discovery para ecommerce. La plataforma reemplaza el buscador nativo de Shopify, Magento, BigCommerce y otras plataformas con un motor de búsqueda AI que comprende la intención del comprador, corrige errores tipográficos, procesa sinónimos y búsquedas de cola larga (long tail), y ordena los resultados según la probabilidad de conversión de cada producto. Los merchants que integran Klevu reportan mejoras significativas: incremento de hasta 6x en conversiones desde búsqueda, aumento del 6% en valor medio de pedido (AOV) via search, y mejora del 15% en la tasa de conversión global del sitio.

Búsqueda AI y autocompletado

El motor de búsqueda de Klevu procesa consultas en lenguaje natural entendiendo la intención detrás de las palabras. Cuando un comprador busca "vestido rojo para boda verano", Klevu identifica las categorías (vestido), los atributos (rojo, verano) y el contexto de uso (boda) para mostrar los productos más relevantes ordenados por probabilidad de conversión. El autocompletado predictivo muestra sugerencias de productos, categorías y páginas de contenido mientras el usuario escribe, con imágenes de producto, precios y valoraciones directamente en el dropdown de búsqueda. La corrección automática de errores tipográficos y el manejo de sinónimos aseguran que búsquedas como "zapatillas", "sneakers" y "tenis" devuelvan los mismos resultados relevantes. El soporte para búsquedas por voz permite a los usuarios en móvil dictar sus consultas con procesamiento de lenguaje natural. Los resultados de búsqueda se personalizan para cada usuario basándose en su historial de navegación y comportamiento de compra anterior.

Merchandising y product discovery

Las herramientas de merchandising visual de Klevu permiten a los equipos de marketing controlar qué productos aparecen en los resultados de búsqueda, páginas de categoría y recomendaciones sin necesidad de intervención técnica. Los merchandisers pueden fijar productos específicos en posiciones determinadas (pin products), promover artículos con mayor margen o stock excesivo, crear reglas de boosting basadas en atributos (nuevos lanzamientos, productos en oferta, mejor valorados), y aplicar campañas temporales que modifican el ranking automáticamente durante períodos de rebajas o lanzamientos. Las recomendaciones de producto predictivas sugieren artículos complementarios y alternativos basados en el comportamiento agregado de compradores similares, incrementando el AOV mediante cross-selling y upselling inteligente. Los banners inline dentro de resultados de búsqueda permiten insertar contenido promocional contextual entre los productos.

Klevu para ecommerce: impacto en conversiones

Para tiendas online, la búsqueda interna es uno de los puntos de contacto con mayor intención de compra: los visitantes que usan el buscador convierten entre 3-6 veces más que los que navegan por categorías. Klevu optimiza este punto crítico mostrando resultados relevantes que reducen el "zero results" (búsquedas sin resultados), sugiriendo alternativas cuando un producto está agotado, y personalizando el orden de resultados según el perfil del comprador. Los filtros facetados dinámicos se adaptan automáticamente según la categoría y los productos disponibles: una búsqueda de "camiseta" muestra filtros de talla, color y material, mientras que "portátil" muestra filtros de procesador, RAM y tamaño de pantalla. Las páginas de colección inteligentes ordenan los productos automáticamente según rendimiento de ventas, margen, popularidad y reglas de merchandising, eliminando el trabajo manual de reordenar productos en cada categoría.

Integraciones con plataformas

Klevu se integra nativamente con Shopify mediante una app dedicada que reemplaza el buscador nativo de la tienda con configuración guiada. Para Magento (Adobe Commerce), Klevu ofrece una extensión que se instala via Composer y sincroniza el catálogo completo con el índice de búsqueda de Klevu. BigCommerce, Salesforce Commerce Cloud y plataformas custom también tienen integraciones oficiales. La API de Klevu permite integración headless para storefronts construidos con React, Vue, Next.js o cualquier framework frontend moderno. La sincronización del catálogo es automática: cuando se añade, modifica o elimina un producto en la plataforma, Klevu actualiza su índice en tiempo real. Las integraciones con herramientas de analytics como Google Analytics 4 permiten medir el impacto de la búsqueda en las métricas de ecommerce con revenue attribution por consulta de búsqueda.

Precios y posicionamiento

Klevu ofrece pricing basado en una combinación de dominios, sesiones mensuales y número de SKUs del catálogo, sin planes estándar publicados. El modelo de pricing flexible significa que el coste se adapta al tamaño de la tienda, pero también que los precios no son transparentes hasta contactar con el equipo comercial. Existe una versión de prueba gratuita para evaluar la plataforma. En el mercado de search para ecommerce, Klevu compite con Algolia (el motor de búsqueda como servicio más conocido), Searchspring (ahora parte de Athos Commerce junto con Klevu), Constructor.io (enfocado en personalización AI), Doofinder (alternativa europea más asequible) y la búsqueda nativa de Shopify que ha mejorado significativamente con Shopify Search & Discovery. Para tiendas con catálogos de más de 1.000 productos y tráfico significativo, la inversión en un motor de búsqueda AI como Klevu se justifica por el incremento medible en conversiones y AOV.

Características Principales

• AI Search: motor de búsqueda con NLP que comprende intención, corrige errores y procesa sinónimos
• Autocompletado predictivo: sugerencias con imágenes, precios y ratings mientras el usuario escribe
• Merchandising visual: fijar productos, boosting por atributos y campañas temporales sin código
• Filtros facetados dinámicos: filtros que se adaptan automáticamente según categoría y productos disponibles
• Recomendaciones predictivas: cross-selling y upselling basados en comportamiento de compradores similares
• Personalización: resultados ordenados por perfil individual basado en historial de navegación y compra
• Búsqueda por voz: soporte NLP para consultas dictadas en dispositivos móviles con procesamiento natural
• Analytics de búsqueda: métricas de consultas, zero results, CTR y revenue attribution por búsqueda

Se integra con 9 herramientas