Paralex MCP

Para sacarle valor a Paralex hasta hoy tenías que abrir el dashboard, navegar a la vista que necesitabas y leer los números con tus propios ojos. Funciona, pero implica un viaje constante de tu trabajo real (revisar resultados, decidir presupuesto, responder al cliente) al dashboard y vuelta. Lo cambiamos.

¿Qué es el MCP de Paralex?

MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto que permite a los asistentes de IA conectarse a fuentes de datos reales. Lo que lanzamos hoy es el conector oficial de Paralex para ese estándar. Lo conectas una vez a tu asistente favorito (Claude, ChatGPT, Cursor, Cline, o cualquier cliente compatible), eliges el proyecto que quieres analizar, y desde ese momento tu IA puede consultar tus datos de marketing directamente.

La diferencia respecto a "preguntarle cosas a ChatGPT sobre marketing" es enorme. Sin MCP, tu IA responde con lo que aprendió en su entrenamiento, sin saber nada de tu negocio. Con el MCP de Paralex conectado responde con tus números reales, los mismos que ves en tu dashboard, capturados en el servidor de cada fuente.

¿Cómo se conecta?

El setup vive en la sección de integraciones de tu cuenta de Paralex. Generas tu credencial, la pegas en la config de tu cliente IA y listo.

¿Qué desbloquea para tu día a día?

Una vez conectado, tu IA entiende ocho grandes bloques de tu marketing. Los vamos viendo uno por uno con ejemplos reales de cosas que ya puedes pedirle.

1. Atribución completa

Pregunta qué campañas, anuncios o canales generaron leads y ventas en cualquier periodo. La IA te muestra el volumen atribuido, el no atribuido y el porqué de cada gap. Si la atribución cae, no te enteras "el día que abras Paralex". Le preguntas y te dice qué bajó y dónde investigar.

• "¿Qué campañas generaron más ventas atribuidas el mes pasado?"

• "¿Por qué mi atribución bajó del 87% al 71% esta semana?"

• "Dame el desglose de mi gap de atribución por categoría."

2. Performance de campañas

Ranking por ROAS, CPL, gasto o conversiones para campañas, grupos de anuncios o anuncios individuales. Encuentra los que escalan y los que están consumiendo presupuesto sin retorno. Compáralos contra periodos previos o contra tus propios benchmarks.

• "¿Cuáles fueron mis 10 campañas con mejor ROAS la semana pasada?"

• "¿Qué ad sets están por debajo de mi ROAS objetivo de 3x?"

• "Dame los anuncios que más gastaron sin generar ninguna venta."

3. Embudo de conversión

Tu IA ve el recorrido completo desde click a lead a llamada a venta, identifica los pasos donde se cae más gente y te sugiere dónde mirar primero. Útil cuando quieres entender por qué tu CPL baja pero tus ventas no suben en la misma proporción.

4. Diagnóstico automático

Detecta anomalías en tus métricas, encuentra huecos en tu pipeline de datos y diagnostica problemas de eficiencia sin que tengas que ir buscándolos. Si esta semana una campaña empezó a comportarse raro, te lo va a decir antes de que abras el dashboard.

• Detección de anomalías en gasto, CPL, ROAS y volumen

• Diagnóstico de eficiencia por campaña o canal

• Identificación de gaps en el funnel de email cuando hay caídas inusuales

• Drill-down por categoría de gap para entender la causa raíz

5. Reportes a la carta

Cuatro tipos de reportes completos disponibles desde la IA: reporte de anuncios, reporte de embudo, reporte de leads y reporte de ventas. Le das el rango de fechas y los filtros que quieres, y te lo arma. Útil para reportar a clientes, para tu reunión semanal o para preparar la junta del mes.

[VISUAL · GIF] Recording mostrando al usuario pidiendo "genera el reporte de ventas de mayo" y la IA construyendo la respuesta en directo: KPIs principales, breakdown por canal, top campañas, observaciones.

6. Detalle granular

Si quieres bajar del agregado al caso concreto, también puedes. Trae el detalle de leads, llamadas o ventas individuales con su trazabilidad completa hasta el anuncio que las originó. Sirve para revisar un lead concreto que te llamó la atención o para auditar de dónde vino una venta grande.

• "Dame el detalle de las 20 últimas ventas y de qué campaña vinieron."

• "Muéstrame los leads de la última semana ordenados por valor estimado."

• "¿De qué anuncio vino la llamada de Juan Pérez del 5 de junio?"

7. Comparativa de periodos

"Compara este mes con el anterior" es la pregunta que más se repite cada lunes en cualquier equipo de marketing. Ahora la haces directamente. La IA te muestra qué subió, qué bajó y por qué (si la causa se puede inferir de los datos).

8. Auditoría de datos

Antes de tomar decisiones grandes con tus números, pídele a la IA que corra una auditoría completa de tus fuentes. Te dice qué está conectado, cuán frescos son los datos, cómo se calcula cada métrica y dónde se origina cada conteo. Si los números no cuadran, esto te ahorra horas de investigación manual.

Caso de uso 1: el lunes por la mañana

Vendes formaciones B2B con ticket de 2.000€ y los lunes te toca decidir dónde mover el presupuesto esta semana. Antes eso eran 45 minutos abriendo Paralex, Google Ads y Meta, cuadrando números a mano. Ahora abres tu IA y le pides:

"Dame las 5 campañas con mejor ROAS de la semana pasada, dime cuáles bajaron respecto a la anterior y revisa si hay alguna anomalía en mi atribución."

En menos de un minuto tienes la respuesta, con los números reales del servidor de cada fuente y con el contexto para decidir qué escalar y qué pausar.

Caso de uso 2: la pregunta del cliente

Eres agencia y un cliente te escribe el jueves a las 17:00: "¿cuántos leads me generaste este mes y de qué campañas vinieron?". Antes eso significaba parar lo que estabas haciendo, abrir Paralex, sacar el dato, copiarlo a un email. Ahora le pides a tu IA:

"Genera el reporte de leads de este mes para el proyecto del cliente X, con desglose por canal y top 5 campañas."

Lo copias, lo pegas en tu respuesta y sigues con lo tuyo. Si el cliente repregunta sobre un dato concreto, repreguntas tú a la IA y vuelves con la respuesta en segundos.

[VISUAL · IMG] Captura del reporte de leads generado por el MCP, listo para copiar a un mail al cliente.

Caso de uso 3: la junta del mes

El día 1 de cada mes alguien tiene que armar el resumen del mes anterior para la reunión de management. KPIs principales, comparativa contra el mes previo, top campañas, observaciones. Es trabajo repetitivo y aburrido. Lo dejas hecho con dos preguntas:

"Compara mayo con abril en gasto, leads, ventas, ROAS y CPL. Identifica las tres cosas más relevantes que pasaron."

Tu IA te entrega el resumen, las comparativas y la lectura. Lo revisas, lo ajustas si quieres y lo presentas.

¿Por qué confiar en los números?

El MCP responde con los mismos datos que ves en el dashboard: leads, llamadas y ventas capturados en el servidor de cada fuente, sin pixel, sin perderse por bloqueadores y sin la inflación que las plataformas de anuncios meten en sus propios reportes (Meta atribuyéndose ventas que no generó, por ejemplo).

Si dudas de un número concreto, le pides a la IA que ejecute la auditoría y te muestra el origen exacto, fuente por fuente. Si quieres entender cómo se calcula una métrica, la IA te lo explica con las reglas reales de tu proyecto, no con definiciones genéricas.

¿Para quién es?

Si ya vives dentro de Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code o cualquier otro cliente compatible con MCP, esto te ahorra el viaje constante al dashboard. Lo conectas una vez y tu IA pasa a ser un copiloto que entiende tu marketing. Especialmente útil si:

• Eres dueño de negocio y quieres respuestas rápidas sin entrar al dashboard cada vez

• Eres media buyer y necesitas iterar sobre presupuesto varias veces al día

• Llevas varios proyectos (agencia, multi-cliente) y cambias de contexto constantemente

• Reportas resultados a clientes o a un comité y quieres acelerar la generación de informes

• Estás depurando un problema de datos y quieres saber dónde está el hueco

¿Cómo lo activo?

Si ya eres usuario de Paralex, puedes acceder desde el menú de ajustes donde encontrarás una pestaña nueva con la información paso a paso para conectar el MCP de Paralex.