Prioridade imediata
Canal prioritario do v1, com preparacao para coexistencia entre o WhatsApp Business App e a Cloud API no mesmo numero.
Meta tech provider readiness
Erika is Dimetrika's conversational data scientist.
Built to answer business questions through WhatsApp today and avatar experiences next, with a full-stack foundation ready for Meta onboarding, coexistence, and analytics at scale.
Primary channel
WhatsApp first
The same number can be prepared for WhatsApp Business App and Cloud API coexistence, without fragmenting the user journey.
Analytics mode
Node orchestrates, Python thinks
SvelteKit owns web, channels and Meta hooks. Python remains free to evolve into the real analytics brain behind Erika.
Launch board
Go-live essentials
V1
Public trust layer
Privacy, terms and data deletion pages are live from day one for Meta review and customer confidence.
Operational hooks
The dedicated API already exposes health, callback and webhook routes, so infrastructure can be tested before credentials arrive.
Analytics contract
Every inbound message is normalized into a stable contract that the Python service can consume later without changing the channels.
Meta status
Configured
API status
Configured
Channels
One orchestration layer, multiple experiences.
Erika is shaped to keep channel-specific logic thin while preserving a single analytics pipeline owned by Dimetrika.
Arquitetura pronta
Avatares
Segundo canal previsto desde o inicio, reaproveitando o mesmo pipeline de orquestracao e analytics.
Tech provider first
O produto nasce com as paginas e os endpoints que ajudam na aprovacao do app Erika no ecossistema Meta.
Data scientist as a product
Erika representa a Dimetrika respondendo perguntas de negocio, dados e contexto por WhatsApp e por experiencias de avatar.
Node + Python by design
A aplicacao principal fica em SvelteKit/Node, enquanto a camada analitica evolui em um servico Python desacoplado.
FAQ
Qual e o papel do Erika no ecossistema da Dimetrika?
Erika atua como cientista de dados conversacional, transformando perguntas enviadas por canais como WhatsApp e avatares em respostas acionaveis.
Por que usar SvelteKit + Node no app principal?
Porque o produto precisa de frontend publico, callbacks da Meta, webhooks do WhatsApp e orquestracao de mensagens no mesmo lugar.
Quando entra o Python?
Python fica reservado para a camada analitica, com liberdade para crescer em NLP, consultas de dados, modelos e automacoes mais pesadas.