Para el comercio online automatizamos las operaciones repetitivas que hay detrás de cada pedido: triaje de pedidos fallidos, fraudulentos o atascados, «dónde está mi pedido» y devoluciones respondidos por un agente de IA, entrada de documentos de proveedores y sincronización entre tienda y ERP. En nuestro proyecto de e-commerce las cancelaciones bajaron del 15% al 5% y cerca del 70% de los contactos se cerraron sin una persona.
Errores de dirección, roturas de stock y pagos fallidos estancan pedidos en colas manuales, sobre todo de noche y en pico.
«¿Dónde está mi pedido?» y las preguntas de devoluciones inundan soporte y entierran los tickets que sí necesitan un humano.
Los feeds de producto, facturas y hojas de proveedores llegan en todos los formatos y se reteclean a mano.
La lógica de devoluciones de varios pasos corre de memoria y en hojas de cálculo, sin traza de auditoría cuando algo falla.
Detecta pedidos fallidos, fraudulentos o atascados y enruta cada uno a la corrección o responsable adecuado automáticamente.
Agentes de IA responden «dónde está mi pedido», procesan devoluciones y escalan solo las excepciones reales.
Lee hojas de proveedores y facturas, las normaliza y sincroniza datos limpios con tu catálogo y ERP.
Mantén inventario, precios y pedidos consistentes entre tienda, ERP y 3PL — con reintentos y alertas.
de contactos los cierra la IA
Cliente bajo NDA. Las cifras son del propio cliente, comparando los periodos antes y después del lanzamiento.
Este es el proyecto del caso anterior, contado como ocurrió y no como un método. Un retailer de producto con caducidad corta que vende en dos marketplaces, en su propia tienda, en caja física y a través de feeds publicitarios. Ningún sistema fallaba por separado: lo que se perdía estaba entre ellos. Cada artículo nuevo se daba de alta cinco veces, el stock se cuadraba con una exportación diaria y, mientras tanto, un canal ya había vendido lo que el almacén no tenía. Uno de cada siete pedidos se cancelaba después.
El artículo, su precio y su stock se crean una vez y salen a todos los canales. El cuadre pasó de una vez al día a casi tiempo real, que es donde estaba la mayor parte de las cancelaciones.
Etiquetas, albaranes y la entrega al mensajero se generan desde el pedido en lugar de montarse a mano por la tarde.
La recepción se escanea contra el pedido al proveedor, las discrepancias se levantan en el propio muelle y la caducidad se registra en el momento de la entrada.
«Dónde está mi pedido», cancelaciones, devoluciones y la parte rutinaria de las consultas previas a la venta se resuelven solas. Alrededor del 70% de los contactos se cierra sin persona; el resto pasa a un operador con el historial delante.
La demanda se calcula por artículo y por canal, y de ahí sale el pedido al proveedor. Aprobarlo sigue siendo cosa de una persona.
Dos meses en total, y cada circuito entró en producción por su cuenta y empezó a pagarse antes de que arrancara el siguiente: primero el catálogo, porque ahí estaban las cancelaciones. Las cancelaciones bajaron del 15% al 5%. Lo que se quedó con las personas a propósito: el recuento físico en recepción, la aprobación final de una compra, los conflictos de precio entre canales y ese 30% aproximado de contactos que la IA pasa a un operador.
Una o dos semanas. Fija, y se descuenta íntegra del proyecto.
Precio cerrado contra el alcance que produjo la auditoría.
En este proyecto. En nuestros casos, entre dos y cuatro meses.
Uso de modelos e infraestructura más mantenimiento. Se mueve con el volumen.
En la UE y el Reino Unido el cliente tiene un plazo legal de desistimiento, y una respuesta automática que lo contradiga es un riesgo. La decisión sobre el reembolso se queda con una persona; el agente prepara el expediente.
Los datos de tarjeta y de pago se descartan en la entrada. Lo que un flujo necesita saber de un pago viene del proveedor por referencia, no copiando el dato.
Colas, límites de tasa y planes de respaldo se dimensionan para el Black Friday, no para un martes normal, y probamos carga contra el tráfico del año pasado.
Amazon, eBay y el resto limitan qué puede decir un mensaje automático del vendedor y con qué frecuencia. Los flujos respetan esos límites en vez de descubrirlos con una suspensión.
La mayor porción del volumen de soporte en retail, y se responde entera con datos que ya tenéis. Suele ser el retorno más rápido del sector.
Recoger el motivo, las fotos y la referencia del pedido, comprobar si procede según la política y pasar el caso completo a una persona.
Normalizar catálogos, precios y stock entrantes al formato que espera la tienda, sin que nadie los reescriba a mano.
No construimos precios dinámicos gobernados por un modelo: el riesgo legal y reputacional pesa más que la ganancia.
Por debajo de unos 500 pedidos al mes, la mayoría de estos flujos no se paga dentro del año.
Si los datos de producto no son consistentes, nada de lo que se construya encima lo será. Eso es antes un proyecto de datos.
Cada página indica el flujo, los sistemas con los que se integra, cuánto cuesta y cuándo no encaja. Están en inglés.
Classifies and routes inbound tickets and drafts the reply, with a confidence threshold that sends the rest to a person.
Reads incoming invoices, checks totals, tax and supplier against the ERP, and posts only what clears the rules.
Sorts mixed incoming documents by type and routes each one to the queue, folder or system that owns it.
No. Nos situamos junto a tu tienda y leemos eventos de pedido — no modificamos el checkout ni guardamos datos de tarjetas. Las excepciones de pago se marcan para tu equipo, no se ejecutan a ciegas.
Tampoco proponemos un producto cerrado. La auditoría existe justamente para ver en qué se aparta su proceso del habitual, y el desarrollo se construye sobre esa diferencia. Y si resulta que una herramienta estándar le sirve de sobra, se lo diremos con claridad; el mapa del proceso se lo queda usted en cualquier caso.
Es una pregunta justa, y aquí la responsabilidad importa más que la precisión. Responde una persona, y el sistema está hecho para que pueda hacerlo: un caso dudoso nunca se contabiliza en silencio, pasa a una cola de revisión. La poca confianza no es un error para nosotros, es una ruta. Cerca del 70% pasa directo y una persona revisa el resto; dónde va exactamente esa línea lo decide usted.
Es un requisito habitual y del todo razonable. Adaptamos el montaje a sus reglas de datos: si no puede salir nada, el modelo se instala en local, dentro de su propio perímetro, y los documentos no salen de ahí.
No es raro, y no pasa nada. Integrar sin API es la partida más subestimada de un presupuesto, y por eso la superficie de integración va la primera de los cuatro factores de coste y no damos precio cerrado antes de la auditoría. Se puede trabajar sin API —ficheros, exportaciones, correo—, solo que sale más caro, y conviene saberlo pronto. Por eso, bastante a menudo, le levantamos la API nosotros.
Pasa a menudo, y casi siempre por lo mismo: el piloto se midió sobre el camino feliz y las excepciones se dejaron para después, cuando resulta que las excepciones son la mayor parte del trabajo. Por eso miramos la proporción que sale sin persona en lugar de la precisión de extracción, y acordamos de antemano quién se ocupa del resto y cómo.
No, no va de eso. Lo que desaparece es el retecleo, no las personas: las decisiones siguen en manos de alguien — el documento en disputa, la operación atípica, la conversación con el cliente, la firma bajo los informes. En un proyecto contable, el cierre mensual de un cliente pasó de tres días a cuatro horas, y no porque se prescindiera de nadie, sino porque una persona cualificada dejó de teclear datos a mano. El tiempo que se libera suele ir a crecer: más clientes con el mismo equipo y sin que los costes suban con ellos.
Es una pregunta legítima, y a veces hacerlo por su cuenta es de verdad la respuesta correcta. Lo decimos cuando el volumen no justifica un desarrollo: por debajo de unos 300 documentos al mes la aritmética no suele salir. La calculadora de esta web incluye los costes de operación, así que puede valorarlo antes incluso de hablar con nosotros.
Cambian, y partimos justamente de ahí: aquí el modelo es una pieza reemplazable, no los cimientos. La fuente de verdad es nuestra propia base de datos — el documento, la contraparte, el asiento. El modelo va conectado al lado y lo actualizamos en cuanto sale algo mejor; para usted es mantenimiento planificado, no rehacer el sistema.
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