SOLUCIÓN · RETAIL Y COMERCIO
Retail y comercio: de las operaciones de merchandising a un copiloto orientado al cliente
Generación de fichas de producto en lote, atención al cliente automatizada y previsión de demanda, conectadas a los sistemas de e-commerce y de canal que ya usa. Nuestros ingenieros se meten en su equipo durante unas semanas y lo ponen en producción. Las excepciones siempre escalan a una persona, y la voz de marca y la veracidad de las afirmaciones siguen en sus manos.
2–6 semanas
Primer flujo de trabajo en vivo
100%
Excepciones escaladas a humanos
VPC
Desplegado en su entorno
El cuello de botella del equipo de retail no son las herramientas. Es la escala.
El dolor es muy concreto. Lanzar un catálogo significa redactar miles de títulos, argumentos de venta, fichas técnicas y versiones localizadas, y ya va con retraso antes de que arranque la temporada alta. En los grandes eventos de ventas, atención al cliente se ahoga con el mismo puñado de preguntas y se resienten la velocidad y la calidad. Mientras, compras y marketing leen cada uno sus informes, y la previsión de demanda se reduce al olfato y una hoja de cálculo. Las herramientas de IA de catálogo escriben una frase bonita, pero no cogen su voz de marca, prometen de más sobre el producto y no se enchufan a su OMS, su PIM ni su sistema de tickets.
No le entregamos un software para que se las apañe solo. Metemos ingenieros dentro de su equipo, conectamos sus datos de producto, su guía de estilo, su política de devoluciones y su histórico de atención al cliente, y montamos un pipeline que funciona sobre RAG y el modelo que usted elija: Anthropic, OpenAI o autoalojado. Las fichas de producto se generan en lote detrás de una puerta de revisión humana. El copiloto de atención responde lo que puede y deriva lo que no. Las previsiones de demanda se vuelcan directamente en sus sistemas de reposición y planificación.
Lo ponemos en marcha en semanas, no en trimestres. El primer sistema funcionando suele aterrizar en su entorno en vivo en pocas semanas, corriendo dentro de su VPC y sin que los datos salgan de su perímetro. Resolvemos primero el flujo que más le duele, demostramos el retorno y luego nos extendemos a otros canales y categorías.
How it works
Generación de fichas de producto en lote, atención al cliente automatizada y previsión de demanda, conectadas a los sistemas de e-commerce y de canal que ya usa. Nuestros ingenieros se meten en su equipo durante unas semanas y lo ponen en producción. Las excepciones siempre escalan a una persona, y la voz de marca y la veracidad de las afirmaciones siguen en sus manos.
Content pipeline
Service pipeline
Capacidades
Generación de contenido de producto en lotes con bloqueo de voz de marca
Ingrese atributos de producto e imágenes, y el sistema genera títulos, puntos de venta, descripciones largas, textos SEO y versiones localizadas en lotes. Su guía de estilo se aplica como regla del sistema, y las afirmaciones de especificaciones se verifican contra los datos de origen para que nada sea exagerado o etiquetado incorrectamente. Cada lote llega a una cola de revisión humana y se publica solo una vez aprobado.
Copiloto de soporte orientado al cliente con escalación de excepciones
Apoyado en su política de devoluciones, el estado de los pedidos y la base de conocimiento de producto, el copiloto responde consultas, sigue envíos y gestiona las devoluciones rutinarias. Cuando la confianza es baja, o hay dinero, reembolsos o una reclamación que sube de tono, pasa el caso a un agente humano con todo el contexto en un clic, en vez de obligar a la IA a salir del paso como pueda.
Integración de plataforma omnicanal
Conectamos Shopify, su tienda, Amazon, Shopee, LINE y su OMS, PIM y sistema de tickets para que el contenido y las conversaciones sean coherentes en todos los canales. Añadir un canal nuevo reutiliza el mismo motor de reglas, sin reescribir desde cero.
Pronóstico de demanda y automatización de merchandising
Combinamos el histórico de ventas, los calendarios de promociones y señales externas en previsiones de demanda por SKU que se vuelcan en la reposición, los precios y la planificación de lanzamientos, de modo que compras y marketing trabajan con los mismos números.
Rastros auditables de contenido y conversaciones
Cada descripción generada y cada respuesta de la IA conserva su fundamento de origen, la versión del modelo y el registro de la revisión humana, para que marca, legal y atención al cliente puedan revisar y hacer comprobaciones al azar más adelante.
Usted controla el modelo y el perímetro de datos
Elija Anthropic, OpenAI o un modelo autoalojado. El despliegue corre dentro de su VPC y se ajusta a sus requisitos de SOC 2 y de GDPR, de modo que los datos sensibles no salen de su entorno.
Cadencia de entrega
- 01
SEMANA 1
Definir alcance y conectar datos
Los ingenieros se meten en su equipo, definen el flujo que más duele y conectan los datos de producto, la guía de estilo, el histórico de atención y los sistemas de canal, fijando desde el principio los límites de datos y el alcance de cumplimiento.
- 02
SEMANAS 2–3
MVP en producción
Construimos el primer pipeline que funciona, normalmente las fichas de producto en lote o el copiloto de atención, corriendo dentro de su VPC, con la revisión humana y las puertas de escalado de excepciones ya puestas.
- 03
SEMANAS 4–6
Validar y ajustar
Validamos la precisión y el ROI contra el tráfico real, ajustamos el motor de reglas y los umbrales de confianza según la retroalimentación de los equipos de marca y soporte, y establecemos el rastro de auditoría.
- 04
SEMANA 6+
Escalar
Llevamos el flujo ya probado a otros canales, categorías y mercados, y arrancamos el siguiente pipeline, como la previsión de demanda.
Casos de uso
01
Lanzamiento masivo de miles de SKU antes de la temporada alta
Dos semanas antes del Día de los Solteros o el Black Friday, genere títulos, puntos de venta, tablas de especificaciones y versiones en tres idiomas para 2.000 SKU entrantes de una sola vez. El equipo de redacción revisa en lugar de escribir desde cero, comprimiendo los plazos de lanzamiento de semanas a días.
02
Gestión de soporte durante grandes eventos de ventas
Cuando el volumen de pedidos se dispara, el copiloto se ocupa de las consultas repetidas del tipo "¿dónde está mi paquete?" o "¿puedo devolverlo?" y deja a los agentes libres para las disputas de pago y las reclamaciones de alto valor, así que el tiempo medio de respuesta aguanta incluso en plena punta.
03
Mantener el contenido consistente entre canales
El mismo producto tiene diferentes límites de longitud y formato en su tienda en línea, Amazon y Shopee. El sistema genera la versión correcta por regla de canal, eliminando la deriva de especificaciones y la voz fuera de marca que provienen del copiar y pegar manual.
04
Pronóstico de reposición a nivel de SKU
Combine tres años de curvas de ventas con el calendario de promociones de esta temporada para producir pronósticos de demanda semanales por SKU, escritos de vuelta en el sistema de reposición para reducir las faltantes en temporada alta y el exceso de stock fuera de temporada.
05
Lanzamientos multilingües internacionales
Al entrar en Japón o el sudeste asiático, genere texto localizado en japonés, inglés y las lenguas del sudeste asiático a partir de sus fichas maestras en chino tradicional, y ajuste la redacción de las afirmaciones a la normativa de cada mercado.
FAQ
Sí. Introducimos su guía de estilo, preferencias de redacción y contenido de alta calidad existente en el sistema como reglas de generación, en lugar de dejar que un modelo genérico improvise. Cada lote pasa por una cola de revisión humana donde su equipo de redacción tiene la última palabra, y nada se publica hasta que esté aprobado.
Los datos de especificación, como dimensiones, ingredientes o compatibilidad, se cotejan de forma obligatoria contra las fichas de origen, sin margen para que el modelo adivine. El lenguaje de las afirmaciones de marketing se contrasta con listas de términos permitidos y bloqueados por categoría y normativa. Cada descripción conserva su fundamento de origen, así que marca y legal pueden hacer comprobaciones al azar cuando quieran.
Sí. Tanto la generación en lote como el copiloto de atención están pensados para carga punta y escalan con la demanda dentro de su entorno de nube. En atención, el mecanismo de escalado de excepciones se asegura de que, aunque la capacidad de IA esté al límite, las disputas de pago y las reclamaciones de alto valor pasen a manos humanas con prioridad, para que la calidad no se venga abajo.
Sí. Conectamos Shopify, Amazon, Shopee, LINE y su OMS, PIM y tickets de soporte. Agregar un nuevo canal reutiliza el mismo motor de reglas, de modo que no reescribe la integración para cada plataforma.
El despliegue corre dentro de su VPC, los datos sensibles no salen de su entorno y se ajusta a sus requisitos de SOC 2 y de GDPR. Usted elige el modelo, sea Anthropic, OpenAI o autoalojado, y usted fija el perímetro de datos. Nunca usamos sus datos para entrenar.
Los flujos de retail están muy personalizados, y un SaaS genérico no se va a enchufar a sus reglas de marca ni a sus sistemas de back-office. Nuestros ingenieros se meten en su equipo, resuelven primero un flujo que duele y demuestran el retorno, ponen un resultado real en producción en semanas y luego escalan. Mucho más rápido que pelearse con una herramienta por su cuenta.
Flujos de trabajo con IA,
integrados en tu operación
Nos integramos (FDE y FDM) para construir los agentes y flujos de trabajo de IA que tu equipo usa cada día. En producción en semanas, no en trimestres.