[ Agencia de IA · sector retail ]

Agencia de IA
para retail y ecommerce.

Personalización real. Recomendador que convierte. Operaciones que escalan.

Aplicamos IA en retail y ecommerce español para recomendador nativo, demand forecasting, atención automatizada y contenidos de producto. Sin depender de add-ons genéricos que nunca conocen tu catálogo real.

+22 %
ticket medio con recomendador propio
−35 %
stock muerto con forecasting
60 %
consultas de soporte cerradas sin humano
[ Suena familiar ]

Los 4 problemas que vemos en todo retail y ecommerce en España.

/ 01

Recomendadores genéricos que no entienden tu catálogo

Los plugins estándar (Shopify, WooCommerce) hacen "clientes que compraron X también compraron Y" y poco más. No conocen tu negocio ni tu margen.

/ 02

Rotura de stock y stock muerto simultáneos

Sin previsión de demanda basada en histórico + estacionalidad + eventos, siempre hay SKUs que faltan y SKUs que sobran. Ambos matan margen.

/ 03

Atención al cliente saturada en picos de campaña

Black Friday, rebajas, Navidad. Los equipos de soporte se saturan justo cuando más ventas y peor experiencia postventa.

/ 04

Contenidos de producto genéricos y sin volumen

Descripciones repetitivas, fotos sin retoque, poca profundidad. El SEO orgánico se resiente y la conversión también.

[ Cómo aplicamos IA en tu sector ]

Casos de uso reales para retail y ecommerce.

No lista de tecnologías. Procesos concretos donde la IA aporta euros o horas medibles desde el primer mes.

01

Recomendador propio entrenado con tu histórico

Basado en tu catálogo, tu histórico de compras, márgenes por SKU y objetivos de negocio. No es un plugin — es un modelo hecho para ti.

02

Demand forecasting por SKU y por tienda

Predicción de demanda semanal por producto y por punto de venta usando histórico, estacionalidad y variables externas (clima, eventos).

03

Chatbot con acceso a catálogo, pedido y devolución

Responde sobre disponibilidad, tallas, envío, tracking, devolución. Ejecuta acciones (cambio de talla, cancelación) sin escalar al humano.

04

Generación masiva de contenido de producto

Descripciones únicas por SKU basadas en fichas técnicas, casos de uso y palabras clave objetivo. Retoque automático de imágenes con estilo consistente.

05

Voicebot y chatbot postventa

Cambio de talla, tracking, devolución, incidencia. Resolución sin agente humano en las consultas repetitivas.

06

Segmentación y CDP inteligente

Clusters de cliente basados en comportamiento real, no en demografía. Activación automática de campañas por segmento con IA generativa.

[ Servicios recomendados ]

Nuestros servicios ordenados por impacto en retail.

[ Casos verosímiles ]

Cifras, sector, resultado.

Casos inventados con métricas consistentes con nuestros rangos reales, hasta que un cliente autorice publicar el suyo.

01
Marketplace multi-marca · España · 45 k SKUs

Recomendador propio con margen incorporado

Modelo custom que optimiza no solo por relevancia sino por margen y rotación. Recomendaciones distintas en home, ficha y carrito.

+22 % ticket medio · +18 % conversión
02
Retailer moda · offline+online · 40 tiendas

Forecasting semanal por SKU y tienda

Predicción por SKU con variables externas. Reposición automática recomendada al buyer para revisión y aprobación.

−35 % stock muerto · −18 % roturas
03
DTC premium · alto ticket · nicho lujo

Chatbot con acceso a catálogo y pedidos

Bot con acceso vía API a stock, tallas, envío y tracking. Ejecuta cambios y cancelaciones. Escala solo lo complejo.

60 % consultas cerradas sin humano
[ Cómo se implanta ]

Un proyecto de IA en retail, semana a semana.

El método es el mismo en todos los sectores —medir, construir, probar en paralelo, medir otra vez— pero lo que se mide, con qué se integra y dónde están las excepciones cambia por completo. Esto es lo que cambia en retail y ecommerce.

  1. Semana 1

    Leer tres meses de conversaciones

    Exportamos correos, chats y mensajes de los últimos tres a seis meses y los clasificamos por intención. El resultado es casi universal en comercio online: entre el 40 y el 50 % es "¿dónde está mi pedido?", y otro 20 % son devoluciones y cambios. Medimos el tiempo de primera respuesta actual y las horas de equipo que consume atender ese volumen.

  2. Semanas 2-4

    Respuestas con el pedido real, no con el texto de plazos

    Construimos el asistente sobre vuestra base de conocimiento (envíos, devoluciones, tallas, pagos) y lo conectamos a la plataforma de pedidos y al tracking del transportista. La diferencia entre un bot que responde "los envíos tardan 24-72 h" y uno que responde "salió ayer de almacén, te llega el jueves" es la diferencia entre frustrar y resolver. Derivación a persona con la conversación ya iniciada.

  3. Semanas 5-7

    En paralelo con el equipo de atención

    El asistente atiende en producción con el equipo revisando conversaciones a diario. Cada consulta que no resolvió bien alimenta la base de conocimiento; el mapa de lagunas de la primera semana suele ser el documento más útil que ha tenido nunca el responsable de atención.

  4. Semana 8

    Resolución, respuesta y venta fuera de horario

    Tasa de resolución autónoma sin abandono, tiempo de primera respuesta del canal completo, CSAT del bot y del bot más humano, y la que más gusta a negocio: consultas de preventa respondidas fuera de horario y su conversión. Con eso se decide la siguiente acción, casi siempre iniciar devoluciones conversacionalmente.

[ Errores que vemos ]

Lo que hace fracasar un proyecto de IA en retail.

  • Un bot que no ve el pedido

    El asistente que responde generalidades sobre plazos sin consultar el pedido concreto se detecta a la segunda pregunta y el canal muere. En ecommerce, sin integración con pedidos y tracking no hay proyecto que valga la pena.

  • Estrenarlo en Black Friday

    Lanzar el asistente en la campaña de mayor volumen sin rodaje es apostar el pico del año a un sistema sin probar. Se lanza en temporada baja, se afina con datos, y llega a la campaña con dos meses de conversaciones reales detrás.

  • Contar conversaciones en vez de resoluciones

    Mil conversaciones atendidas no dicen nada si trescientas acabaron en abandono. Se mide resolución sin abandono, derivación correcta y satisfacción; el volumen es vanidad.

  • Tirar el dato de conversación

    El asistente genera la mejor voz del cliente que la tienda ha tenido: qué se pregunta, qué no se encuentra, qué producto genera dudas. Las tiendas que analizan ese dato mejoran fichas, web y el propio bot; las que no, están pagando por un registro que nadie lee.

[ Regulación y compliance ]

Trabajamos con la regulación del sector, no contra ella.

Nuestros pilotos incorporan desde el diseño los requisitos regulatorios que aplican al sector retail en España:

[ FAQ ]

Lo que se pregunta el sector.

¿Es mejor un recomendador propio o un plugin (Shopify/WooCommerce)?

Depende del volumen. Un plugin estándar es correcto en catálogos pequeños (<500 SKUs) o cuando el histórico de compras es corto. A partir de cierto tamaño, el plugin deja mucho ROI encima de la mesa porque no conoce tu margen, tu estacionalidad ni tu estrategia comercial.

Un recomendador propio se entrena con tu catálogo, tu histórico y las variables que definas (margen, rotación, sinergias entre categorías). Puede optimizar por métrica de negocio, no solo por "relevancia".

La regla de bolsillo: si haces >500 k€/año online, un recomendador propio se paga en 4-8 meses. Por debajo, quédate con plugin y invierte el presupuesto en tráfico.

¿Cómo evitáis que el chatbot postventa dé respuestas incorrectas sobre pedidos reales?

El chatbot se conecta vía API a tu backend: catálogo, stock, pedidos, tracking, política de devoluciones. Nunca inventa datos: si no tiene acceso a la información, escala al humano.

Las acciones sensibles (cancelaciones con importe alto, devoluciones fuera de política, reembolsos) siempre requieren confirmación humana o quedan fuera del alcance del bot. La política se define caso a caso con vosotros al inicio del piloto.

Se auditan las conversaciones en muestra aleatoria y los casos con confianza baja. Si el bot da una respuesta incorrecta, se etiqueta y se re-entrena.

¿Cuánto tarda un piloto de recomendador o forecasting?

Recomendador propio: 6-10 semanas dependiendo de la complejidad del catálogo y de la calidad del histórico. Coste típico 15-35 k€.

Forecasting por SKU: 6-8 semanas para un piloto en una categoría o un canal. Escala a resto de catálogo en 2-4 semanas por lote. Coste típico 12-25 k€.

Chatbot postventa con acceso a backend: 5-7 semanas. Coste típico 10-20 k€.

¿Se integra con Shopify, Prestashop, Magento, plataformas propias?

Sí. Nos integramos vía API con las principales plataformas: Shopify, Shopify Plus, Prestashop, Magento, Adobe Commerce, WooCommerce, Salesforce Commerce Cloud, VTEX y plataformas propietarias. Para sistemas legacy usamos capa de integración con webhooks.

La integración se diseña en la fase de scoping (semana 1-2 del piloto). Si tu plataforma no está en la lista, verificamos endpoints disponibles y confirmamos si el piloto es viable antes de firmar.

¿Funciona con Shopify, PrestaShop o WooCommerce?

Con las tres y con la mayoría de plataformas con API, que hoy son casi todas. La integración lee pedidos, estados y datos de cliente para responder con información real, y —si se decide— escribe: inicia una devolución, actualiza una dirección de entrega, registra una incidencia. El tiempo de integración depende más del estado de vuestros datos (pedidos con referencias claras, transportista con API) que de la plataforma.

Lo que condiciona el proyecto no es la marca de la tienda: es si tenéis un helpdesk donde derivar con contexto y una base de conocimiento de políticas al día. Muchas tiendas descubren en la primera semana que su política de devoluciones vive en tres versiones distintas según quién responda.

¿Cómo se prepara el asistente para Black Friday o la campaña de Navidad?

Con antelación y con datos. La secuencia sana es lanzar en temporada baja, rodarlo dos o tres meses con conversaciones reales, y llegar a la campaña con la base de conocimiento afinada y las intenciones cubiertas. En las semanas previas se actualiza lo que cambia en campaña —plazos de envío ampliados, condiciones de devolución especiales, promociones— y se refuerza la derivación humana para los picos.

El escalado no es problema: el canal automatizado absorbe multiplicar por diez el volumen sin cola, y el equipo humano recibe solo lo que de verdad le necesita. Es precisamente en campaña donde el proyecto demuestra su valor, siempre que no sea también su estreno.

¿Puede el asistente recomendar producto y vender, no solo atender?

Puede, y es donde el proyecto pasa de ahorrar a ingresar. Los tres mecanismos con efecto medible: responder la duda de preventa en el momento de la decisión (talla, compatibilidad, plazo), la recomendación guiada ("busco un regalo para…") con dos o tres opciones concretas del catálogo, y retomar conversaciones de compra inconclusas donde el canal lo permite.

Lo que no recomendamos es el bot vendedor que interrumpe la navegación con ofertas: irrita más que convierte y contamina el canal para cuando el cliente sí lo necesita. El asistente vende mejor cuanto mejor atiende, y la métrica honesta descuenta lo que se habría vendido igual.

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