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.
Los plugins estándar (Shopify, WooCommerce) hacen "clientes que compraron X también compraron Y" y poco más. No conocen tu negocio ni tu margen.
Sin previsión de demanda basada en histórico + estacionalidad + eventos, siempre hay SKUs que faltan y SKUs que sobran. Ambos matan margen.
Black Friday, rebajas, Navidad. Los equipos de soporte se saturan justo cuando más ventas y peor experiencia postventa.
Descripciones repetitivas, fotos sin retoque, poca profundidad. El SEO orgánico se resiente y la conversión también.
No lista de tecnologías. Procesos concretos donde la IA aporta euros o horas medibles desde el primer mes.
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.
Predicción de demanda semanal por producto y por punto de venta usando histórico, estacionalidad y variables externas (clima, eventos).
Responde sobre disponibilidad, tallas, envío, tracking, devolución. Ejecuta acciones (cambio de talla, cancelación) sin escalar al humano.
Descripciones únicas por SKU basadas en fichas técnicas, casos de uso y palabras clave objetivo. Retoque automático de imágenes con estilo consistente.
Cambio de talla, tracking, devolución, incidencia. Resolución sin agente humano en las consultas repetitivas.
Clusters de cliente basados en comportamiento real, no en demografía. Activación automática de campañas por segmento con IA generativa.
Automatización de picking, incidencias, atención postventa con acceso a sistemas reales.
Info → 02Generación de copy, creatividades, atribución, segmentación con datos propios.
Info → 03Recomendador, forecasting, análisis de cesta, elasticidad de precios.
Info → 04Atención automatizada con ejecución real de acciones en el backend.
Info →Casos inventados con métricas consistentes con nuestros rangos reales, hasta que un cliente autorice publicar el suyo.
Modelo custom que optimiza no solo por relevancia sino por margen y rotación. Recomendaciones distintas en home, ficha y carrito.
Predicción por SKU con variables externas. Reposición automática recomendada al buyer para revisión y aprobación.
Bot con acceso vía API a stock, tallas, envío y tracking. Ejecuta cambios y cancelaciones. Escala solo lo complejo.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Mil conversaciones atendidas no dicen nada si trescientas acabaron en abandono. Se mide resolución sin abandono, derivación correcta y satisfacción; el volumen es vanidad.
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.
Nuestros pilotos incorporan desde el diseño los requisitos regulatorios que aplican al sector retail en España:
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.
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.
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€.
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.
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.
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, 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.
Diagnóstico gratuito de 30 min. Salimos con 3-5 casos de uso priorizados por ROI para tu retailer concreta.
Es un asistente automático. Los datos que compartas para que te contactemos se tratan según la política de privacidad.