Casos de estudio

Proyectos reales.
Automatización real.

Cada sistema que construimos resuelve un problema real para un negocio real. Así es como se ve en la práctica.

Pazolini

Moda y retailItalia

El problema

Pazolini vende en múltiples marketplaces y recibe un alto volumen de consultas de clientes a diario. Los clientes preguntan sobre tallas, disponibilidad, envíos, devoluciones y estado de pedidos por email y WhatsApp. El equipo de soporte estaba saturado, los tiempos de respuesta caían, y las preguntas repetitivas consumían horas que podrían dedicarse a resolver problemas reales.

Lo que construimos

Construimos un bot de atención al cliente completamente automatizado que gestiona consultas por email y WhatsApp. El bot conoce a fondo el catálogo de productos de Pazolini, guías de tallas, políticas de envío y procedimientos de devolución. Procesa solicitudes entrantes, responde preguntas específicas sobre productos con precisión, y solo escala los casos excepcionales al equipo humano. Un sistema, múltiples canales, siempre activo.

Stack:Claude APIWhatsApp Business APIEmail integrationn8nKnowledge base

El tiempo de respuesta de soporte pasó de horas a segundos. El equipo ahora solo gestiona los casos que realmente necesitan una persona.

PZLN

Agencia de marketing B2BLuxembourg

El problema

PZLN es una agencia de marketing B2B que tenía dificultades para encontrar nuevos clientes. Su prospección era inconsistente, los seguimientos se perdían, y no había una estrategia estructurada de email marketing. Conocían su perfil de cliente ideal pero no tenían un sistema para encontrarlos y contactarlos a escala.

Lo que construimos

Construimos un pipeline automatizado de generación de leads. El sistema investiga prospectos que coinciden con el perfil de cliente ideal de PZLN, los cualifica según criterios específicos, y envía prospección personalizada de forma automática. Las secuencias de seguimiento funcionan automáticamente a través de múltiples puntos de contacto, para que ningún lead se enfríe. PZLN revisa y aprueba los mensajes antes de que se envíen.

Stack:Apollo.ioClaude APIn8nEmail sequencesCRM integration

Pipeline constante de prospectos cualificados. La prospección se ejecuta a diario sin que nadie pulse enviar.

PrimeKids

GuarderíaLuxembourg

El problema

PrimeKids gestiona más de 50 facturas mensuales en varias ubicaciones. Cada mes, el equipo de finanzas dedicaba horas a cotejar manualmente las líneas de factura con los movimientos del extracto bancario en Google Sheets, cruzando importes, fechas y nombres de padres para confirmar qué pagos se habían recibido y cuáles estaban pendientes.

Lo que construimos

Construimos un agente IA que lee facturas y extractos bancarios subidos, concilia automáticamente los pagos por importe, fecha y referencia del cliente, y marca las discrepancias para revisión humana. Los resultados conciliados se escriben directamente en el flujo de trabajo existente de Google Sheets. Sin necesidad de migración.

Stack:Claude APIGoogle Sheets APIn8nPDF parsing

Horas de conciliación manual semanal reducidas a minutos. Discrepancias detectadas automáticamente.

Brococo

Meal prepEspaña

El problema

Brococo necesitaba enviar el menú semanal a su base de clientes cada lunes y notificar sobre promociones especiales y eventos. El proceso era completamente manual. Copiar el texto del menú, formatear mensajes y enviarlos uno por uno a través de Telegram.

Lo que construimos

Desplegamos un bot de Telegram que envía automáticamente el menú semanal según un horario establecido. El equipo actualiza el menú en una interfaz sencilla, y el bot se encarga del formato, la entrega y la difusión a todos los clientes suscritos. Las promociones se pueden lanzar bajo demanda con un solo mensaje.

Stack:Telegram Bot APIn8nSupabaseScheduled automation

Cero mensajes manuales. Los clientes reciben los menús a tiempo, cada semana, sin que nadie pulse enviar.

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