Caso de Estudio · Nivel Avanzado · 72 horas

Nexura Commerce:
La Empresa que Escala Sin Control

E-commerce · Logística · Atención al Cliente · España y Latinoamérica

📦
Nexura Commerce S.L.
E-COMMERCE · LOGÍSTICA PROPIA · B2C
340
Empleados
18.000
Pedidos/mes
4
Almacenes
12M€
Facturación
67%
Satisfacción

Nexura Commerce es una empresa española de e-commerce especializada en electrónica de consumo, hogar inteligente y accesorios tech. Fundada en 2018, ha crecido un 340% en 3 años gracias a su red de distribución propia en España, México y Colombia. El problema: han escalado el volumen pero no los procesos. Con 18.000 pedidos al mes, 4 almacenes, un equipo de logística de 120 personas y un servicio de atención al cliente que recibe más de 2.400 contactos diarios, la operación está al límite. La tecnología actual es un ERP anticuado, un CRM de hace 8 años y un sistema de tracking que no habla con ninguno de los dos. El CEO ha convocado una consultoría de emergencia. Esa consultoría eres tú.

El Contexto Completo

La infraestructura tecnológica actual: ERP SAP (versión 2014, sin API moderna), CRM Salesforce básico, sistema de tracking propio desarrollado internamente en 2019 (sin documentación), WhatsApp Business manual gestionado por 6 personas, email con Outlook, y hojas de Excel para coordinación entre almacenes. Ningún sistema habla con otro de forma automática. Todo es manual o semi-manual.

El equipo de tecnología: 4 desarrolladores internos (2 junior, 1 senior, 1 DevOps). No tienen experiencia con IA ni con automatización avanzada. El CTO lleva 6 meses en la empresa y quiere modernizar pero no sabe por dónde empezar. Tienen presupuesto aprobado de 80.000€ para el próximo año para transformación tecnológica.

Lo que ya intentaron: En 2023 contrataron una agencia para implementar un chatbot de atención al cliente. Costó 35.000€, duró 4 meses en producción y lo apagaron porque daba respuestas incorrectas sobre estados de pedidos y generaba más trabajo al equipo humano que ahorraba. El equipo está escéptico con la IA por esa experiencia.


Los 5 Problemas Críticos
🚨
El Caos de Atención al Cliente
Departamento · Customer Experience

Nexura recibe 2.400 contactos diarios entre WhatsApp, email y teléfono. El 71% son preguntas sobre el estado de pedidos — información que existe en el sistema de tracking pero que los agentes tienen que buscar manualmente en 3 sistemas distintos. El tiempo medio de respuesta es de 6 horas en email y 45 minutos en WhatsApp. El equipo tiene 28 agentes trabajando en turnos. La satisfacción del cliente es del 67% — la media del sector es 84%. Cada semana pierden entre 15 y 20 clientes que no vuelven a comprar después de una mala experiencia de soporte. El chatbot anterior falló porque intentaba responder desde cero sin conectarse al sistema de tracking real.

⏱ 6h respuesta media email 😤 67% satisfacción vs 84% sector 💸 15-20 clientes perdidos/semana 👥 28 agentes saturados
🚛
Coordinación de Logística entre Almacenes
Departamento · Operaciones y Logística

Los 4 almacenes (Madrid, Barcelona, Ciudad de México, Bogotá) coordinan stock y rutas de envío mediante WhatsApp grupal y Excel compartido. Cada mañana, el responsable de logística dedica 2 horas a consolidar información de los 4 almacenes, detectar roturas de stock, reasignar pedidos entre almacenes y comunicar cambios a los transportistas. Cuando hay un problema — paquete perdido, retraso de proveedor, rotura de stock inesperada — el proceso de detección y reacción tarda de media 4 horas. En ese tiempo, el cliente ya ha recibido una fecha de entrega incorrecta. El mes pasado tuvieron 340 pedidos con incidencias de las cuales 280 se detectaron por queja del cliente, no por el sistema interno.

⏱ 2h/día coordinación manual 🔴 4h para detectar incidencias 📦 280/340 incidencias detectadas por el cliente 📊 Coordinación por WhatsApp y Excel
📋
Gestión de Devoluciones y Reclamaciones
Departamento · Post-venta

Nexura procesa 1.200 devoluciones al mes. El proceso actual: el cliente envía email o WhatsApp solicitando devolución, un agente verifica manualmente si cumple los criterios de la política (14 días, producto sin uso, factura disponible), genera la etiqueta de devolución, la envía al cliente, registra la incidencia en el CRM y hace seguimiento hasta que el almacén confirma la recepción. El proceso completo tarda entre 3 y 7 días laborables y requiere entre 6 y 9 interacciones humanas por devolución. El 34% de las devoluciones tienen algún error en el proceso — etiqueta incorrecta, política mal aplicada, seguimiento perdido.

📦 1.200 devoluciones/mes ⏱ 3-7 días por devolución 🔄 6-9 interacciones humanas ❌ 34% con errores en el proceso
📊
Reporting y Análisis de Operaciones
Departamento · Dirección General

El equipo directivo recibe un informe semanal de operaciones que tarda 12 horas en prepararse. Un analista extrae datos manualmente del ERP, el CRM y el sistema de tracking, los consolida en Excel, genera los gráficos y redacta el resumen ejecutivo. El informe siempre llega con 48-72 horas de retraso respecto a los datos reales. Cuando el CEO necesita un dato concreto fuera del ciclo del informe — por ejemplo, cuántos pedidos de más de 200€ llevan más de 5 días en tránsito — tiene que esperar al analista. En el último trimestre, tres decisiones estratégicas se tomaron con datos desactualizados.

⏱ 12h para preparar informe 📅 48-72h de retraso en datos ⚠️ 3 decisiones con datos incorrectos
🛒
Onboarding y Retención de Clientes
Departamento · Marketing y CRM

El 58% de los clientes que compran por primera vez no vuelven a comprar. El equipo de marketing hace campañas de email genéricas cada 2 semanas pero no tiene capacidad de personalizar por comportamiento de compra, categoría de producto o historial de interacciones. Los clientes que han tenido una incidencia (devolución, retraso) reciben los mismos emails que los clientes satisfechos. No existe ningún flujo automatizado de recuperación de clientes insatisfechos. El LTV medio es de 180€ cuando el sector comparable tiene LTV de 420€.

😞 58% no repite compra 💶 LTV 180€ vs 420€ sector 📧 Emails genéricos sin personalización 🔄 Sin flujos de recuperación

👔
Mensaje de Alejandro Vega, CEO de Nexura Commerce:

"Hemos quemado 35.000€ en un chatbot que no funcionó. Mi equipo no confía en la IA. Tenemos 80.000€ para transformar la operación y no me puedo permitir otro fracaso. Necesito que me digas exactamente qué hacer, en qué orden, por qué, y qué pasará si algo falla. No quiero teoría — quiero un plan que pueda ejecutar. Y necesito entender por qué el chatbot anterior falló para no repetir el mismo error."

📋 Lo que debes entregar — Documento Word o PDF
1
Diagnóstico del fracaso anterior: ¿Por qué falló el chatbot de 2023? Explica técnicamente qué salió mal y qué debería haberse hecho diferente. Usa los conceptos del programa: grounding, alucinación, integración con sistemas, temperatura. Mínimo 200 palabras.
2
Priorización de los 5 problemas: Ordénalos de mayor a menor impacto para el negocio. Justifica tu criterio. Identifica cuál NO necesita IA y explica por qué. Identifica cuál requiere RAG y explica por qué RAG y no otra solución. Sé específico — no vale decir "todos son importantes".
3
Arquitectura técnica de las 2 soluciones prioritarias: Para cada una describe: qué tipo de agente o automatización, qué herramientas (n8n, langchain, RAG, Telegram, API de Claude...), cómo se integra con los sistemas existentes (ERP, CRM, tracking), qué temperatura y por qué, y cómo evitas que el agente alucine o falle. Dibuja el flujo si puedes — aunque sea en texto.
4
Plan de implementación en 30/60/90 días: ¿Qué implementas primero? ¿Qué necesitas del equipo técnico interno? ¿Qué externaliza? ¿Cómo gestionas el escepticismo del equipo? Sé realista con los 80.000€ de presupuesto.
5
Gestión de riesgos: ¿Qué puede salir mal? Para cada riesgo identifica la probabilidad, el impacto y el plan de contingencia. Al menos 3 riesgos reales y específicos para este caso.
6
Métricas de éxito: ¿Cómo sabrás en 90 días si el proyecto funcionó? Define KPIs concretos y medibles para cada solución implementada. Nada de "mejorar la satisfacción" — números concretos.
⚖️ Cómo se evalúa — Nota del 1 al 10
2 pts
Diagnóstico del fracaso anterior — ¿Entiende realmente por qué falló el chatbot? ¿Usa los conceptos técnicos correctamente?
2 pts
Priorización y clasificación — ¿El criterio de priorización tiene lógica de negocio? ¿Identifica correctamente qué NO necesita IA y qué requiere RAG?
3 pts
Arquitectura técnica — ¿Es realista y coherente? ¿Conecta las herramientas correctamente? ¿Demuestra entender cómo funcionan los agentes en producción?
2 pts
Plan e implementación — ¿Es ejecutable con los recursos disponibles? ¿Gestiona bien el escepticismo del equipo y el presupuesto?
1 pt
Riesgos y métricas — ¿Los riesgos son reales y específicos? ¿Las métricas son medibles y ambiciosas?
⏰ 72 horas desde que abres el caso
📄 Formato Word o PDF
📏 Mínimo 1.500 palabras
💶 Presupuesto: 80.000€
🚫 Sin IA para escribir el documento
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