CRM & Web
Caso de Éxito
Desarrollamos la web, el catálogo B2B y un ERP propio para Discor. Sumamos validaciones de pedidos, importación asistida de facturas y búsqueda visual de repuestos para conectar la consulta comercial con la operación.
Comparaciones de la operación antes y después de los cambios. No son garantías para otros proyectos ni una prueba de causalidad aislada.
Consultas desde la web: la nueva presencia digital llevó el volumen de consultas comerciales originadas desde la web de aproximadamente una por mes a unas dos o tres por día. La medición combina Google Analytics con el registro interno del ERP, que diferencia clientes B2B existentes de contactos nuevos. Son consultas comerciales, no clics ni ventas.
Disponibilidad: monitoreo con Better Stack durante seis meses.
Picking y despacho: se compara la proporción mensual de pedidos que incluyen mercadería equivocada: ~5/20 (25%) antes y normalmente 1/25 (4%) después. La reducción relativa típica es 84%. No medimos errores por línea ni errores contables.
Facturas: tiempo manual diario para el procesamiento completo. La IA asiste la importación; la revisión humana final de 30 a 90 segundos sigue siendo parte del proceso.
WhatsApp: variación observada en consultas manuales de stock, precio y disponibilidad tras incorporar el chatbot. No representa todos los mensajes recibidos ni aísla otros factores.
Costo: comparación aproximada del gasto recurrente de software e infraestructura, de USD 200 a USD 50 mensuales. No incluye la inversión de implementación ni equivale al costo operativo total.
Los datos fueron informados por el equipo de Eje Z. Las comparaciones describen este caso; las ventanas calendario y registros operativos detallados no se publican aquí.
| Proceso | Antes | Después |
|---|---|---|
| Consultas comerciales desde la web | ~1 por mes | ~2–3 por día; alrededor de 60 al mes |
| Facturas diarias | ~2 horas de carga manual | 30–90 segundos de revisión humana final |
| Pedidos con mercadería equivocada | ~5 de cada 20 al mes | Normalmente 1 de cada 25; algunos meses, 0 |
| Disponibilidad | Incidentes reportados; sin porcentaje comparable | 99,9% de disponibilidad medida durante 6 meses con Better Stack |
| Costo tecnológico recurrente | ~USD 200/mes | ~USD 50/mes |
El Desafío
En 2018, un distribuidor B2B de autopartes en Córdoba contrató un ERP desarrollado por una empresa local de software para cumplir con los nuevos requisitos de facturación electrónica. La arquitectura y el modelo de datos dificultaban la evolución: interfaz confusa, incidentes de disponibilidad y un costo tecnológico recurrente de aproximadamente USD 200 mensuales.
El sistema fallaba en momentos críticos — durante cierres de mes, emisión de facturas y consultas de stock. Cada caída significaba llamar al soporte, esperar para retomar tareas. No contamos con una medición de ventas perdidas. Además, los clientes de Discor no tenían forma de consultar el catálogo de productos de manera autónoma, lo que generaba una carga operativa constante para el equipo comercial.
Aproximadamente USD 200/mes de costo tecnológico recurrente, incidentes de disponibilidad y consulta manual del catálogo.
Aproximadamente USD 50/mes de costo tecnológico recurrente. 99,9% de disponibilidad medida durante 6 meses con Better Stack. Catálogo B2B con acceso de clientes y búsqueda visual por foto.
El Reto Técnico
Este proyecto nos exigió resolver dos desafíos de altísima complejidad técnica y operativa:
El primero fue la migración de una base Firebird con un modelo de datos difícil de mantener. El ERP viejo tenía una estructura de base de datos denormalizada de forma caótica; las relaciones lógicas no estaban documentadas y se concentraba información en tablas que dificultaban las consultas y la evolución. El problema era esa arquitectura y su modelo de datos, no que Firebird fuera una tecnología antigua. Descifrar ese laberinto para normalizarlo y migrar el historial comercial a un esquema moderno fue una verdadera tarea de arqueología de software.
El segundo fue la integración de hardware con las impresoras de etiquetas Zebra del depósito. En lugar de depender de los inestables drivers genéricos de Windows (que se desconfiguraban constantemente interrumpiendo el despacho), programamos la comunicación directa con los equipos. Diseñamos la integración escribiendo directamente en el lenguaje nativo de la impresora (ZPL - Zebra Programming Language), para generar etiquetas desde el flujo de despacho y reducir la dependencia de la configuración de drivers.
La Solución
La solución fue integral y se construyó en tres etapas:
Migramos la operación a un ERP propio que integra facturación electrónica, stock y reportes. El costo tecnológico recurrente pasó de aproximadamente USD 200 a USD 50 mensuales. La infraestructura registró 99,9% de disponibilidad medida durante 6 meses con Better Stack.
Segundo, desarrollamos un catálogo digital B2B con dos niveles de acceso: un catálogo público para que cualquier visitante explore los productos, y un portal privado con login donde los clientes registrados ven precios, disponibilidad y pueden generar pedidos.
Tercero, y esto es lo más innovador: implementamos un sistema de búsqueda visual de autopartes usando transfer learning. Entrenamos un modelo de deep learning con las imágenes del catálogo de Discor para que los clientes puedan sacar una foto a la pieza que necesitan y el sistema identifique automáticamente el producto correspondiente en el catálogo. La búsqueda ofrece coincidencias del catálogo para que el usuario pueda revisar e identificar la pieza.
El Resultado
Si tu ERP te cuesta más de lo que debería o tu equipo pierde tiempo con herramientas que no funcionan, hablemos.
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