Casos de éxito

Resultados reales para empresas reales

Cada proyecto es diferente. Estos son algunos ejemplos del tipo de impacto que generamos — los detalles son tuyos para personalizar.

Distribución y logística

Empresa distribuidora regional

CRMAutomatizaciónHubSpot

Desafío

El equipo comercial gestionaba más de 400 clientes en hojas de cálculo. Sin visibilidad del pipeline, los seguimientos se perdían y las oportunidades se cerraban tarde.

Solución

Implementamos HubSpot CRM con automatización de seguimientos, dashboards de pipeline en tiempo real y sincronización con su sistema de facturación.

Resultados

35%aumento en tasa de cierre
60%reducción en tiempo de seguimiento
3 mesestiempo de implementación

Servicios financieros

Firma de asesoría financiera

AutomatizaciónTransformación DigitalAPIs

Desafío

El proceso de onboarding de nuevos clientes tomaba 2 semanas e involucraba 6 departamentos con comunicación por correo. Los errores eran frecuentes y la experiencia del cliente era deficiente.

Solución

Diseñamos un flujo de automatización end-to-end con formularios inteligentes, aprobaciones automáticas y notificaciones en tiempo real para cada parte del proceso.

Resultados

80%reducción en tiempo de onboarding
0errores de datos en el proceso
4.8/5satisfacción del cliente

Manufactura

Fabricante de productos industriales

APIsIntegracionesERP

Desafío

La empresa contaba con 5 sistemas distintos (ERP, WMS, CRM, e-commerce y contabilidad) que no se comunicaban entre sí. El equipo de TI dedicaba 20 horas semanales a conciliar datos manualmente.

Solución

Desarrollamos una capa de integración con APIs que sincroniza los 5 sistemas en tiempo real, con monitoreo centralizado y alertas automáticas ante inconsistencias.

Resultados

20hsemanales recuperadas por el equipo
99.8%precisión en sincronización de datos
6 semanasde implementación

Retail y e-commerce

Cadena de tiendas con presencia online

Inteligencia ArtificialMachine LearningRetail

Desafío

Querían predecir la demanda de inventario para reducir quiebres de stock y excedentes. Los métodos manuales fallaban en temporadas altas y generaban pérdidas significativas.

Solución

Construimos un modelo de predicción de demanda con machine learning entrenado con 3 años de datos históricos, integrado directamente con su sistema de compras.

Resultados

42%reducción en quiebres de stock
28%menos excedente de inventario
ROI positivoen el primer trimestre

¿Tu empresa podría ser el próximo caso de éxito?

Cuéntanos tu desafío. En una sesión de diagnóstico gratuita identificamos las oportunidades de mayor impacto para tu operación.