Horas de trabajo dedicadas a adaptar cada producto
Esta empresa de distribución de productos de ocasión manejaba miles de referencias para su propio e-commerce y para marketplaces como Amazon, Fnac o MediaMarkt. La carga de trabajo era enorme: cada producto requería adaptar fotografías, descripciones y campos de datos a los formatos específicos de cada canal.
“Teníamos un equipo entero dedicando horas a adaptar cada ficha de producto. Era un proceso tedioso que nos frenaba a la hora de ampliar el catálogo y vender más rápido”
Cada marketplace con sus propias reglas
Amazon exigía una resolución de imagen y unas categorías determinadas. Fnac solicitaba límites específicos de caracteres en la descripción. MediaMarkt, por su parte, requería un formato de datos único para cada familia de productos. La empresa se veía obligada a multiplicar esfuerzos para no cometer errores. El resultado: procesos lentos y un catálogo que no siempre estaba actualizado.
Un sistema que adapta cada producto a los requisitos de cada marketplace
Para eliminar esta carga de trabajo, desarrollamos una plataforma que normaliza la información de los proveedores y adapta automáticamente cada producto a los requisitos de cada marketplace.
• Rellena campos
• Ajusta textos
• Recorta imágenes
Completa automáticamente los campos vacíos con bases de datos externas
Uno de los problemas más frecuentes era la falta de información en las fichas de producto. Muchos proveedores enviaban datos incompletos, lo que obligaba a los empleados a buscar manualmente especificaciones técnicas o detalles comerciales.
Para solucionar esto, la plataforma está conectada a bases de datos públicas de productos, desde donde extrae información faltante de manera automática. Si un proveedor no incluye ciertas características, el sistema las encuentra, las valida y las incorpora sin necesidad de intervención humana.
Solo revisas lo necesario: el sistema indica qué productos necesitan atención
En lugar de que el equipo revise todas las fichas de producto una por una, la plataforma identifica automáticamente cuáles requieren revisión. Si toda la información es correcta el borrador se publica directamente. Si el sistema tiene dudas, lo envía para revisión manual.
Además, las reclamaciones por descripciones erróneas o formatos inadecuados se redujeron un 31%.
Conclusión
Gracias a esta automatización, la compañía liberó a su equipo de tareas mecánicas y pudo ampliar su catálogo a más proveedores y más canales de venta. En lugar de estancarse en la gestión manual, ahora se enfocan en estrategias de pricing, negociación con proveedores y mejora de la atención al cliente, factores que realmente aportan valor y diferenciación en el competitivo mundo del e-commerce.