IA para ecommerce
Asistente conectado que consulta datos autorizados de la tienda, prepara seguimientos y aplica un criterio uniforme para solicitar opiniones.
En una frase: EBROTECH evalúa la plataforma, versión, extensiones, permisos y consentimiento antes de confirmar una conexión. El asistente puede responder preguntas con datos autorizados y preparar seguimientos de carrito, posventa o solicitudes de opinión; una persona revisa y envía los correos.
El piloto define el evento de carrito, consentimiento, frecuencia y datos permitidos. El sistema prepara los correos de seguimiento y una persona los revisa y envía. Las solicitudes de opinión usan el mismo criterio para toda persona elegible, y el soporte solo informa desde una fuente de pedido verificada.
Un chatbot Shopify típico tiene 20 respuestas predefinidas. Para soporte: el agente recibe '¿dónde está mi pedido?', mira la API de Correos Express o SEUR, contesta con tracking real y fecha exacta de entrega. No genera respuestas inventadas. Eso es la diferencia: contexto del cliente + acceso a datos en tiempo real. La configuración se valida en discovery y el resultado se mide desde una línea base acordada.
La conexión se verifica por plataforma, versión, extensiones, plan y permisos. Probamos con datos controlados qué campos y eventos están disponibles; el soporte no informa de un envío si la fuente del transportista no responde. No se usa scraping ni se promete tiempo real sin validación.
La plataforma se elige por catálogo, pedidos, extensiones, permisos, exportación y mantenimiento. Conservamos la tienda actual cuando ofrece una vía segura y soportada; de lo contrario documentamos el límite y comparamos alternativas sin afirmar posiciones de mercado.
Las herramientas de programación asistida ayudan a construir y probar conectores, pero no garantizan coste, plazo ni compatibilidad. Para la tienda importa el contrato verificable: eventos y campos autorizados, pruebas controladas, registro de errores, reversión y responsable humano.
ChatGPT sirve para generar descripciones de producto en lote (especialmente útil si tienes catálogo grande), redactar emails de bienvenida, generar contenido SEO de blog, y traducir descripciones a otros idiomas. ChatGPT NO sirve para hablar con clientes en directo sin contexto del pedido (no sabe del tracking real), para gestionar devoluciones (no sabe del estado real del producto), ni para sustituir tu plataforma. La diferencia con un agente IA dedicado: ChatGPT genérico no sabe del carrito real de María, no consulta API del transportista, no coordina las solicitudes de reseña con los datos reales de la tienda. Un agente dedicado puede hacerlo con criterios acordados.
Codex puede ayudar a implementar integraciones, pero la viabilidad depende de las interfaces reales, permisos, políticas del canal y mantenimiento. Si una conexión no es estable o soportada, el diagnóstico documenta la limitación sin prometer plazo o precio.
Horario
atención configurada para cada línea y servicio
Tu software
sigue como fuente de verdad, sin migración forzada
Medición
objetivo y punto de partida definidos antes de empezar
Control
derivación a una persona y límites acordados por tarea
El alcance, la línea base y la métrica se acuerdan para cada proyecto.
Objetivo y línea base acordados
Mensaje a las 2h, 24h y 72h tras abandono. Contenido adaptado al producto y al cliente. La configuración se valida en discovery y el resultado se mide desde una línea base acordada.
Bot consulta API de Correos Express, SEUR, etc. y contesta con tracking real y fecha estimada. La configuración se valida en discovery y el resultado se mide desde una línea base acordada.
Tras el evento de entrega validado, la misma invitación a una opinión honesta se ofrece a todas las personas elegibles. El canal privado de incidencias es adicional y no bloquea ni desvía la reseña pública.
La tienda define los segmentos y la base de consentimiento. El sistema prepara el correo a partir de los eventos autorizados y una persona lo revisa y envía.
Tras confirmación de compra, oferta adaptada al producto. Cliente compra zapatillas, oferta calcetines + cordones. La configuración se valida en discovery y el resultado se mide desde una línea base acordada.
La tienda define qué productos y clientes son elegibles, el canal, la frecuencia y las condiciones de cualquier oferta. El piloto verifica consentimiento, bajas y errores antes de activar un envío.
Análisis de patrones de comportamiento sospechoso antes del pago (IP, dispositivo, velocidad de checkout). La configuración se valida en discovery y el resultado se mide desde una línea base acordada.
Clientes sin compra en más de 6 meses reciben secuencia personalizada (productos que han mirado, novedades de su categoría preferida). La configuración se valida en discovery y el resultado se mide desde una línea base acordada.
Conexión por validar
Comprobamos conexión, permisos y alcance antes de decidir si basta una capa o hace falta migrar alguna parte.
Tu software
IA de EBROTECH
Objetivos
El alcance se acuerda después de validar tu sistema.
Cuéntanos tu casoShopify directo (API + apps). WooCommerce vía API REST. PrestaShop y Magento también, pero requieren un poco más de integración. En discovery te decimos el tiempo estimado para tu plataforma específica.
Sí: la misma invitación a una opinión honesta se ofrece a todas las personas elegibles, sin filtrar por puntuación. El feedback privado es un canal adicional y no bloquea ni desvía una reseña pública.
Sí, siempre que el cliente haya dado consentimiento al introducir su número en checkout. El bot identifica primero al cliente y solo escribe si tiene consentimiento marcado. Para clientes sin teléfono, fallback a email.
Correos Express, SEUR, MRW, DHL, GLS tienen API directa. Si tu transportista no tiene API, scraping del tracking público. En ambos casos el cliente ve estado real.
El calendario se acuerda después de verificar plataforma, versión, extensiones, permisos, datos de prueba y criterios de aceptación.
Se valida por tienda: idiomas, catálogos, mercados, moneda y fuentes de precio deben probarse antes de activar una regla. Los casos sin traducción o dato fiable pasan a revisión humana.
La tienda define la regla y los datos permitidos. El sistema puede preparar un borrador de ayuda sobre tallas; una persona lo revisa y envía, sin inferir por sí solo una devolución.
Parcialmente. Marketplaces tienen sus propias políticas de comunicación con cliente. La configuración se valida en discovery y el resultado se mide desde una línea base acordada.
Eso lo gestiona el agente solo con contexto real del pedido. Es un empleado IA de soporte, no un sustituto completo. La configuración se valida en discovery y el resultado se mide desde una línea base acordada.
Mejor aún. Para clientes existentes el agente tiene historial de compra real: sabe qué compró, cuándo y a qué precio. Los mensajes de recuperación se personalizan con esos datos (hola María, el vestido que miraste ayer va con los zapatos que compraste en marzo). Conversión mucho más alta que mensajes genéricos.
Con muy poco volumen (unas decenas de pedidos al mes) el problema no es automatizar: es que todavía no hay nada que automatizar — invierte antes en producto y captación. Tampoco compensa si tu soporte es muy técnico y cada ticket es único: la IA brilla en el «dónde está mi pedido», no en consultoría especializada. Y si estás a punto de migrar de plataforma, monta la IA después del cambio, no encima de algo que va a desaparecer.
Primero rellenas el formulario. Revisamos qué te frena y, si tiene sentido, coordinamos después una llamada breve para concretar qué montaríamos.
Orientador EBROTECH
Recorrido guiadoTres preguntas para entender tu caso y orientarte hacia el siguiente paso.
