Tabla de contenidos
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Utilizar la inteligencia artificial para aumentar el volumen de pedidos sin aumentar la plantilla
Crear flujos de trabajo de IA que actúen, no solo que respondan
Ahorro de 6 horas al mes gracias a la automatización de los WRO
Pasar del trabajo administrativo a la gestión de excepciones
Ampliación de nuestro modelo de IA a los pedidos B2B y a la comprobación de facturas
¿Qué le depara el futuro a Spacegoods?
Perfil del cliente
La marca de bienestar Spacegoods, con sede en Londres, lo consiguió integrando la inteligencia artificial directamente en sus flujos de trabajo, en lugar de tratarla como un proyecto secundario. Mediante el uso de la API de ShipBob, ShipBob MCP y Claude, Spacegoods automatizó la recepción de pedidos en el almacén, la tramitación de reclamaciones, la gestión de pedidos B2B y las auditorías de facturas.
Como resultado, el equipo dedica su tiempo a tomar decisiones en lugar de a introducir datos.
Descubre cómo Spacegoods gestiona una operación global de logística D2C y B2B en el Reino Unido y Europa con un departamento de operaciones que se encarga del día a día con una sola persona.
Indicadores clave
- 1 sola persona se encarga de las operaciones globales diarias
- Se ahorran 75 horas al año solo en la recepción de pedidos en el almacén
- Hasta 4.000 libras al mes en créditos tramitados a través de reclamaciones automatizadas
Acerca de Spacegoods
Spacegoods empezó en 2022, cuando su fundador, Matthew Kelly, se propuso crear una alternativa al café que no provocara el bajón posterior. El producto estrella de la marca, Rainbow Dust, combina adaptógenos y setas funcionales en una bebida diseñada para mejorar la concentración y aportar energía sin provocar nerviosismo. Desde entonces, la gama ha crecido hasta incluir Astro Dust, Matcha Dust y otros productos.
En la actualidad, Spacegoods vende directamente al consumidor y a través de los principales minoristas del Reino Unido y la UE, entre los que se incluyen Holland & Barrett, Sainsbury’s, Boots, Tesco y Superdrug. A medida que el volumen de pedidos de la marca aumentaba, necesitaba un socio de logística y una infraestructura tecnológica que pudiera crecer sin tener que ampliar su equipo al mismo ritmo.
Spacegoods gestiona los pedidos con ShipBob desde centros logísticos repartidos por todo el Reino Unido y Europa, y ha desarrollado un sistema operativo avanzado basado en la inteligencia artificial.
Utilizar la inteligencia artificial para aumentar el volumen de pedidos sin aumentar la plantilla
Spacegoods gestiona un volumen elevado y creciente de pedidos con un equipo reducido, y la inteligencia artificial es una de las principales razones de ello, según David Randall, director ejecutivo, y Florian Goos, jefe de operaciones.*
«Probablemente estamos ahorrando el trabajo equivalente al de al menos un empleado gracias a todo lo que estamos haciendo con la IA. Ese es el aspecto más destacado para nosotros. La IA no es un extra que queda al margen del negocio. Forma parte de nuestra estrategia para mantener estable la plantilla mientras el volumen de pedidos sigue aumentando».
David Randall, CEO, y Florian Goos, Jefe de Operaciones en Spacegoods
Crear flujos de trabajo de IA que actúen, no solo que respondan
Empezamos a desarrollar sobre la API de ShipBob hace nueve meses, antes de que existiera ShipBob MCP. En cuanto MCP estuvo disponible, empezamos a trasladar nuestros flujos de trabajo a esta plataforma. Hoy en día gestionamos una pila tecnológica que combina la API de ShipBob, ShipBob MCP, Claude, Slack, Shopify y Gorgias, todo ello integrado mediante paneles de control que hemos creado nosotros mismos.
La diferencia para nosotros es que no nos limitamos a pedirle información a la IA. Le damos la capacidad de hacer el trabajo. Se encarga de registrar los pedidos, presentar reclamaciones, redactar impugnaciones de facturas y señalar anomalías antes de que se conviertan en un problema.
El enfoque tecnológico nativo y la transparencia de ShipBob son factores diferenciadores clave. Otros socios de logística no cuentan con las mismas capacidades. Sin duda, no podríamos gestionar el negocio como lo hacemos ahora sin toda la tecnología que ofrece ShipBob.
Ahorro de 6 horas al mes gracias a la automatización de los WRO
La mejora más evidente para nosotros es cómo creamos las órdenes de recepción de almacén, o WRO. Antes se hacía de forma manual. Alguien tenía que leer los detalles del envío entrante, introducir cada línea en el panel de control, configurar la división de palés y generar las etiquetas. Eso llevaba hasta 20 minutos por cada WRO y, al ser un proceso manual, había margen para que se produjera un error tipográfico en cada línea.
Ahora, uno de nosotros pega una captura de pantalla del envío entrante en un hilo de Slack y etiqueta a Claude. Claude lee los detalles, compara cada artículo con su ID de inventario de ShipBob en nuestro catálogo en tiempo real, crea la WRO a través del servidor MCP de ShipBob, verifica los datos y publica el PDF de la etiqueta de la caja directamente en Slack para que podamos reenviárselo a nuestro proveedor.
En una operación reciente, Claude se encargó de un envío entrante de seis artículos, dividió el inventario en dos lotes de más de 1.000 unidades y creó una orden de preparación de pedidos (WRO) para 11.655 unidades repartidas en 13 palés en nuestro centro logístico de Birmingham, con una referencia (SKU) por palé, con una verificación de datos y las etiquetas adjuntas. De principio a fin, tardó unos dos minutos.
«En cada una de las WRO, literalmente, ahorramos entre 10 y 15 minutos. Es el mismo tiempo que nos llevaba crear una manualmente. Ahora lo hacemos en dos minutos desde Slack. Y lo más alucinante es que incluye todo el contexto.
Con 25 WRO al mes, eso supone un ahorro de unas 6 horas al mes. Son 75 horas al año. Y como nadie tiene que volver a escribir nada a mano, la tasa de error en nuestros WRO generados por IA es prácticamente nula.»
David Randall, CEO, y Florian Goos, Jefe de Operaciones en Spacegoods
Pasar del trabajo administrativo a la gestión de excepciones
Hemos creado nuestros propios paneles de control basados en la API de ShipBob, sincronizando los datos con una base de datos interna. Los paneles de control recogen los volúmenes y pesos de los pedidos, las tarifas de envío, el coste medio de gestión de pedidos, los principales países de destino y los índices de cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) en el Reino Unido y Europa. El cambio más importante es el impacto que tienen los paneles de control en el propio trabajo. La detección de anomalías nos señala los problemas de forma proactiva, como un tamaño de caja incorrecto en una estación de embalaje, por lo que se nos indican los problemas en lugar de tener que buscarlos nosotros.
Esta plataforma nos indica ahora dónde están los problemas para que podamos solucionarlos más rápido. Ya nadie de nuestro equipo se dedica a tareas administrativas. Se les dirige directamente a las tareas que tenemos que resolver.
Flujos de trabajo de IA que tramitan reclamaciones y generan 4.000 libras en créditos de forma automática
El flujo de trabajo del que estamos más orgullosos en este momento es el de las reclamaciones.
Cuando un cliente informa de un pedido dañado, se crea un ticket en Gorgias y se etiqueta un reenvío en Shopify. A partir de ahí, Claude extrae las imágenes y los detalles de Gorgias y tramita automáticamente la reclamación en el panel de reclamaciones de ShipBob, incluyendo el número de envío, las imágenes de los daños, la factura de fabricación y la clasificación de la pérdida o el daño. Funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana en un servidor dedicado, por lo que sigue trabajando incluso cuando tenemos los portátiles apagados.
«Nuestro volumen de créditos ronda probablemente entre 3.000 y 4.000 libras al mes. Normalmente, alguien tendría que gestionarlo manualmente. Este flujo de trabajo protege el dinero al mismo tiempo que ahorra tiempo. Los créditos recuperables que, de otro modo, podrían pasarse por alto o quedar sin registrar, ahora se registran en el momento en que se justifica una reclamación.»
David Randall, CEO, y Florian Goos, Jefe de Operaciones en Spacegoods
Ampliación de nuestro modelo de IA a los pedidos B2B y a la comprobación de facturas
El mismo modelo que hemos aplicado a las reclamaciones lo hemos aplicado al resto de la operación. Claude revisa nuestra bandeja de entrada de órdenes de compra B2B, analiza las órdenes de compra, tanto si llegan en formato Excel como PDF, y crea el pedido en ShipBob con las etiquetas personalizadas y los detalles del producto correctos; a continuación, lo retiene para que uno de nosotros lo revise antes de su envío.
En el ámbito financiero, un informe semanal señala los sobrecostes o subcostes en las facturas con respecto a nuestras tarifas contratadas y redacta el correo electrónico de reclamación dirigido a nuestro gestor de éxito comercial. Nos mantenemos al tanto de los asuntos en los que es necesario aplicar nuestro criterio.
¿Qué le depara el futuro a Spacegoods?
Ya hemos superado la etapa básica de la IA basada en preguntas y respuestas. Lo que queremos ahora es una IA que funcione en segundo plano y tome la iniciativa por sí misma, y ese es el objetivo de nuestra hoja de ruta con ShipBob. También somos uno de los primeros usuarios del MCP de Shopify para el análisis de retención y de cohortes, y vemos claras ventajas en que ShipBob y Shopify colaboren más estrechamente en el futuro.
*Los datos de este caso práctico han sido facilitados por el comerciante. ShipBob no se hace responsable de su exactitud.
El equipo de Spacegoods en ShipBob
Gabriela Bown
Gabriela es la directora sénior de Éxito de Comerciantes y se encarga de dar apoyo a Spacegoods.
Enda Breslin
Enda es vicepresidente y director general de ShipBob para Europa, y ejerce de patrocinador ejecutivo de Spacegoods.
