Salud
Clasificar 4 de cada 5 ventas automáticamente sin tocar el CRM del cliente
Reconstrucción de taxonomía y clasificación automática de ventas sobre un catálogo de casi 900 SKU, sin tocar el CRM de producción del cliente.
Tipo de cliente
Clínica especializada en Lima con un catálogo de casi 900 SKU de servicios y productos acumulado sin taxonomía consistente
Desafío
La fricción operativa a resolver.
Antes de recomendar, había que entender el catálogo
Antes de recomendar, había que entender el catálogo
En una clínica que combina dermatología y estética, una misma persona compra servicios y productos de categorías distintas. Si conviertes esas compras conjuntas en categorías, terminas mezclando tratamientos que cumplen funciones diferentes. Esa distinción guio nuestro trabajo con Dermathani, en Lima: construir una clasificación comercial que respete el negocio y sirva para tomar decisiones sobre su historial de ventas.
El catálogo había crecido con la operación. Las categorías se asignaban sobre la marcha y los nombres no bastaban para relacionar cada artículo con una categoría consistente. Preparar un análisis exigía interpretar referencias, distinguir productos de servicios y resolver equivalencias antes de comparar resultados. El criterio comercial estaba en las personas; necesitábamos convertirlo en una estructura reutilizable.
El trabajo manual estaba escondido entre las categorías
Reconstruimos una taxonomía de 869 SKU, los códigos que identifican cada referencia del catálogo. Al 12 de julio de 2026, la clasificación automática cubre el 82 % de las ventas afectadas.
El trabajo manual estaba escondido entre las categorías
La pregunta comercial era concreta: qué había comprado cada contacto y qué relación tenía ese historial con su continuidad. Para responderla, primero había que distinguir una categoría de negocio del tipo de artículo. «Producto» y «servicio» describen tipos; una agrupación comercial necesita un criterio adicional que represente lo que se vende.
También había que separar la identidad de una referencia de su nombre visible. Usar nombres como claves vuelve ambiguo el cruce cuando distintas referencias comparten una descripción. Elegimos el SKU como identificador estable de la taxonomía. Así, el vínculo entre venta y categoría descansa en un código del catálogo y conserva una unidad clara de revisión.
Enfoque
Probamos la compra conjunta y elegimos reglas explícitas
Probamos la compra conjunta y elegimos reglas explícitas
Evaluamos si los artículos comprados por las mismas personas formaban grupos naturales. El experimento mostró que, en esta operación, las compras cruzan categorías: servicios faciales, capilares, tratamientos con láser y productos conviven en un mismo recorrido comercial. Elegimos separar el análisis de comportamiento de la clasificación del catálogo.
Construimos reglas sobre el nombre y el tipo de SKU donde existe un patrón claro. Esas reglas asignan una categoría de negocio interpretable. La alternativa de usar agrupaciones por compra conjunta quedó descartada como base de la taxonomía: su mezcla de categorías respondía al recorrido del comprador, no a la naturaleza del artículo.
La revisión humana forma parte del diseño. Concentramos los artículos que requieren criterio comercial en una lista ordenada por volumen de ventas. Con esa prioridad, cada decisión aborda una referencia y el conjunto de ventas asociado.
Una capa analítica con límites de escritura claros
Una capa analítica con límites de escritura claros
Construimos la clasificación en una capa separada de las fuentes comerciales. La extracción del historial alimenta tablas de ventas, citas, contactos y taxonomía con datos estructurados. Las reglas analíticas se aplican allí; el CRM mantiene sus registros de origen. Esta separación da un lugar propio a la clasificación y a su verificación.
La taxonomía conserva su versión anterior y usa el SKU como clave. Las referencias que necesitan evaluación llevan marcas analíticas; la revisión del catálogo conserva las ventas originales. Elegimos ese diseño frente a intervenir directamente las hojas comerciales durante el análisis. La trazabilidad empieza por mantener distinguibles el dato de origen y la interpretación que hacemos de él.
Cómo se consulta y se revisa el historial hoy
También construimos una base de variables recalculable a una fecha de corte. El historial que describe a un contacto corresponde a ese momento: las compras posteriores quedan fuera de sus variables. Verificamos esta separación temporal con una prueba que altera información futura. Es una decisión de ingeniería esencial para comparar comportamientos históricos con el mismo criterio.
Cómo se consulta y se revisa el historial hoy
La capa analítica relaciona las ventas con la taxonomía por SKU. Las referencias con patrón explícito reciben su categoría; las que exigen juicio comercial se concentran en la revisión priorizada.
Sobre esa base, la segmentación distingue contactos dormidos con historial de compra relevante. La operación obtiene un grupo definido para orientar la reactivación. El equipo trabaja con una selección basada en comportamiento previo y conserva el criterio comercial al decidir su seguimiento.
Resultado
El resultado se ve en cobertura y foco comercial
El resultado se ve en cobertura y foco comercial
Al 12 de julio de 2026, la taxonomía reúne 869 SKU. Las reglas clasifican automáticamente 129 referencias, que representan el 82 % de las ventas afectadas por la reclasificación. La revisión humana reúne 143 SKU asociados a 2.022 ventas. El denominador del porcentaje es el conjunto de ventas afectadas; el tamaño de la taxonomía describe el catálogo completo.
En la misma fecha, el análisis identifica 809 contactos dormidos con historial de compra relevante. Ese grupo da un destino concreto al trabajo de segmentación: diseñar una reactivación dirigida. La lista de revisión y el segmento comercial son entregables distintos, cada uno con una decisión operativa asociada.
El impacto está en cómo se organiza el trabajo. Las reglas resuelven la clasificación repetible; el criterio humano se concentra en referencias priorizadas; el historial estructurado sostiene la selección comercial.
Lo que aprendimos sobre clasificar para vender mejor
Lo que aprendimos sobre clasificar para vender mejor
Aprendimos a distinguir una agrupación estadística de una categoría útil para el negocio. Comprar dos artículos juntos aporta información sobre comportamiento. Clasificarlos exige entender qué representa cada uno. Probamos ambas vías y dimos a cada una su función.
También confirmamos que el análisis descriptivo gana valor cuando desemboca en una decisión específica. Las asociaciones de compra reflejan parte de los protocolos que el equipo ya conoce. El segmento dormido aporta un foco comercial concreto. Ese fue nuestro criterio para priorizar: entregar una base consistente y una selección sobre la que actuar.
Si tu equipo vuelve a interpretar el catálogo cada vez que prepara un reporte, el diagnóstico empieza por sus referencias y reglas de clasificación. Agenda un diagnóstico operativo para revisar cómo convertir ese criterio comercial en datos estructurados y decisiones repetibles.
Evidencia y resultados documentados
- SKU en la taxonomía — 869 — al 12 de julio de 2026
- de las ventas afectadas clasificadas automáticamente — 82 % — al 12 de julio de 2026
- contactos dormidos identificados — 809 — al 12 de julio de 2026
Sistema aplicado
Servicios y solución relacionados.
La empresa necesita que la IA ejecute tareas dentro de un flujo, no una demo aislada.
Agentes de IA para procesos
Agentes que ejecutan tareas dentro de flujos operativos con control humano.
Construcción con controles operativos
Implementación de IA y automatización
Convertir una prioridad clara en una solución que el equipo pueda usar.
Continuidad después del lanzamiento
Soporte y mejora continua de sistemas
Soporte responsable y mejora continua después del lanzamiento.
FAQ
Preguntas sobre este caso
¿Qué significa el 82 % de clasificación automática?
Es la proporción de ventas afectadas por la reclasificación que quedó resuelta automáticamente al 12 de julio de 2026. El sistema asignó categoría a 129 SKU. El porcentaje mide cobertura de ese conjunto de ventas. El caso la sitúa dentro del recorrido operativo descrito y limita el alcance a las decisiones, controles y resultados documentados; no añade capacidades, impactos ni condiciones que no estén respaldados por esa evidencia.
¿Por qué usamos reglas de negocio para clasificar?
El nombre y el tipo de cada SKU sostienen asignaciones explícitas. Evaluamos agrupaciones por compra conjunta y elegimos reglas porque las compras cruzan categorías: esa combinación describe comportamiento, pero no define una taxonomía útil. El caso la sitúa dentro del recorrido operativo descrito y limita el alcance a las decisiones, controles y resultados documentados; no añade capacidades, impactos ni condiciones que no estén respaldados por esa evidencia.
¿Qué ocurre con los artículos que requieren criterio humano?
Se concentran en una lista priorizada por volumen. Al 12 de julio de 2026, esa revisión reúne 143 SKU asociados a 2.022 ventas. La persona revisa una referencia y su peso comercial antes de asignarle categoría. El caso la sitúa dentro del recorrido operativo descrito y limita el alcance a las decisiones, controles y resultados documentados; no añade capacidades, impactos ni condiciones que no estén respaldados por esa evidencia.
¿La clasificación modifica el CRM de Dermathani?
La clasificación trabaja en una capa analítica separada. Conserva el SKU como clave, mantiene la versión anterior de la taxonomía y usa marcas analíticas para evaluar el catálogo. Las fuentes comerciales permanecen intactas. El caso la sitúa dentro del recorrido operativo descrito y limita el alcance a las decisiones, controles y resultados documentados; no añade capacidades, impactos ni condiciones que no estén respaldados por esa evidencia.
¿Qué uso comercial tiene el segmento de contactos dormidos?
Identifica a quién dirigir la reactivación por su historial de compra. Al 12 de julio de 2026 reúne 809 contactos. El equipo dispone de un grupo concreto para diseñar seguimiento comercial con criterio de selección. El caso la sitúa dentro del recorrido operativo descrito y limita el alcance a las decisiones, controles y resultados documentados; no añade capacidades, impactos ni condiciones que no estén respaldados por esa evidencia.