1. Puntos de dolor del cliente (Enfocándose en problemas del sector)
Lógica central: Comenzar con problemáticas comunes de la industria, luego enfocarse en desafíos específicos del cliente para generar identificación.
- Panorama del sector:
"El comercio electrónico de alimentos frescos crece exponencialmente, pero la logística de cadena de frío enfrenta altas tasas de merma y costos descontrolados, con márgenes de beneficio promedio inferiores al 6%."
- Dolores específicos del cliente:
- Merma elevada: Las fluctuaciones de temperatura en transporte dañan productos, causando pérdidas anuales superiores a ¥5 millones.
- Baja eficiencia: Clasificación manual lenta, con acumulación del 40% de pedidos en temporadas altas.
- Costos excesivos: Combustible y mano de obra representan el 60% de costos operativos, sin margen ante presiones de precios.
- Escalado del problema:
"Un retraso en entrega a cliente clave generó multa de ¥800,000, casi costando el contrato anual."
2. Problemas a resolver
Acción clave: Convertir dolores en requerimientos técnicos accionables.
| Escenario de dolor | Problema central a resolver |
|---|---|
| Clasificación en almacén | Alta tasa de error en clasificación manual, eficiencia nocturna cae 50% |
| Transporte de cadena de frío | Control de temperatura manual por conductores, causando inestabilidad |
| Última milla urbana | Planificación rígida de rutas genera retrasos por tráfico |
3. Solución técnica
Principio: No decir "usa IA", sino "cómo la IA transforma flujos de trabajo".
Módulo 1: Robots de clasificación inteligente
- Lógica técnica:
"Vehículos AGV usan visión artificial + mapeo 3D para evitar obstáculos y recoger mercancía, operando sin iluminación nocturna."
- Valor percibido:
"Personal de clasificación redujo horas extras nocturnas de 3 a solo 1 persona en supervisión."
- Lógica técnica:
Módulo 2: Control adaptativo de temperatura
- Lógica técnica:
"Cápsulas micro-refrigerantes en empaques, con sensores IoT que activan enfriamiento automático al superar umbrales."
- Valor percibido:
"Consumo energético de vehículos reducido 35%, eliminando paradas frecuentes para ajustes."
- Lógica técnica:
Módulo 3: Optimización dinámica de rutas
- Lógica técnica:
"IA combina mapas de calor históricos y clima en tiempo real para asignar pedidos al almacén más cercano."
- Valor percibido:
"En tormentas, retrasos limitados al 8% (promedio sectorial: 30%)."
- Lógica técnica:
4. Resultados obtenidos
Impacto económico directo (anualizado):
Métrica Antes Después Traducción de valor Costos de clasificación ¥2M ¥600K → Ahorro equivalente a 1.5 rentas de almacén frigorífico Tasa de merma 8% 2.5% → Retención de 3 clientes clave Tasa de cumplimiento 76% 95% → Acceso a subsidios por volumen de plataforma Beneficios intangibles:
- Prima de marca: Convertido en "proveedor oficial de cadena de frío" para cadena de supermercados premium, incrementando valor promedio de pedido en 20%.
- Incentivos públicos: Reducción del 18% en emisiones, obteniendo subsidios de logística verde por ¥500K/año.
Caso de éxito:
"Durante un tifón, el sistema predijo cierre de autopista con 6 horas de antelación, desviando 2,000 cajas de mariscos vía ferrocarril refrigerado—entregadas a tiempo, asegurando renovación de contrato por 3 años."
5. Ideas innovadoras
Detección inversa de problemas:
"Tras 3 meses in situ, proveedores técnicos identificaron que el 80% de quejas venían de 'ausencia de receptor en entregas'. Implementaron [Ventana Inteligente de Entrega] para autoprogramación, reduciendo quejas un 67%."
Valor ecosistémico:
"Cadena de supermercados monetizó capacidad ociosa de almacenamiento frío mediante plataforma compartida, generando ¥1.2M anuales en temporada baja."
Diseño escalable:
"Opciones de pago por módulo (ej: solo optimización de rutas) permiten a PYMES probar sin riesgo, escalando después de 3 meses."
Servicio al Cliente
