Escale su Plataforma de Facturación de Logística Inversa

    Cliente: Un importante proveedor de logística 3PL con sede en EE. UU. que gestiona devoluciones para múltiples marcas de electrónica de consumo.

    Desafío: El cliente enfrentaba pérdidas significativas debido a errores manuales en la conciliación de devoluciones y una Plataforma de Facturación de Logística Inversa obsoleta que no podía manejar estructuras de tarifas variables por cliente, resultando en una fuga de ingresos del 12% anual.

    Solución: Nuestro equipo de tres desarrolladores senior de Python se integró para rediseñar el motor de facturación. Implementaron una arquitectura basada en microservicios utilizando Django y Celery para el procesamiento asíncrono de grandes volúmenes de datos de RMA (Return Merchandise Authorization). Desarrollaron un algoritmo dinámico que calculaba automáticamente las tarifas de reabastecimiento, inspección y envío basándose en contratos específicos por cliente, integrándose directamente con el ERP existente vía API RESTful. Además, crearon un panel de control en tiempo real para visibilidad financiera.

    Resultado: La nueva solución eliminó los errores de cálculo manuales y automatizó el 95% del proceso de facturación. El cliente recuperó ingresos perdidos y logró una reducción del 40% en el tiempo administrativo dedicado a disputas de facturación en los primeros tres meses.

    Cliente: Una cadena de retail de moda rápida con presencia en 15 países y un alto volumen de ventas online.

    Desafío: La empresa sufría de tiempos de reembolso lentos que afectaban la lealtad del cliente, exacerbados por una Plataforma de Facturación de Logística Inversa desconectada que tardaba días en validar el estado de las prendas devueltas en el almacén central.

    Solución: Proporcionamos un equipo aumentado de ingenieros Python especializados en integración de sistemas. El equipo desarrolló un middleware que conectaba los escáneres de mano del almacén directamente con la pasarela de pagos y el sistema contable. Utilizando Python y Redis para el manejo de colas de alta velocidad, el sistema ahora activa una orden de nota de crédito y reembolso instantáneo en el momento en que el artículo es escaneado y calificado como 'apto para reventa'. También implementaron detección de fraude mediante análisis de patrones de devolución.

    Resultado: El tiempo promedio de emisión de reembolsos pasó de 7 días a menos de 24 horas. Esto resultó en un aumento del 25% en la retención de clientes y una mejora significativa en las calificaciones de satisfacción del servicio postventa.

    Cliente: Un distribuidor mayorista de autopartes que maneja un complejo sistema de 'cores' (partes usadas retornables para refabricación).

    Desafío: La gestión de los depósitos por 'cores' era caótica; su Plataforma de Facturación de Logística Inversa carecía de trazabilidad, lo que generaba discrepancias millonarias entre los créditos otorgados a los talleres mecánicos y las piezas realmente recibidas.

    Solución: Smartbrain desplegó dos desarrolladores backend Python y un ingeniero de datos. Crearon un sistema de seguimiento robusto utilizando Python y PostgreSQL. El sistema asignaba un ID único a cada parte vendida y rastreaba su ciclo de vida inverso. Se implementó una lógica de negocio compleja para validar automáticamente si la parte devuelta coincidía con la vendida y si cumplía los criterios de refabricación antes de liberar el crédito en la factura. Se generaron reportes automatizados para auditoría.

    Resultado: La solución proporcionó una trazabilidad del 100% de los activos retornables. La empresa logró una recuperación de $1.2 millones anuales en créditos incorrectos previamente otorgados y optimizó su flujo de inventario para refabricación.