CUSTOM — Solu Build

Clienteling Assistant.

El vendedor de tienda física, con todo el contexto del cliente que entra. En la tablet, en 3 segundos.

Cuando el cliente se identifica en tienda (loyalty, app o check-in), el agente arma un briefing claro para el vendedor: perfil unificado, talles habituales, comportamiento web reciente, wishlist y next best offer. El vendedor pasa de atender en frío a atender personalizado, y el cliente percibe la diferencia. Para retail omnicanal con tiendas físicas y vendedores con tablet o Salesforce Mobile.

Clienteling Assistant

¿Qué hace Clienteling Assistant?

Conecta el Customer 360 de Data Cloud con la experiencia de tienda física. Cuando el cliente se identifica, el agente arma un briefing accionable en la tablet del vendedor con perfil, talle, historial reciente, wishlist activa, comportamiento online de los últimos días y la mejor oferta o cross-sell para esa visita. Cierra el ciclo con log del outcome para alimentar la próxima visita.

Briefing instantáneo Perfil, talles, intereses y wishlist en menos de 3 segundos en la tablet del vendedor.
Next best offer contextual Recomendación accionable basada en navegación reciente y tier de loyalty.
Omnicanal real El comportamiento web de la última semana llega como contexto al vendedor en tienda.
Log de outcome Cada visita alimenta el perfil para la próxima. Cross-sell y devoluciones quedan trazadas.

Cómo funciona paso a paso

Cinco pasos. Desde que el cliente se identifica hasta el log del outcome de la visita.

1

Cliente identificado en tienda

Vía loyalty card, app del retailer, check-in en mostrador o reconocimiento opcional con consentimiento explícito.

2

Recuperación del Customer 360

El agente trae perfil unificado, historial de compras, wishlist, talles habituales y comportamiento web reciente desde Data Cloud.

3

Briefing en tablet del vendedor

Vista clara con tier de loyalty, talles, intereses, wishlist, navegación reciente y next best offer con justificación.

4

Atención personalizada

El vendedor consulta el briefing, atiende en función del contexto y registra preferencias adicionales que detecta en la conversación.

5

Log de outcome y refresh

Compra, intento de cross-sell, próxima visita estimada. El perfil se actualiza para que la próxima atención arranque con más contexto.

Ejemplo de interacción real

[Cliente Gold de retail fashion en Ciudad de México hace check-in en la app al entrar a la tienda]

"Cliente Gold (4to año). Talle M en remeras, 32 en pantalones. Navegó pantalones cargo en la web 3 veces esta semana, no compró. Wishlist activa: campera bomber categoría premium. Tier corresponde a 10% off acumulable. Recomendación: la nueva colección cargo está en stock en la tienda, sugerí prueba en probador. Si menciona la bomber, está disponible para retiro express. Última compra: hace 22 días, ticket en categoría premium."

[Agente registra: Visit #VST-2841 | Cliente Gold | Briefing entregado | Outcome pendiente | Próxima visita estimada: 18-25 días]

Arquitectura del agente

Topics, actions y DMOs específicos para clienteling omnicanal en tienda física.

Topics

Lo que el agente sabe hacer

  • Customer Recognition
  • Profile Synthesis
  • Next Best Offer
  • Cross-sell Recommender
  • Visit Outcome Logger

Actions

Lo que el agente ejecuta

  • identifyCustomer, fetchCustomer360
  • buildVisitBriefing
  • recommendNextBestOffer
  • checkInventoryNearby
  • logVisitOutcome, updateProfile

DMOs / Canales

Dónde vive y de qué se nutre

  • Customer 360 unificado en Data Cloud
  • Order, Wishlist y Loyalty DMO
  • Browsing Events DMO
  • Tablet en tienda + Salesforce Mobile
  • App del vendedor

Trust Layer

Controles y grounding

  • Identificación con consentimiento explícito
  • PII visible al vendedor según política
  • Ofertas siempre dentro del tier del cliente
  • Audit trail de visitas y outcomes
  • Cumplimiento con LFPDPPP, LGPD y Habeas Data

Implementación en 5 fases

De discovery a producción. Entre 10 y 16 semanas según madurez del Customer 360 y rollout de tablets.

1
Sem 1-3

Discovery y mapping

Programa de loyalty actual, identificación en tienda, política de privacy, KPIs baseline (AOV, NPS, cross-sell).

Retail Operations · Loyalty · Legal Plan + política privacy validada
2
Sem 3-6

Customer 360 e identidad resuelta

Identity Resolution en Data Cloud, unificación de fuentes (POS, web, app, loyalty). Configuración de DMOs.

Solu Architect · Data team Customer 360 unificado
3
Sem 6-10

Agent build y app del vendedor

Topics, actions, app del vendedor sobre Salesforce Mobile o tablet custom. Calibración de next best offer por tier.

Solu Architect + Mobile Dev Agente en sandbox + app piloto
4
Sem 10-13

Piloto en 5-10 tiendas

Capacitación a vendedores, monitoreo de adopción, iteración del briefing según feedback de los vendedores piloto.

Retail Operations · Vendedores · QA Reporte piloto + AOV / NPS validados
5
Sem 13-16+

Rollout multi-tienda y operación

Expansión a toda la red. Reporte mensual de uplift en AOV, cross-sell y NPS post-visita. Tuning trimestral.

Retail Leadership · Solu Support Operación regular + dashboards

Equipo típico de implementación

Agentforce Architect Diseño del agente, topics, guardrails
Data Cloud Specialist Identity Resolution, Customer 360
Mobile / Tablet Developer App del vendedor, Salesforce Mobile
Loyalty Specialist Tiers, ofertas, reglas de identificación
Change Manager Capacitación a vendedores, adopción

Requisitos para arrancar

Lo que necesitás tener listo antes de poner el agente en producción.

Datos mínimos

  • Customer 360 unificado en Data Cloud
  • Loyalty con tiers y reglas vigentes
  • Identity Resolution funcional (web + tienda)
  • Histórico de compras y navegación 12 meses

Licencias

  • Commerce Cloud + Service Cloud
  • Agentforce for Commerce
  • Data Cloud para Customer 360
  • Salesforce Mobile (recomendado)

Integraciones típicas

  • POS de tienda
  • App de loyalty del retailer
  • Marketing Cloud para journeys post-visita
  • WhatsApp Business para follow-up opcional

Org readiness

  • Sponsor ejecutivo (VP Retail, COO)
  • Política de privacy con consentimiento
  • Tablets en tienda y conectividad estable
  • Capacitación al equipo de vendedores

KPIs: antes y después

KPIs esperados al implementar este agente. Rangos referenciales para planificación; los resultados reales dependen del estado de los datos y la operación de cada empresa.

Métrica Antes (sin agente) Después (con agente) Cambio
AOV en tienda con clienteling activo Baseline +15-30% +15-30%
NPS post-visita Baseline +10-20 ppt +10-20 ppt
Conversion de cross-sell en tienda Baseline +20-40% +20-40%
Tiempo de armado de briefing 5-15 min manual Menos de 3 segundos -99%
Recurrencia de cliente Gold/Platinum Baseline +8-15% +8-15%
Time-to-value post go-live N/A 3-6 semanas Rápido

Benchmarks operativos del KB

  • Retail fashion México: el vendedor abre la tablet, lee 3 datos clave y atiende personalizado. AOV en clientes top tier crece dos dígitos en los primeros 90 días.
  • Reducción de fricción al check-in: identificación por loyalty card o app, sin consultas adicionales al cliente.
  • Cross-sell oportuno: el agente sugiere stock de tienda antes de que el cliente pida, no después.
  • Tenemos casos en este agente — hablemos para compartir los relevantes a tu industria.

Riesgos comunes y cómo los mitigamos

Privacy concerns del cliente

Mostrar demasiado contexto al vendedor puede ser percibido como intrusivo.

Mitigación: consentimiento explícito en alta de loyalty, política clara de qué se muestra y qué no, opt-out fácil para el cliente desde la app.

Identificación errónea

Confundir un cliente con otro genera ofertas inapropiadas y cross-sell sin sentido.

Mitigación: Identity Resolution con confirmación obligatoria al vendedor antes de mostrar PII, fallback a perfil anónimo si la confianza no supera el umbral.

Change management con vendedores

Vendedores con muchos años de experiencia pueden percibir la tablet como interferencia.

Mitigación: capacitación paralela al rollout, champions por tienda, métricas de adopción visibles, recompensas a quien usa el agente y sube AOV.

Conectividad inestable en tienda

Si la tablet no tiene buena conexión, el briefing llega tarde y el vendedor pierde el momento.

Mitigación: caching local del perfil al check-in, sync diferida, validación de cobertura WiFi/4G como prerequisito de rollout por tienda.

Preguntas Frecuentes

No. Le da contexto que antes no tenía. El vendedor sigue siendo quien lee al cliente, conduce la conversación y cierra la venta. El agente es como un colega que conoce al cliente desde antes y le pasa los datos importantes en tres segundos.

Por loyalty card al pagar, app del retailer con check-in voluntario o consulta directa al cliente. Nunca por reconocimiento facial sin consentimiento explícito. La política de privacy es prerrequisito del proyecto y se valida con Legal en discovery.

Sí. El briefing se arma con lo que tiene: histórico en tienda, tier de loyalty, talles habituales del POS. La navegación web es un plus cuando existe; no es prerrequisito.

Tablet en tienda con la app del vendedor o Salesforce Mobile. Soportamos iOS y Android. Recomendamos tablets de pantalla 10-12'' para la lectura cómoda del briefing y para no parecer un dispositivo intrusivo en la conversación.

El Next Best Offer combina histórico de compras, navegación reciente, wishlist activa, stock de la tienda y tier de loyalty. Cada recomendación viene con la justificación visible para el vendedor: por qué este producto, por qué hoy.

Comparando AOV, cross-sell y NPS post-visita en tiendas con el agente vs el resto. La identificación del cliente al check-in habilita el matching directo entre visita y venta, sin métricas indirectas.

El vendedor de tienda con todo el contexto en la tablet.

Hablá con un Commerce Cloud Architect de Solu. En una sesión de discovery mapeamos tu Customer 360, loyalty y rollout de tablets.