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Caso de estudio · E-commerce y retail

Comercio especializado con varias sedes: estabilizar una tienda caída por bots y migrarla a headless liviana

Una tienda con miles de productos caía por un enjambre de bots rastreando filtros; KINTO la estabilizó en días y la migró a una headless cuyo listado pesa ≈1 % de lo que pesaba.

Por KINTO · Publicado

Cifras, cada una con su fuente

  • más de mil (de un catálogo público de varios miles)

    productos migrados de WooCommerce

    Medido

  • de varios MB a ≈0,1 MB

    peso del listado de tienda

    Medido

  • de ≈3 s a ≈0,5 s

    tiempo de respuesta en URLs de filtro

    Medido

  • una política de exclusión reproducible

    lo que aparece en el canal

    Medido

Rangos u órdenes de magnitud cuando una cifra podría identificar al cliente, cada una con su fuente.

Cómo se dio la transformación Del problema a lo que cambió, en los cinco pasos que sigue todo caso de KINTO.

  1. Problema

    La tienda WooCommerce sufría caídas intermitentes: un enjambre de bots rastreaba la explosión combinatoria de URLs de filtros, saltaba la caché y saturaba la base de datos.

  2. Señales

    Cuatro señales: mercado, negocio, experiencia de usuario y atención.

  3. Cómo lo entendimos

    Hicimos un diagnóstico del servidor (registros de acceso de decenas de gigas, causa raíz demostrada), analizamos el catálogo de origen y lo conciliamos contra el inventario en Excel del cliente.

  4. Qué construimos

    Una estabilización inmediata del sitio viejo, una migración programática con enriquecimiento de marca y tipo, una tienda headless con búsqueda y filtros pensados para móvil, y una política de exclusión reproducible desde el Excel del cliente.

  5. Transformación

    El listado de tienda pasó de varios MB a ≈0,1 MB, las URLs de filtro de ≈3 s a ≈0,5 s antes de migrar, y lo que aparece en el canal lo gobierna una política de exclusión reproducible.

Antes y después, por dimensión Niveles editoriales de 0 a 4 leídos del texto de este caso, nunca una cifra dibujada a escala.

  • Estabilidad de la tienda

    Antes

    Se caía a ratos (nivel 1 de 4)

    Después

    Estable (nivel 4 de 4)

  • Peso del listado

    Antes

    Varios megas (nivel 1 de 4)

    Después

    Muy liviano (nivel 4 de 4)

  • Datos de producto

    Antes

    Pobres, sin marca ni tipo (nivel 1 de 4)

    Después

    Con marca y tipo (nivel 4 de 4)

Las cuatro señales que leímos Lo que decían el mercado, el negocio, la experiencia de usuario y la atención antes de que KINTO construyera nada.

  • Mercado

    En este encargo no se midió demanda de mercado: el problema era técnico y de calidad de datos.

  • Negocio

    Es un comercio con varias sedes físicas y recogida sin costo.

  • Experiencia de usuario

    El listado de tienda pesaba varios megas y los filtros eran inútiles y difíciles de usar en móvil.

  • Atención

    Atención por WhatsApp por sede y mapa de sedes.

De la causa probada a una fuente de exclusión
  1. Diagnóstico del servidor Registros extensos, causa probada
  2. Catálogo vs. inventario Conciliado con el Excel del cliente
  3. Una fuente de exclusión Con pruebas e integración continua
  4. Tienda headless Búsqueda y filtros móvil primero

Conexiones

  • Diagnóstico del servidor → Catálogo vs. inventario
  • Catálogo vs. inventario → Una fuente de exclusión
  • Una fuente de exclusión → Tienda headless

Una tienda con miles de productos caía por un enjambre de bots rastreando filtros; KINTO la estabilizó en días y la migró a una headless cuyo listado pesa ≈1 % de lo que pesaba.

Problema

La tienda WooCommerce sufría caídas intermitentes: un enjambre de bots rastreaba la explosión combinatoria de URLs de filtros, saltaba la caché y saturaba la base de datos. Además, miles de productos con datos pobres y precios en cero por un error de mapeo.

Señales

  • Mercado: En este encargo no se midió demanda de mercado: el problema era técnico y de calidad de datos.
  • Negocio: Es un comercio con varias sedes físicas y recogida sin costo.
  • Experiencia de usuario: El listado de tienda pesaba varios megas y los filtros eran inútiles y difíciles de usar en móvil.
  • Atención al cliente: Atención por WhatsApp por sede y mapa de sedes.

Cómo lo entendimos

  • Diagnóstico del servidor: registros de acceso de decenas de gigas y causa raíz demostrada.
  • Análisis del catálogo de origen y conciliación contra el inventario en Excel del cliente: miles de productos cruzados, cientos sin coincidencia.

Qué construimos y por qué

  • Estabilización inmediata del sitio viejo: respuesta temprana a las URLs de filtro sin tocar la base de datos, filtrado del flujo de bots en el CDN y limpieza del disco.
  • Migración programática a la plataforma de comercio, con reparación de imágenes y enriquecimiento de marca y tipo en miles de productos (con ensayo en seco por defecto).
  • Tienda headless con búsqueda, filtros en hoja inferior para móvil, jerarquía de categorías estable, carrito, WhatsApp por sede, mapa, llms.txt/ai.txt y sitemaps segmentados.
  • Política de exclusión reproducible desde el Excel del cliente, con pruebas e integración continua: un producto excluido no aparece en páginas, búsqueda, sitemaps ni archivos para IA.

Por qué así: La exclusión sale de una sola fuente para que aplique en todas partes —páginas, búsqueda, sitemaps y archivos para IA—, con pruebas e integración continua.

Transformación

  • Listado de tienda de varios MB a ≈0,1 MB (paginación estática).

  • URLs de filtro de ≈3 s a ≈0,5 s y flujo de bots reducido a una fracción, antes de la migración.

  • Lo que aparece en el canal lo gobierna una sola política de exclusión reproducible.

  • Miles de productos enriquecidos con marca y tipo.

  • productos migrados de WooCommerce: más de mil (de un catálogo público de varios miles) (medido)

  • peso del listado de tienda: de varios MB a ≈0,1 MB (medido)

  • tiempo de respuesta en URLs de filtro: de ≈3 s a ≈0,5 s (medido)

  • lo que aparece en el canal: una política de exclusión reproducible (medido)

Lo que aún no sabemos

  • Ventas y conversión posteriores: sin evidencia.
Casos

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