Cómo preparó Cisalfa Group su catálogo para la nueva temporada sin ampliar el equipo
84.7%
Tiempo ahorrado por modelo, frente a un objetivo del 50 %
El reto
Cisalfa Group es el mayor retailer deportivo que opera en Italia y Alemania: más de 240 tiendas en 18 regiones, unos 5.200 empleados y un catálogo de unos 20.000 SKU con más de 280 marcas de terceros y una cartera de marcas propias: ABC, Admiral, Arena, Dack’s, Fila y Performer. En Italia vende en dos escaparates distintos, la web de Cisalfa Sport y el catálogo de la red Intersport, cada uno con su propio esquema, su nomenclatura y sus convenciones de idioma. Todo funciona sobre un PIM Akeneo que alimenta Salesforce Commerce Cloud.
El trabajo de catálogo era difícil por motivos que se sumaban unos a otros.
- Cerca del 20 % del catálogo es marca propia, así que el contenido no puede salir del feed de una marca: hay que construirlo en casa con los pocos datos internos que hay.
- Los atributos que de verdad hacen vendible un producto deportivo, los atributos diferenciales como el ajuste, la composición o el material, en su mayoría no están en el ERP, así que hay que generarlos, no copiarlos.
- En los productos de terceros, solo alrededor de la mitad del catálogo de marcas encajaba sin retoques con el esquema propio de Cisalfa Group, lo que dejaba un gran hueco de conciliación manual.
- Cada producto hay que producirlo dos veces, una para Cisalfa Sport y otra para Intersport, con dos conjuntos distintos de nombres de campo y de reglas.
Además del catálogo en sí, el tiempo era la restricción decisiva. En Cisalfa Group, el tiempo de salida al mercado se mide como el porcentaje de SKU completos frente a las entradas en almacén, con un listón por encima del 95 %.
La temporada FW26 suponía un salto de volumen, y el catálogo lo llevaba desde siempre un equipo de redacción pequeño y sobre todo junior, de una o dos personas para 20.000 SKU. Llegar a FW26 a la manera de siempre habría supuesto multiplicar el esfuerzo manual en lugar de eliminarlo.
Cisalfa Group quería lo contrario: absorber el salto de FW26 con un listón de calidad más alto y sin ampliar el equipo. Más catálogo, no más personas.
Cómo funcionaba todo antes de CommerceClarity
Cisalfa Group gestionaba su catálogo con los sistemas pensados para su negocio de retail y de tiendas. Los datos de producto estaban en Akeneo, un sistema pensado para guardar especificaciones y alimentar los escaparates, no para generar contenido vendible y listo para cada canal de venta.
Alrededor de ese sistema funcionaba una operación totalmente manual.
- Los textos y los atributos del catálogo se producían al 100 % en casa, con un equipo pequeño de una o dos personas para unos 20.000 SKU.
- La calidad se medía como completitud binaria: un atributo estaba o no estaba, sin ninguna noción de riqueza ni de precisión.
- No había capacidad interna para montar los cuadros de mando que habrían dejado ver el problema.
- Cada nueva marca, canal o grupo de atributos suponía otra ronda completa de enriquecimiento y revisión manual, una vez para Cisalfa Sport y otra para Intersport.
El modelo funcionaba, pero no escalaba.
Cómo lo resolvió CommerceClarity: agentes de IA y Retail Engineers
CommerceClarity se integró en los sistemas que ya había, sin sustituir nada, y montó la configuración como réplica exacta (1:1) del Akeneo de Cisalfa Group: el contenido generado vuelve directamente a Akeneo en un formato compatible, y la plataforma carga los archivos del portal de proveedores tal cual, sin que nadie los rehaga a mano.
Los agentes aportan la escala
Cada producto parte de un único registro maestro, y una cadena de agentes lo lleva de los datos en bruto al contenido listo para cada canal; cada paso se apoya en el anterior.
- Normalizar. Llevar a la taxonomía y la jerarquía de Cisalfa Group entradas heterogéneas: campos del ERP, archivos del portal de proveedores y feeds de marca.
- Enriquecer. Generar los atributos diferenciales que el ERP no tiene, como ajuste, composición o material, que es donde Cisalfa Group ve el valor añadido real.
- Aplicar reglas. Hacer cumplir la voz de marca, las restricciones de cada canal y el modelo de datos acordado, para que los atributos que dependen de la taxonomía salgan correctos desde el origen.
- Generar las variantes por canal. Adaptar la fuente única a los formatos de Cisalfa Sport y de Intersport, cada uno con su esquema y su nomenclatura.
- Validar. Puntuar la calidad, pasar los controles automáticos y mostrar solo las excepciones que necesitan una revisión humana.
Cisalfa Group no lo activó todo a la vez. Empezó donde más dolía, la generación completa para Cisalfa Sport e Intersport, y después sumó la carga directa de archivos de proveedores y la réplica de Akeneo; luego llegaron el enriquecimiento por atributo y la revisión solo de excepciones.
Los Retail Engineers construyen el resultado junto al cliente
Los agentes no trabajan solos. Un Retail Engineer de CommerceClarity actúa como una extensión del equipo de Cisalfa Group: la misma persona define el alcance, construye y pone en producción respetando la forma de trabajar de la empresa, sin pasar el trabajo de un departamento a otro.
Eso dio la vuelta al modelo operativo. Antes era manual y propenso a regresiones: un equipo pequeño revisaba a mano cada producto y cada cambio. Con los agentes y el Retail Engineer pasó a ser un modelo gobernado y por excepciones: el equipo revisa solo lo que marca la cadena de agentes, cada ejecución es trazable y las fuentes poco fiables quedan fuera por diseño. Los agentes ponen la velocidad y la escala, y las personas mantienen el control sobre lo que se publica.
Lo siguiente
Con la base ya construida, el trabajo ha pasado de construirla a construir sobre ella: escalar los volúmenes de FW26 con la carga directa de archivos de proveedores sin retrabajo, llevar el retrabajo hacia cero con la revisión por excepciones y la corrección por atributo, e ir más allá del texto con un flujo de imágenes que sigue las directrices de Cisalfa Group y con conjuntos coordinados creados a partir del catálogo.
A partir de aquí, la colaboración sigue como empezó, en el mismo equipo. Un Retail Engineer de CommerceClarity y el equipo de Cisalfa Group localizan juntos el siguiente cuello de botella y construyen los agentes que lo resuelven.
Antes y después
El primer trimestre de trabajo, de un vistazo.
En sus palabras
Más catálogo, no más personas
“As our catalog continued to grow in both volume and complexity, we needed a new way to scale without simply adding resources. Together with CommerceClarity, we built a model that combines AI-powered automation with strong governance, enabling us to manage more products, improve data quality and accelerate time-to-market without expanding the team. The real value goes beyond efficiency: it allows our people to focus on higher-value activities while giving us a stronger, more scalable foundation for future growth.”
