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Todo el trabajo

Radical Storage · Viajes B2C · 1.800+ tiendas asociadas · 2026

Un agente de auto-posting que convirtió 1.800 puntos en un calendario vivo de eventos locales

La red de puntos de consigna de Radical Storage no podía gestionar publicaciones locales de forma consistente. Construimos un agente que detecta eventos locales. Redacta posts con la voz de cada ciudad. Los publica en Google y Facebook a diario.

Radical Storage

1.800+

tiendas en un ciclo diario de publicaciones que reacciona a eventos

Contexto

Radical Storage opera la mayor red de puntos de guarda-equipajes de Europa — comercios partner en ciudades como París, Londres, Roma, Barcelona y Milán. A esa escala, Google Business Profile es el motor de tráfico al local: solo funciona cuando las publicaciones son frescas, locales y conectadas con lo que pasa cerca.

El problema

Hacer eso a mano en 1.800+ ubicaciones era inviable. Una persona de marketing de contenido podía tocar quizá cuarenta tiendas por semana, y los posts que salían eran genéricos — mismo copy, cambiando la ciudad. La conversión no se movía y el equipo se quemaba intentando seguir el ritmo.

Lo que construimos
  • Cada día, extraemos eventos próximos de una fuente de datos validada (mantenida por PredictHQ). Luego emparejamos cada tienda con eventos que esperan alta asistencia en un radio de unos pocos kilómetros.

  • Un agente redacta textos específicos del evento en la voz de Radical Storage e incluye una imagen para cada post. Añade enlaces profundos con parámetros UTM para que el equipo pueda vincular el tráfico presencial a este trabajo.

  • Cada publicación pasa por una única llamada a la API de Uberall que la publica a la vez en Google Business Profile, Facebook y todos los demás directorios conectados — sin una integración distinta por cada canal, sin copiar y pegar.

  • Un planificador corre todo el proceso a diario. Los eventos nuevos disparan nuevas publicaciones; los caducados desaparecen automáticamente. Las personas solo entran al panel cuando hay que decidir algo.

Resultados

1.800+

tiendas en el bucle diario de publicaciones

5 ciudades

en el piloto — París, Londres, Roma, Barcelona, Milán

40+ h/sem

de publicación manual absorbidas por el agente

Stack
  • Claude
  • PredictHQ
  • Uberall API
  • FastAPI
  • Postgres
  • Railway

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