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Radical Storage · Viajes B2C · 14.552 fichas · 2026

El barrido de fichas que encontró 3.271 puntos invisibles en Google

Radical Storage solo veía el estado de salud de un 3% de sus fichas. Construimos un barrido que revisa las 14.552 — y prioriza qué arreglar según el dinero que hay detrás de cada una.

Radical Storage

14.552

fichas bajo monitorización continua, frente a ~400 antes

Contexto

El tráfico a pie de Radical Storage depende de aparecer en Google Maps. Con 14.552 fichas repartidas por decenas de países, esa visibilidad se gestiona desde una plataforma de listings — y cuando una ficha se desactiva en silencio, no salta ninguna alarma. Simplemente deja de aparecer, y las reservas se van con ella.

El problema

La herramienta de rankings del equipo escaneaba unas 400 fichas — en torno al 3% de la red — porque cada escaneo consume créditos. Todo lo que quedaba fuera de esa muestra era un punto ciego. Nadie podía responder a la pregunta básica: ¿cuántas fichas están vivas ahora mismo, y cuáles de las rotas nos están costando más dinero?

Lo que construimos
  • Construimos un barrido incremental y reanudable que lee el estado de salud de las 14.552 fichas directamente desde la API de listings — sin gastar créditos de ranking. Avanza a 3.000 al día, guarda checkpoints y luego sigue rodando para mantener la foto al día.

  • Cruzamos el barrido con las fechas de fin de contrato y la configuración de sincronización, y apareció un fallo que nadie vigilaba: fichas que pasaban a inactivas al caducar una fecha de contrato — incluidas varias ubicaciones insignia en pleno centro.

  • Unimos los ingresos por reservas de analítica a cada ficha, de forma que cada problema lleva una cifra en euros. Las prioridades se puntúan como brecha de visibilidad × dinero en juego, no por cuál rankea peor.

  • Todo ello en un panel pensado para quien opera: cifras de cabecera, una lista de 'esto necesita tu atención', fichas muertas y arreglos en lenguaje claro — con un proceso diario que revisa caducidades y un ciclo semanal de rankings. Solo lectura por diseño: el sistema propone, una persona aprueba.

Cómo encaja todo

14.552 fichas

toda la cartera, no una muestra del 3%

Barrido reanudable

3.000 al día, con checkpoints, y luego rodando

Caducidad y sincronización

por qué se apagó una ficha, no solo que se apagó

× dinero en juego

reservas unidas a cada ficha

  • fichas muertas
  • necesita tu atención
  • prioridades ordenadas
Resultados

14.552

fichas bajo monitorización continua, frente a ~400 (3%)

3.271

fichas muertas en silencio detectadas — invisibles en Google hasta el barrido

1,9 M€/año

de ingresos por reservas mapeados sobre las fichas, para priorizar por dinero en juego

Stack
  • Local Falcon
  • Uberall API
  • GA4 Data API
  • Python
  • Flask
  • Railway

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