Caso de estudio · Restaurantes
Aurora Cocina de Origen
Cómo un restaurante de Medellín dejó de perder reservas, automatizó su operación y empezó a tomar decisiones con datos — con inteligencia artificial diseñada por Diafora.
+37%
Reservas mensuales
25 seg
Tiempo de respuesta
−53%
No-shows
4.3×
Retorno (6 meses)
01 · El cliente
Un referente de la cocina de autor en Medellín
Aurora
Cocina de Origen
Fundado en 2016 por la chef Mariana Restrepo, Aurora nació como un proyecto familiar que rescata ingredientes y técnicas colombianas con una mirada contemporánea. Hoy es una referencia gastronómica de la ciudad.
Ciudad
Medellín, Colombia (Laureles)
Tamaño
2 sedes · mediana empresa
Empleados
38 personas
Tipo
Cocina colombiana de autor
Público
Profesionales 28–55, parejas, celebraciones
Ticket promedio
$85.000 COP
Presencia digital
Instagram 18k · web informativa
Reservas
WhatsApp y teléfono (manual)
Servicios
Cena, eventos privados, catering
02 · La situación
El problema: un negocio excelente con una operación que sangraba
Aurora llenaba mesas por su reputación, pero su operación seguía siendo 100% manual. Cada noche se perdían reservas que llegaban por WhatsApp fuera de horario, el equipo gastaba horas respondiendo lo mismo, y nadie tenía visibilidad real de los números.
Respuesta lenta
Hasta 4 horas en contestar una consulta de reserva.
Reservas perdidas
27% de las solicitudes se enfriaban sin respuesta.
Procesos manuales
Reservas en una libreta y un chat saturado.
No-shows altos
17% de las mesas reservadas no llegaban.
Datos dispersos
Sin historial de clientes ni base de datos.
Sin indicadores
Decisiones por intuición, no por métricas.
03 · El diagnóstico
Una consultoría de 2 semanas antes de tocar una línea de código
Mapeo del negocio
Acompañamos un turno completo y mapeamos cada proceso, del primer mensaje a la cuenta.
Análisis de datos
Revisamos 6 meses de chats y reservas para cuantificar lo que se perdía.
Evaluación tecnológica
Auditamos sus herramientas: qué conservar, qué integrar, qué reemplazar.
Identificación de oportunidades
Detectamos 9 puntos de fuga de ingresos y tiempo.
Priorización
Ordenamos las soluciones por impacto vs. esfuerzo (quick wins primero).
Hoja de ruta
Un plan por fases con métricas objetivo para cada etapa.
04 · Las soluciones
Lo que Diafora construyó
Agente de IA en WhatsApp
- Problema:
- Respuesta de hasta 4h; 27% de reservas perdidas de noche.
- Solución:
- Un asistente de IA que responde al instante, toma la reserva, resuelve dudas del menú y deriva eventos al equipo, 24/7.
- Tecnologías:
- WhatsApp Cloud API · Claude · n8n
- Beneficio:
- Respuesta en 25 segundos · reservas perdidas del 27% al 5%.
Sistema de reservas + recordatorios
- Problema:
- Reservas en libreta; 17% de no-shows.
- Solución:
- Reservas centralizadas con confirmación y recordatorios automáticos el día previo y el mismo día.
- Tecnologías:
- Supabase · n8n · WhatsApp
- Beneficio:
- No-shows del 17% al 8%.
CRM y automatización comercial
- Problema:
- Sin historial ni segmentación de clientes.
- Solución:
- CRM que guarda cada cliente, su historial y preferencias, con campañas de recompra y fechas especiales.
- Tecnologías:
- Supabase · Claude (lead scoring)
- Beneficio:
- Clientes recurrentes del 22% al 34%.
Automatización de redes con IA
- Problema:
- Alcance estancado; contenido esporádico.
- Solución:
- Generación de contenido con IA (carruseles, reels, historias) adaptado a cada red y publicado en horarios óptimos.
- Tecnologías:
- Claude · Higgsfield · Postiz
- Beneficio:
- Alcance mensual +110% · engagement +64%.
Dashboard ejecutivo y reportes
- Problema:
- Cero visibilidad de métricas.
- Solución:
- Panel en tiempo real de reservas, ventas, canales y campañas, con reportes automáticos cada semana.
- Tecnologías:
- Supabase · Next.js · analítica
- Beneficio:
- Decisiones con datos, no con intuición.
Predicción de demanda
- Problema:
- Sobre-staffing unos días, colapso otros.
- Solución:
- Un modelo que estima la demanda por día y franja para planear personal e inventario.
- Tecnologías:
- IA + datos históricos
- Beneficio:
- −18% en desperdicio de insumos.
05 · La transformación
Antes vs. Después
Tiempo de respuesta a consultas
Reservas perdidas
Conversión consulta → reserva
Reservas por mes
No-shows
Clientes recurrentes
Alcance mensual en redes
Horas manuales / semana
06 · Dashboard ejecutivo
Todo el negocio, en una pantalla
Aurora · Panel en vivo
Actualizado hace 2 min
Ventas del mes
$214,6 M
+24%
Reservas
560
+37%
Conversión
31%
+13 pts
Recurrentes
34%
+12 pts
Reservas — últimos 6 meses
Automatizaciones activas
- Bot de reservas WhatsApp● activo
- Recordatorios de cita● activo
- Campañas de recompra● activo
- Publicación en redes● activo
- Reporte semanal● activo
07 · Resultados (6 meses)
Números que se sostienen entre sí
+37%
Reservas mensuales
+24%
Ingresos
−53%
No-shows
+13 pts
Conversión
22 h
Ahorradas / semana
+110%
Alcance en redes
4.2 → 4.7★
Reseñas
4.3×
Retorno de la inversión
08 · El cliente lo cuenta
“Antes vivíamos apagando incendios: mensajes sin responder, mesas vacías que creíamos llenas. Hoy el restaurante trabaja incluso cuando dormimos. Diafora no nos vendió tecnología, nos devolvió el control del negocio.”
09 · Tecnologías
La arquitectura del proyecto
Canales
WhatsApp · Web · Redes
Cerebro IA
Claude (agentes)
Orquestación
n8n · APIs
Datos
Supabase
Visualización
Dashboard Next.js
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