Cómo Dabble procesa pedidos 5x más rápido con un formulario dinámico y automatizado para clientes

Dabble es un estudio de fotografía sintética para comerciantes de e-commerce. Usan CGI y visión por computadora para crear fotografía de productos realista bajo demanda - todo a partir de una simple submisión de foto de stock.

El Desafío

Mientras ofrecían un servicio de alta tecnología y escalable para sus clientes, el propio equipo de Dabble estaba luchando con un proceso de incorporación dolorosamente manual.

Como los pedidos de los clientes son altamente específicos - cada artículo puede tener una tonelada de variaciones y archivos adjuntos - el CTO de Dabble, PJ, y sus colegas estaban atascados enviando emails de ida y vuelta con los clientes e ingresando especificaciones detalladas en su base de datos principal de Airtable manualmente.

La escalabilidad se estaba convirtiendo en un desafío apremiante (sin quejas aquí 🙌🏼), ya que cada vez más emails de clientes llegaban con demandas que tenían que pasar por este proceso lento.

Necesitaban una solución donde los clientes pudieran enviar estas solicitudes directamente a su base de datos, pero las opciones hasta ahora no estaban funcionando:

Evaluando Soluciones

No-code

Los constructores de formularios regulares requerían saber de antemano qué campos enviaría el cliente.

Eso era imposible - con tantas variaciones posibles de productos, PJ necesitaba un formulario dinámico que agregara campos basado en las respuestas actuales.

De lo contrario, la mala usabilidad alejaría a los clientes.

Desarrollo full-stack

Una solución de alto código satisfaría las necesidades de UX. Sin embargo, configurar un front-end basado en React, conectar a la API de Airtable, hosting, autenticación... ay.

Sería un mal uso del tiempo del equipo enfocarse en esto en lugar de sus experimentos de producto principal - incluso si tienen la capacidad para hacerlo.

🚀 o... Abstra

Conocimos a PJ durante este tiempo, y todo encajó cuando probó Abstra ✨

Con su conocimiento de Python, construyó su lógica de negocio única en un script y la UI automática de Abstra convirtió eso en una aplicación completa orientada al cliente, lista para compartir con clientes. Cumplió todos los requisitos:

✅ Flujo de formulario dinámico

Cada usuario recibe un Smart Form dinámico que se alimenta de sus respuestas para entender cuándo necesitan agregar otro producto, variación o propiedad personalizada. Además, widgets prevalidados de carga de archivos, imágenes y videos se muestran cuando sea necesario.

✅ Formateo de datos

Como los pedidos necesitan ajustarse a los formatos de datos de Airtable, cualquier solución no-code requeriría procesamiento adicional de datos. Con Abstra, PJ pudo saltarse este paso propenso a errores formateando respuestas con Python en el mismo Smart Form e integrando directamente con la base de datos.

✅ Iteración ultrarrápida

En el ambiente dinámico en el que operan las startups, ser capaz de iterar procesos rápidamente es una gran ventaja. Construir en su Python favorito y simple fue la clave para la agilidad para este equipo de ingenieros de ML.

Los Resultados

Con su Formulario de Pedidos, Dabble aumentó en 5x la cantidad de pedidos que pueden procesar y clientes que pueden atender - sin una sola contratación extra, o gastar recursos adicionales. Los clientes también se alegraron al cambiar del intercambio de emails a un formulario en línea serializado y sin complicaciones.

Después de dominar la automatización del lado del cliente, PJ aceleró aún más el servicio de Dabble creando Formularios para que los contratistas 3D envíen sus entregables - imágenes, renders y archivos. Todo sincronizado y organizado vía Airtable y Dropbox ✅

Con Abstra siempre a su disposición, el equipo de Dabble puede estar seguro de que cualquier proceso futuro puede ser resuelto y escalado rápidamente.

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Prasenjit Mukherjee
CTO

"Aumentamos 5x el número de pedidos que podemos procesar. El intercambio manual de emails ahora está serializado en un formulario en línea - que podemos iterar rápidamente usando solo Python."