Mr. Goma Tires · Automotriz · 2024 — hoy
Vender llantas usadas como si fueran premium
E-commerce para 7 sedes en Florida con búsqueda por medida, catálogo facetado, labrado en 3D, checkout con Stripe y un panel de vendedores con un chat de IA que filtra el inventario en lenguaje natural.
- desde 0,914, y LCP móvil de 4,5 s a 3,2 s en la ficha de producto
- CLS → 0
- Tipo
- Freelance
- Stack
- Next.js
- React
- TypeScript
- Tailwind
- Three.js
- SQL Server
- Stripe
- Claude API
- n8n
- Vercel
El negocio
Mr. Goma Tires vende llantas usadas y nuevas, y ofrece servicios automotrices en 7 sedes de Miami y Orlando. No compite por catálogo ni por precio, sino por la experiencia: la misión del proyecto era que comprar una llanta usada en línea fuera tan claro como comprar un producto premium nuevo.
Qué construí
Lideré y construí la plataforma de punta a punta, en inglés y para compradores de EE. UU.
- Tienda: búsqueda por medida desde el home, catálogo con filtros por facetas y conteos, páginas por marca y medida, y una ficha con galería, lupa y visualización 3D del labrado, con la profundidad en 1/32” y el % de vida restante.
- Compra: carrito y checkout con Stripe, pedidos por WhatsApp como alternativa y un cotizador por pasos conectado a n8n.
- Panel de vendedores: inventario con tabla y filtros por sede, más un chat de IA (Claude, con tool use). El vendedor escribe lo que busca en lenguaje natural y el modelo aplica los filtros de la tabla.
- SEO y analítica: feed para Google Merchant Center, datos estructurados, guías con FAQ, páginas por sede y por servicio, y analítica con consentimiento.
Decisiones que importaron
- Desarrollo guiado por especificaciones con Claude Code: más de 35 features documentadas, cada una con su especificación, plan, tareas y resultados medidos.
- Decir que no con datos. Una auditoría SEO recomendaba consolidar URLs “duplicadas”. El análisis mostró que esas unidades tenían diferencias reales de precio (una mediana del 22 %), así que las mantuvimos separadas.
- Rendimiento con presupuesto: un límite de peso de JavaScript vigilado en CI y cientos de pruebas automatizadas.
- Seguridad en producción: detectamos y mitigamos un ataque de bots de 150–200 mil visitas falsas diarias.
Resultados
- CLS de 0,914 a 0 en móvil y de 0,525 a 0 en escritorio, en la ficha de producto.
- LCP móvil de 4,5 s a 3,2 s en la misma ficha.
- La lupa de la galería pasó de tardar 1,7 s a estar lista antes del hover, con imágenes de 283 KB a 90 KB.
- −29 % en el costo diario de infraestructura tras mitigar el tráfico automatizado.