Caso publicado por Make el 13 de junio de 2025, basado en el testimonio de Laurent Salomon, responsable de ingeniería de ChargeGuru. Los tiempos y planes de crecimiento corresponden a esa experiencia histórica.
Para empezar con Make, comprueba las condiciones vigentes: en materia de precios, planes y cuotas, prevalece la información de la página oficial de precios de Make.
Dos problemas diferentes
ChargeGuru, dedicada a infraestructura de recarga de vehículos eléctricos, necesitaba supervisar numerosos escenarios y saber quién era responsable de cada uno. Un cambio de política de Salesforce había afectado a decenas de automatizaciones; localizarlas y entender sus dependencias resultaba laborioso.
Por otro lado, socios como Stellantis enviaban archivos CSV con contactos comerciales. Limpiar las filas, asignar los campos y enviarlos a Salesforce exigía flujos difíciles de mantener. La empresa quería ampliar el uso de Make a más equipos, pero necesitaba visibilidad y responsabilidades claras antes de hacerlo.
Make Grid para localizar escenarios y dependencias
Según Salomon, el mapa visual ayudaba a reconocer escenarios por su estructura, encontrar conexiones con Salesforce y revisar responsables y dependencias. Durante el incidente relatado, el equipo pudo localizar los escenarios afectados y corregirlos en alrededor de una hora.
También utilizaba propiedades como “Needs Review” para distinguir lo que estaba pendiente de revisión. La utilidad no se limitaba a ver errores: permitía acompañar a equipos nuevos sin perder de vista quién estaba construyendo cada flujo.
Estas observaciones describen el uso de Grid por ChargeGuru en 2025. Para la interfaz y las instrucciones vigentes, consulta Make Grid en el Help Center, con sus apartados de acceso, exploración y uso; documentación consultada el 26 de septiembre de 2026.
Funciones propias para transformar los CSV
El flujo de Stellantis recogía archivos desde el correo, transformaba sus datos y enviaba los contactos a Salesforce. Una función JavaScript asignaba los campos de cada fila usando valores de Make Data Store e incorporaba metadatos como el canal de adquisición, el recorrido del cliente y el empleador.
El cambio consistía en concentrar transformaciones repetidas en una función, en lugar de mantener largas cadenas de módulos. El equipo también describió pequeñas funciones para ajustar fechas y otras tareas habituales.
El consumo de operaciones descrito para este flujo no debe utilizarse como presupuesto de otro escenario: depende del diseño y no representa una cuota de suscripción.
Para diseñar esa transformación, consulta específicamente Custom functions: estructura, validación y limitaciones, revisado el 26 de septiembre de 2026. Es la referencia técnica, no la página de precios. No se incluye aquí código listo para ejecutar ni una promesa de compatibilidad con cualquier CSV.
Qué mejoró y qué seguía siendo un plan
ChargeGuru comunicó entre una y dos horas diarias ahorradas en navegación y depuración. Para integraciones clave como la de Stellantis, comparó una semana de preparación anterior con unos quince minutos después. Son estimaciones del equipo para su contexto, no tiempos garantizados de ejecución.
La ampliación desde menos de veinte colaboradores hasta un máximo previsto de cien era un objetivo, no un resultado ya alcanzado. El caso muestra dos palancas distintas: Grid para entender el conjunto de automatizaciones y funciones propias para simplificar una transformación concreta.
Orientación editorial: empieza por documentar el formato de entrada del CSV, los campos obligatorios y el responsable del escenario. Comprueba con una muestra qué filas se rechazan antes de enviar datos a un CRM real.
Fuente: caso original de Make.