Hablemos

    Predictive AI · Pipeline Comercial

    Sabe qué hacer con cada deal
    antes que tu equipo

    Un agente predictivo que analiza 2.000 oportunidades y recomienda la acción óptima para cada una. Cada mañana, cada rep sabe qué tocar.

    2.000oportunidades
    +18%win rate
    -35%ciclo
    +40%eficiencia
    Agente PredictivoFase 1/8
    🎯 Agente Predictivo · Claude
    01 · El contexto

    2.000 oportunidades activas, decisiones por intuición

    Una empresa SaaS mid-market con 2.000 oportunidades activas en pipeline. Sales y marketing operan por intuición: cada rep decide qué deal tocar, cuándo y con qué acción. No hay datos que guíen la siguiente mejor acción para cada oportunidad.

    02 · El problema

    40% del tiempo en leads equivocados, sin priorización

    Los reps pierden el 40% de su tiempo en oportunidades que no van a cerrar. No tienen visibilidad sobre qué deals necesitan atención urgente ni qué tipo de acción es más efectiva en cada fase. El resultado: esfuerzo mal distribuido y pipeline estancado.

    03 · Coste real

    25% de deals ganables se pierden por inacción

    El 25% de las oportunidades ganables se pierden porque nadie actuó a tiempo. Cada deal perdido por inacción es revenue que desaparece del forecast. El ciclo medio de venta se alarga porque los reps no saben cuándo es el momento óptimo para cada acción.

    04 · El agente

    Un modelo predictivo que recomienda la acción óptima

    El agente predictivo, impulsado por Claude, analiza cada oportunidad en tiempo real y recomienda la siguiente mejor acción: llamar, enviar email, compartir contenido, ofrecer descuento o escalar. Los reps reciben una lista priorizada cada mañana.

    05 · Data ingestion

    CRM, email, web behavior y firmographics — todo conectado

    El agente ingesta datos de Salesforce/HubSpot (actividad CRM), email (opens, replies), comportamiento web (páginas visitadas, tiempo) y firmographics (sector, tamaño, tech stack). Cada señal alimenta la predicción en tiempo real.

    06 · Modelo

    Aprende de patrones históricos win/loss de tu equipo

    El modelo entrena con tu historial de deals: qué acciones llevaron a cerrar, cuáles a perder. BigQuery procesa los datos, Claude interpreta patrones complejos y genera recomendaciones contextualizadas, no solo scores numéricos.

    07 · Predicción

    Para cada deal: acción óptima, momento y prioridad

    Cada oportunidad recibe una recomendación accionable: "Llamar hoy — el contacto revisó pricing ayer", "Enviar caso de éxito del sector — está en evaluación técnica", "Escalar a VP — el deal lleva 10 días sin avance". No es un score: es una instrucción.

    08 · Resultados

    +18% win rate, -35% ciclo de venta, +40% eficiencia

    El win rate sube un 18%. El ciclo de venta se reduce un 35% porque los reps actúan en el momento justo. La eficiencia del equipo crece un 40%: mismo headcount, más revenue cerrado. Cada rep tiene un copiloto que le dice qué hacer y cuándo.

    El antes / después

    Lo que cambia cuando cada rep tiene un copiloto predictivo

    Antes · Estancado
    +18%
    Win rate
    Antes · Demasiado largo
    -35%
    Ciclo de venta
    Antes · 40% tiempo perdido
    +40%
    Eficiencia del equipo
    Antes · Sin priorizar
    2.000
    Oportunidades analizadas
    Antes · 100%
    0
    Deals por intuición

    STACK

    Integraciones reales

    Las herramientas que el modelo usa para ingestar datos, predecir y distribuir recomendaciones.

    Salesforce

    Salesforce→

    CRM, pipeline y actividad de oportunidades

    HubSpot

    HubSpot→

    CRM alternativo, secuencias y tracking

    BigQuery

    BigQuery

    Data warehouse para entrenamiento del modelo

    Claude

    Claude→

    Razonamiento y generación de recomendaciones

    Slack

    Slack

    Notificaciones y recomendaciones diarias

    Looker

    Looker

    Dashboards de rendimiento y predicción

    Sección 06 · El siguiente paso

    Auditamos tu pipeline en 30 minutos.

    Una sesión donde analizamos tus oportunidades, evaluamos la calidad de los datos y te entregamos un modelo de ROI personalizado.

    01
    Pipeline health audit
    Análisis de datos, señales disponibles y gaps
    02
    Model blueprint
    Arquitectura del modelo, features y entrenamiento
    03
    ROI model
    Proyección de win rate, ciclo y revenue incremental
    Reservar la sesión Ver soluciones →
    Consultoría gratuita·30 minutos·Sin compromiso·Respuesta en < 24 h

    Preguntas frecuentes

    Predictive next-best-step: datos, modelo, integración y ROI

    ¿Qué es un modelo de next-best-step predictivo?
    Un modelo de next-best-step predictivo analiza señales de cada oportunidad — CRM, email, web, firmographics — y recomienda la acción óptima para maximizar el cierre. No solo clasifica: prescribe qué hacer, cuándo y por qué.
    ¿Es mejor que un lead scoring tradicional?
    Sí. Un lead score clasifica, el next-best-step prescribe: "Llama hoy porque el contacto revisó pricing ayer y el patrón indica 73% de cierre si actúas en 24h." Es la diferencia entre un semáforo y un GPS.
    ¿Cuántos datos históricos necesito para empezar?
    Mínimo 500-1.000 oportunidades cerradas con historial. Ideal: 2.000+ deals con 12+ meses de datos. El modelo mejora continuamente con nuevos resultados.
    ¿Cuánto tarda en implementarse?
    Piloto en 4 a 8 semanas: 1-2 semanas datos, 2-3 semanas modelo, 1-2 semanas integración CRM/Slack, 1 semana piloto con reps. Optimización continua.
    ¿Cómo se integra con mi CRM actual?
    Conecta a Salesforce o HubSpot vía API nativa. Recomendaciones como tareas en CRM, notificaciones en Slack o dashboard en Looker. Sin cambiar el workflow del equipo.
    ¿Los reps confían en las recomendaciones de IA?
    Cada recomendación incluye el razonamiento: "El contacto abrió el proposal 3 veces ayer, deals similares cierran un 73% si llamas en 24h." Adopción típica >80% en 2-3 semanas.
    ¿Cuál es el ROI típico?
    Win rate +15-20%, ciclo -25-40%, eficiencia +30-50%. Con 2.000 oportunidades y ACV 15K€, un +18% win rate = 540K€ adicionales/año.
    ¿Qué pasa con deals que no tienen suficiente actividad?
    El modelo identifica deals con datos insuficientes y recomienda acciones de discovery. No inventa predicciones — te dice qué falta y cómo conseguirlo.