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.
2.000 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
+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.
CRM
Data ingestionModelo
SlackSalesforce
LookerEl antes / después
Lo que cambia cuando cada rep tiene un copiloto predictivo
STACK
Integraciones reales
Las herramientas que el modelo usa para ingestar datos, predecir y distribuir recomendaciones.
Salesforce→
CRM, pipeline y actividad de oportunidades
HubSpot→
CRM alternativo, secuencias y tracking
BigQuery
Data warehouse para entrenamiento del modelo
Claude→
Razonamiento y generación de recomendaciones
Slack
Notificaciones y recomendaciones diarias
Looker
Dashboards de rendimiento y predicción
Sección 06 · El siguiente paso
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