Inteligencia Artificial - FACTORÍA DE PROYECTOS

 

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Tu partner de Inteligencia Artificial para Marketing y Ventas

EL ORDEN DE LOS FACTORES SÍ ALTERA EL PRODUCTO   EL ORDEN DE LOS FACTORES SÍ ALTERA EL PRODUCTO   EL ORDEN DE LOS FACTORES SÍ ALTERA EL PRODUCTO   EL ORDEN DE LOS FACTORES SÍ ALTERA EL PRODUCTO  

Somos factorIA, proyectos de IA

Una unidad de negocio de la agencia de marketing y ventas Factoría de Proyectos, en la que el orden de los factores sí que altera el resultado: además de definir tu presencia online, somos expertos en la aplicación de la IA en proyectos de marketing y ventas.

Optimizamos y automatizamos tus procesos comerciales y de gestión para que puedas dedicar tus recursos a los que realmente importa: incrementar tus ventas.

Hace
12 años

“ Hace 12 años, iniciamos nuestra agencia con la idea de ofrecer un marketing profesionalizado para todo tipo de empresas.

Unos años después, lanzamos el Metaverso para pymes, para que cualquier empresa pudiera tener su espacio virtual.

Hoy, gracias a nuestro equipo de consultores y desarrolladores expertos en IA, incorporamos la IA en nuestra propuesta de valor, e incluimos este equipo en el fee de agencia.

Consideramos imprescindible para cualquier empresa automatizar procesos que la IA hoy ya puede hacer con muy buenos resultados, y tu equipo se centre en VENDER MÁS Y MEJOR.

Nuestro Fee de Agencia incluye 2 horas mensuales de Experto IA
AUTOMATIZA PROCESOS PARA VENDER MÁS Y MEJOR  AUTOMATIZA PROCESOS PARA VENDER MÁS Y MEJOR  AUTOMATIZA PROCESOS PARA VENDER MÁS Y MEJOR  AUTOMATIZA PROCESOS PARA VENDER MÁS Y MEJOR 

Nuestras Soluciones
IA para incrementar
tus ventas

Agente de IA:
Gestión de Leads

Muchas empresas enfrentan el mismo desafío: tienen un flujo constante de leads, pero pierden oportunidades por falta de tiempo para gestionarlos.

SABER MÁS +


Clustering

Muchas empresas enfrentan un desafío común: tienen una gran base de datos de clientes o usuarios, pero no están aprovechando todo su potencial.

SABER MÁS +

Presupuestos Automatizados con IA

Muchas empresas que trabajan con presupuestos a medida enfrentan retos comunes que afectan tanto su productividad como su relación con los clientes.

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Estudio previo Leads

Muchas empresas enfrentan un desafío común en sus procesos de ventas y reuniones con clientes potenciales.

SABER MÁS +

Agente inteligente /
Documentación interna

Muchas empresas enfrentan un problema crítico cuando trabajan con grandes volúmenes de documentación interna.

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Recomendador
inteligente

Muchas empresas que gestionan catálogos amplios de productos, servicios o contenidos enfrentan desafíos comunes al tratar de conectar con sus clientes.

SABER MÁS +

Agente
inteligente

Muchas empresas que centralizan su información en un CRM enfrentan problemas recurrentes al trabajar con la documentación interna y externa almacenada.

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Análisis de
competencia

Proporcionar un análisis profundo del panorama competitivo de XXX sector en España, incluyendo análisis de tendencias emergentes, servicios ofrecidos, y estrategias.

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Buyer persona
con IA

Desarrollar un análisis exhaustivo de los arquetipos de cliente potencial en el sector objetivo, identificando patrones de comportamiento, motivaciones y necesidades clave.

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Patrones de consumo
(IA)

Identificar y analizar los patrones de consumo de los clientes, descubriendo las tendencias clave, comportamientos repetitivos, y factores que influyen en la toma de decisiones de compra.

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Comportamiento de
clientes (IA)

Comprender de manera integral el comportamiento del cliente, analizando su interacción con la marca, sus decisiones de compra y su relación emocional con los productos y servicios.

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Videos a medida
generados por IA

La aportación de valor de la agencia también nos ha llevado a explorar un nuevo camino en la producción de vídeos a través de la IA en colaboración con wekreate.

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Otros

Adicionalmente podemos incluir gestión inteligente de tickets de soporte, previsión y optimización de recursos, informe de tendencias del sector, etc.

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Descubre desde
hoy lo que factorIA
puede hacer por las
ventas de tu empresa

    Responsable del tratamiento Factoría de Proyectos para Pymes S.L. Finalidad del tratamiento gestionar las consultas de los usuarios y atender las solicitudes. Base legal para el tratamiento el consentimiento otorgado con la aceptación de la presente Política de Protección de datos. Destinatarios de los datos no serán comunicados a terceras personas excepto por obligación legal. Derechos para ejercer los derechos de acceso, rectificación, portabilidad y supresión de sus datos y los de limitación y oposición a su tratamiento reconocidos por la normativa, puede enviar un correo a info@factoriadeproyectos.com. Para más información sobre este tratamiento y como ejercer sus derechos puede consultar nuestra política completa de protección de datos en https://www.factoriadeproyectos.com.

    En qué consiste Casos prácticos

    Agente de IA:
    Gestión de Leads

    Conectar con el problema actual

    Muchas empresas enfrentan el mismo desafío: tienen un flujo constante de leads, pero pierden oportunidades por falta de tiempo para gestionarlos.

    • Las respuestas tardan demasiado.
    • Los equipos de ventas pierden tiempo filtrando contactos no relevantes.
    • Y se pierden clientes potenciales por falta de seguimiento o porque no hay recursos suficientes para atenderlos.

    Esto impacta directamente en las ventas y genera frustración, tanto dentro del equipo como en los potenciales clientes.

    Qué hace el Agente de IA

    El Agente de IA es una herramienta diseñada para automatizar la interacción con leads y prospectos, gestionando las tareas más repetitivas y tediosas del proceso de ventas:

    1. Responder automáticamente a las consultas.
    2. Filtrar contactos según criterios específicos (interés, urgencia, capacidad de inversión, etc.).
    3. Agendar citas en el calendario de los asesores de ventas con leads calificados.
    4. Seguir y retomar conversaciones de manera personalizada.

    Presupuesto orientativo

    Depende de la calidad de la respuesta y de las herramientas que se utilicen, pero generalmente para empresas más pequeñas: Desde 2.800€ hasta empresas más grandes desde 8.000€ hasta 25.000€ si quieren más flexibilidad y adaptabilidad. También depende de las herramientas con las que se puedan integrar: CRMS, canales de comunicación, etc.

    CASO 1 Respuestas instantáneas y atención 24/7

    Un lead escribe a las 10 de la noche preguntando por un producto o servicio. El agente de IA responde en segundos, recopila información básica y guía al lead en los pasos necesarios para avanzar.

    Impacto

    • Se evita la pérdida de leads por falta de respuesta rápida.
    • Se genera una mejor experiencia de cliente al ofrecer atención inmediata y personalizada.

    CASO 2 Filtrado automático de leads

    El agente realiza preguntas clave para evaluar si el lead cumple con los criterios necesarios, como presupuesto, interés real o urgencia.

    Impacto

    • El equipo de ventas solo invierte tiempo en leads calificados, aumentando su productividad.
    • Se elimina la frustración de atender contactos que no tienen potencial real.

    CASO 3 Agendado automático de citas

    Cuando un lead cumple con los criterios definidos, el agente le ofrece fechas y horarios disponibles, conecta con el calendario de los asesores y agenda la cita automáticamente.

    Impacto

    • Se elimina la necesidad de coordinar horarios manualmente.
    • Se reduce la fricción en el proceso, aumentando las probabilidades de conversión.

    CASO 4 Seguimiento automatizado y contextualizado

    Si un lead deja una conversación a medias, el agente retoma donde se quedó, sin perder el contexto ni hacer preguntas redundantes.

    Impacto

    • Ningún contacto queda desatendido.
    • Se crea una experiencia más fluida y profesional, lo que mejora las tasas de cierre.

    CASO 5 Generación de métricas y reportes

    El agente recopila datos valiosos de cada interacción, como el número de leads atendidos, calificados y descartados, y genera reportes que ayudan a identificar patrones y áreas de mejora.

    Impacto

    • Proporciona visibilidad total del embudo de ventas.
    • Permite tomar decisiones estratégicas basadas en datos reales.
    En qué consiste Casos prácticos

    CLUSTERING

    Conectar con el problema actual

    Muchas empresas enfrentan un desafío común: tienen una gran base de datos de clientes o usuarios, pero no están aprovechando todo su potencial. Esto se traduce en problemas como:

    • Segmentación ineficiente: Todos los clientes reciben el mismo trato, independientemente de sus necesidades o comportamientos.
    • Pérdida de oportunidades: No detectan patrones o tendencias que podrían aumentar las ventas o mejorar el servicio.
    • Decisiones poco precisas: Se basan en intuiciones o datos generales en lugar de información detallada y accionable.
    • Ineficiencia operativa: Recursos desperdiciados por no entender cuándo, cómo o por qué ciertos clientes interactúan con la empresa.

    Todo esto impacta en la rentabilidad y en la experiencia del cliente, generando oportunidades perdidas y procesos más costosos.

    Qué hace el clustering

    Las empresas con grandes bases de datos suelen enfrentarse a problemas como:

    • Datos sin aprovechar: Mucha información pero poca claridad sobre cómo usarla.
    • Falta de segmentación: Tratan a todos los clientes igual, perdiendo oportunidades de personalización.
    • Decisiones poco informadas: Se basan en suposiciones en lugar de patrones reales.
    • El clustering es la herramienta que transforma esa base de datos en insights accionables.

    Presupuesto orientativo

    Dependerá del tamaño y la calidad de los datos. Desde empresas pequeñas desde 6.000€ hasta empresas grandes desde 15.000€ por ejemplo.

    CASO 1 Segmentación de clientes

    Problema

    Una empresa tiene miles o millones de clientes en su base de datos, pero no sabe cómo diferenciarlos más allá de las etiquetas básicas como "clientes VIP" o "clientes recurrentes".

    Cómo ayuda el clustering

    Analiza datos como:

    • Frecuencia de compra.
    • Cantidad gastada.
    • Ubicación geográfica.
    • Productos o servicios comprados.

    Ejemplo práctico

    • Cluster 1: Clientes que compran productos de lujo, con frecuencia baja pero alto ticket medio.
    • Cluster 2: Clientes jóvenes que compran productos de moda económica varias veces al mes.
    • Cluster 3: Clientes ocasionales que sólo compran en periodos de rebajas.

    Resultados:

    • Marketing personalizado: Ofrece descuentos exclusivos al Cluster 2 justo antes de lanzamientos de moda. Envía invitaciones VIP al Cluster 1 para productos premium.
    • Retención de clientes: Crea estrategias para que el Cluster 3 compre en otras épocas del año.

    CASO 2 Optimización del inventario

    Problema

    Una empresa de retail no sabe qué productos priorizar porque no entiende bien los patrones de compra de sus clientes.

    Cómo ayuda el clustering

    Identifica patrones de compra basados en datos históricos. Por ejemplo:

    • Qué productos suelen comprarse juntos.
    • En qué época del año hay mayor demanda de ciertos productos.
    • Qué clusters de clientes prefieren productos específicos.

    Ejemplo práctico:

    • Descubres que un cluster importante compra botas de invierno junto con ropa térmica, y lo hace en octubre.
    • Detectas que otro cluster compra productos básicos solo cuando hay descuentos

    Resultados:

    • Menos desperdicio: Ajustas el inventario para evitar acumular productos no demandados.
    • Más ingresos: Promocionas ofertas combinadas para las compras relacionadas.

    CASO 3 Previsión de la demanda

    Problema

    Una empresa de servicios (por ejemplo, una cadena de gimnasios) no puede prever cuántos clientes usarán sus instalaciones en ciertos momentos, lo que genera problemas de capacidad.

    Cómo ayuda el clustering:

    Analiza patrones como:

    • Horas y días de mayor uso.
    • Tipos de servicios demandados (clases grupales, uso de máquinas, sesiones personalizadas).
    • Grupos de clientes según frecuencia de uso (diario, semanal, mensual).

    Ejemplo práctico:

    • Cluster 1: Clientes que van al gimnasio todos los días entre las 6 y 8 AM.
    • Cluster 2: Usuarios ocasionales que solo asisten los fines de semana.
    • Cluster 3: Clientes que solo contratan entrenadores personales.

    Resultados:

    • Optimización de recursos: Aumentas personal y máquinas en los horarios del Cluster 1.
    • Personalización: Ofreces promociones al Cluster 2 para fidelizarlos y aumentar su frecuencia de visitas.

    CASO 4 Detección de oportunidades de negocio

    Problema

    Una empresa quiere innovar pero no sabe qué productos o servicios nuevos podrían interesar a sus clientes.

    Cómo ayuda el clustering

    Encuentra patrones inesperados en los datos de clientes. Por ejemplo:

    • Grupos de clientes interesados en productos que aún no ofreces.
    • Nuevas tendencias en el comportamiento de compra.

    Ejemplo práctico

    • Una tienda online descubre que hay un cluster de clientes que compra frecuentemente productos sostenibles.
    • Una empresa de software identifica un cluster que usa herramientas básicas, pero está dispuesto a pagar por soporte premium.

    Resultados

    • Innovación dirigida: Lanzar una línea de productos sostenibles o paquetes premium que respondan a las necesidades de los clusters identificados.

    CASO 5 Identificación de clientes en riesgo

    Problema

    La empresa no sabe qué clientes están cerca de abandonar sus servicios (churn) y pierde ingresos porque no los identifica a tiempo.

    Cómo ayuda el clustering

    Analiza patrones de comportamiento, como:

    • Reducción en la frecuencia de compras.
    • Quejas frecuentes o menor interacción con la empresa.
    • Uso más bajo del servicio en los últimos meses.

    Ejemplo práctico:

    • Cluster 1: Clientes que solían comprar mensualmente pero no lo han hecho en los últimos 3 meses.
    • Cluster 2: Clientes que han llamado al servicio de atención al cliente varias veces por problemas.

    Resultados

    • Reducción del churn: Enviar ofertas especiales o contactar directamente al Cluster 1 para recuperarlos.
    • Mejora de satisfacción: Resolver rápidamente los problemas del Cluster 2 antes de que abandonen.
    En qué consiste Casos prácticos

    PRESUPUESTOS AUTOMATIZADOS CON IA

    Conectar con el problema actual

    Muchas empresas que trabajan con presupuestos a medida enfrentan retos comunes que afectan tanto su productividad como su relación con los clientes:

    • Lentitud en las respuestas: Los equipos tardan horas o días en preparar presupuestos, perdiendo potenciales clientes que buscan rapidez.
    • Falta de precisión: Al ser manuales, los presupuestos pueden incluir errores o inconsistencias que generan desconfianza.
    • Falta de personalización: Los presupuestos se entregan con poca personalización, haciendo que los clientes perciban una falta de atención a sus necesidades específicas.
    • Carga administrativa: Los equipos de ventas o soporte pierden tiempo valioso recopilando información y configurando presupuestos manualmente.

    Este proceso no solo afecta la satisfacción del cliente, sino que también provoca pérdidas de oportunidades y un menor rendimiento operativo.

    Qué hace la solución de IA para presupuestos automáticos

    La herramienta de presupuestos automáticos impulsada por IA está diseñada para analizar el histórico de presupuestos y automatizar la creación de nuevos, ajustándose a las necesidades específicas de cada cliente. Esto permite:

    • Generación instantánea de presupuestos: Basándose en datos históricos, la IA crea presupuestos precisos en cuestión de segundos.
    • Personalización a medida: Ajusta automáticamente los presupuestos según las preferencias, características y necesidades del cliente.
    • Reducción de errores: Gracias al análisis avanzado de datos, elimina inconsistencias y asegura que todos los elementos del presupuesto estén bien configurados.
    • Aprendizaje continuo: La IA mejora con cada interacción, adaptándose a cambios en precios, tendencias del mercado o patrones de demanda.
    • Escalabilidad: Permite gestionar altos volúmenes de solicitudes de presupuestos sin necesidad de ampliar el equipo.

    Presupuesto orientativo

    Para empresas pequeñas, desde 3.500 € hasta 15.000 € si son empresas más grandes. Todo depende de la calidad del dato.

    CASO 1 Presupuestos rápidos para clientes nuevos

    Problema

    Una empresa de servicios recibe muchas solicitudes de presupuesto, pero los clientes nuevos no tienen un historial previo, lo que hace que cada presupuesto tome más tiempo en configurarse.

    Cómo ayuda la IA

    • Analiza presupuestos similares creados para otros clientes en el pasado.
    • Identifica patrones según el tipo de servicio solicitado, los parámetros del cliente (ubicación, tamaño del proyecto, etc.) y las tendencias de precios actuales.

    Ejemplo práctico

    Un cliente solicita un presupuesto para un proyecto de construcción con requisitos específicos. La IA revisa el histórico y genera un presupuesto basado en proyectos similares realizados para otros clientes en la misma región y con características comparables.

    Resultados:

    • El cliente recibe un presupuesto exacto en minutos, no en días, aumentando la probabilidad de conversión.
    • El equipo reduce su carga administrativa y tiene más tiempo para tareas estratégicas.

    CASO 2 Personalización automática para clientes recurrentes

    Problema

    Los clientes frecuentes solicitan presupuestos personalizados, pero cada uno requiere un ajuste manual basado en sus preferencias previas. Esto consume mucho tiempo.

    Cómo ayuda la IA

    • Reconoce automáticamente el historial del cliente.
    • Ajusta el presupuesto con base en compras pasadas, condiciones especiales o descuentos frecuentes que suelen aplicar a ese cliente.

    Ejemplo práctico:

    • Un cliente habitual solicita un presupuesto para una orden de productos químicos. La IA revisa su historial, aplica automáticamente el descuento recurrente del 5%, y ajusta cantidades basadas en pedidos similares anteriores.

    Resultados:

    • El cliente recibe un presupuesto 100% personalizado sin necesidad de intervención manual.
    • Se refuerza la fidelización del cliente gracias a la rapidez y precisión.

    CASO 3 Optimización de recursos en grandes proyectos

    Problema

    Presupuestar proyectos grandes y complejos requiere coordinar varios departamentos y puede tardar semanas en completarse.

    Cómo ayuda la IA:

    • Divide el proyecto en módulos según presupuestos similares anteriores.
    • Genera automáticamente las estimaciones para cada módulo y las combina en un presupuesto completo.

    Ejemplo práctico:

    • Una empresa constructora necesita un presupuesto detallado para un edificio de oficinas. La IA analiza proyectos anteriores con dimensiones similares, calcula los costos de materiales, mano de obra y tiempo estimado, y genera un presupuesto consolidado en horas en lugar de semanas.

    Resultados:

    • Mayor eficiencia operativa y reducción de tiempo en la elaboración de presupuestos.
    • Capacidad de competir más rápido en licitaciones importantes.

    CASO 4 Reducción de errores en presupuestos complejos

    Problema

    Los presupuestos manuales a menudo contienen errores que generan pérdidas económicas o confusiones con los clientes.

    Cómo ayuda la IA

    • Analiza reglas y patrones en los datos históricos para detectar inconsistencias.
    • Verifica automáticamente cálculos y condiciones antes de enviar el presupuesto.

    Ejemplo práctico

    • Una agencia de marketing prepara un presupuesto para una campaña digital multicanal. La IA detecta que un servicio clave no fue incluido y lo agrega automáticamente, ajustando el total.

    Resultados

    • Se eliminan errores que podrían costar dinero o afectar la percepción del cliente.
    • Aumenta la confianza del cliente en la empresa al recibir un presupuesto profesional y preciso.

    CASO 5 Detección de nuevas oportunidades de negocio

    Problema

    La empresa quiere saber qué servicios o ajustes en los presupuestos podrían aumentar la conversión de clientes.

    Cómo ayuda la IA

    • Identifica patrones en presupuestos rechazados versus aceptados.
    • Encuentra clusters de clientes que tienden a aceptar ciertos tipos de condiciones o configuraciones.

    Ejemplo práctico:

    • Una empresa de diseño gráfico detecta que muchos clientes rechazan presupuestos que no incluyen servicios de gestión de redes sociales. La IA recomienda incluir esta opción como extra en los presupuestos futuros.

    Resultados

    • Aumenta la tasa de conversión al ofrecer presupuestos más alineados con las necesidades del cliente.
    • Se identifican oportunidades para expandir servicios y maximizar ingresos.

    CASO 6 Adaptación dinámica de precios según mercado

    Problema

    Los precios en algunos sectores varían según la oferta y la demanda, pero ajustar manualmente cada presupuesto consume demasiado tiempo.

    Cómo ayuda la IA

    • Analiza las tendencias del mercado en tiempo real y ajusta los precios automáticamente.
    • Aprende del comportamiento de los clientes para proponer precios competitivos que maximicen las probabilidades de aceptación.

    Ejemplo práctico:

    • Una empresa de logística necesita presupuestar envíos internacionales. La IA ajusta el presupuesto en tiempo real según las tarifas de combustible y las tendencias de demanda en rutas específicas.

    Resultados

    • Presupuestos más competitivos y alineados con las condiciones del mercado.
    • Mayor tasa de aceptación sin sacrificar rentabilidad.
    En qué consiste Casos prácticos

    ESTUDIO PREVIO LEADS

    Conectar con el problema actual

    Muchas empresas enfrentan un desafío común en sus procesos de ventas y reuniones con clientes potenciales:

    • Falta de tiempo para investigar leads: Los equipos de ventas dedican horas buscando información en múltiples fuentes para entender el contexto de los clientes.
    • Información incompleta: A menudo, las búsquedas manuales no logran captar todos los datos relevantes como facturación, número de empleados o actividad reciente en redes sociales.
    • Dificultad para personalizar propuestas: Sin un análisis profundo del lead, las reuniones se vuelven genéricas, perdiendo oportunidades de conectar con el cliente y cerrar la venta.
    • Riesgo de desinformación: Con información parcial o desactualizada, se corre el riesgo de no abordar las verdaderas necesidades del cliente.

    Todo esto impacta directamente en la eficiencia del equipo comercial y en la capacidad de generar relaciones sólidas con los leads, ralentizando los ciclos de ventas.

    Qué hace la solución de IA para la investigación de leads

    La herramienta de investigación automática impulsada por IA está diseñada para analizar y recopilar información de un lead empresarial en tiempo récord, ahorrando horas de trabajo manual y entregando insights valiosos en un único informe. Esto permite:

    • Análisis automático del lead: Extrae datos clave de la página web del cliente, como facturación anual, servicios ofrecidos, tamaño de la empresa y número de empleados.
    • Búsqueda inteligente en la web: Recopila y resume información relevante encontrada en internet, incluyendo notas de prensa, publicaciones recientes en LinkedIn y otras plataformas públicas.
    • Generación de resúmenes accionables: Condensa toda la información en un informe claro y preciso, listo para ser utilizado antes de una reunión.
    • Actualización en tiempo real: Siempre trabaja con la información más reciente disponible, garantizando que el equipo comercial llegue preparado con datos actuales.
    • Integración con flujos de trabajo: Se conecta fácilmente con CRMs y otras herramientas para que los informes estén disponibles.

    Como se ejectuaría

    • Web scraping: Datos básicos del sitio web del lead.
    • Monitoreo de medios: Notas de prensa y menciones relevantes.
    • Redes sociales: Publicaciones o actividad relevante.
    • Rastreo de backlinks o sitios asociados: Otras páginas donde el lead aparezca.

    Presupuesto orientativo

    Pendiente de validar

    CASO 1 Preparación rápida para reuniones clave

    Problema

    Un equipo de ventas tiene una reunión con un cliente potencial en 2 horas y necesita conocer detalles de la empresa para personalizar su propuesta.

    Cómo ayuda la IA

    • Extrae automáticamente datos como la facturación anual, los servicios principales y el tamaño de la empresa desde su sitio web y bases de datos públicas.
    • Genera un resumen de las noticias más recientes y publicaciones en LinkedIn de la empresa, destacando cualquier evento o logro relevante.

    Ejemplo práctico

    El informe revela que la empresa acaba de expandirse a un nuevo mercado y publicó un artículo sobre sostenibilidad en LinkedIn. El equipo de ventas ajusta su presentación para resaltar cómo su servicio puede apoyar el crecimiento sostenible.

    Resultados:

    • Se genera una conexión más personal y relevante en la reunión, aumentando las posibilidades de cerrar el trato.

    CASO 2 Priorización de leads más prometedores

    Problema

    Un equipo de ventas recibe 50 leads nuevos a la semana, pero no sabe cuáles priorizar por falta de tiempo para investigarlos.

    Cómo ayuda la IA

    • Clasifica los leads automáticamente según datos como facturación, tamaño de la empresa y sectores relevantes.
    • Detecta palabras clave en publicaciones recientes (como "expansión", "contratación" o "digitalización") para identificar empresas en crecimiento que podrían estar listas para invertir

    Ejemplo práctico:

    • La herramienta detecta que un lead tiene una facturación anual alta, está contratando masivamente y ha publicado sobre su interés en digitalización. Este lead se prioriza para un seguimiento inmediato.

    Resultados:

    • El equipo se enfoca en los leads con mayor probabilidad de conversión, aumentando la efectividad de las ventas.

    CASO 3 Personalización de propuestas de valor

    Problema

    Las propuestas comerciales son genéricas y no reflejan las necesidades específicas

    Cómo ayuda la IA:

    • Recopila información clave sobre los retos y prioridades del cliente en función de publicaciones en redes sociales y notas de prensa.
    • Sugiere cómo personalizar la propuesta con ejemplos concretos que conecten con sus intereses.

    Ejemplo práctico:

    • Para un cliente en el sector logístico, el informe muestra que su prioridad actual es optimizar costos de transporte. El equipo de ventas destaca específicamente cómo su solución reduce gastos logísticos en un 20%.

    Resultados:

    • Propuestas más relevantes que resuenan directamente con los intereses del cliente, aumentando la tasa de conversión.
    En qué consiste Casos prácticos

    AGENTE INTELIGENTE DOCUMENTACIÓN INTERNA

    Conectar con el problema actual

    Muchas empresas enfrentan un problema crítico cuando trabajan con grandes volúmenes de documentación interna:

    • Búsquedas manuales lentas: Los empleados pierden tiempo valioso buscando información específica entre cientos de documentos.
    • Falta de accesibilidad: Aunque la información existe, es difícil encontrarla rápidamente debido a estructuras complejas o formatos dispersos.
    • Dificultades para interpretar contenido: Los documentos extensos o técnicos pueden ser difíciles de procesar, retrasando decisiones o tareas clave.
    • Pérdida de conocimiento organizacional: Muchas empresas tienen procesos y flujos documentados, pero no logran que los empleados los utilicen de manera efectiva.

    Este problema no solo reduce la productividad, sino que también afecta la calidad de las decisiones y el flujo de trabajo interno.

    Qué hace la solución de IA para interactuar con documentación

    Esta solución utiliza inteligencia artificial para permitir que los empleados interactúen con la documentación empresarial como si estuvieran hablando con un experto. Esto permite:

    • Búsqueda conversacional: Los usuarios pueden hacer preguntas como: "¿Cuáles son los pasos para aprobar un presupuesto?" o "¿Qué dice el contrato con X proveedor sobre plazos de entrega?", y recibir respuestas específicas en segundos.
    • Propuestas automatizadas: La IA no solo responde preguntas, sino que también genera sugerencias, flujos de trabajo o resúmenes con base en la documentación.
    • Acceso centralizado: Integra toda la documentación en un único sistema, desde manuales y políticas hasta contratos y diagramas de flujo.
    • Interpretación inteligente: Extrae información clave de documentos extensos y técnicos, facilitando la comprensión incluso para usuarios no especializados.
    • Actualización continua: Aprende y mejora con cada interacción, adaptándose a los términos y preguntas más frecuentes de la empresa.

    Presupuesto orientativo

    Depende del tamaño de los manuales, del origen y de la calidad de estos, Podríamos ir desde 2.500 € hasta asistentes más desarrollados, que pueden llegar a más de 25.000-30.000€.

    CASO 1 Propuestas automatizadas de flujos de trabajo

    Problema

    Un equipo necesita diseñar un nuevo flujo de aprobación para proyectos, pero no sabe por dónde empezar.

    Cómo ayuda la IA

    • El equipo pregunta: "¿Cómo es el flujo actual de aprobación de proyectos?"
    • La IA genera automáticamente un esquema del flujo actual documentado, destacando puntos críticos.
    • Luego propone un nuevo flujo basado en buenas prácticas almacenadas en la documentación.

    Resultados:

    • El equipo tiene un punto de partida claro para diseñar mejoras.
    • Ahorro de tiempo en análisis y diseño inicial.

    CASO 2 Consulta rápida de contratos o políticas

    Problema

    Un gerente necesita saber qué dice un contrato específico sobre penalizaciones por incumplimiento, pero el documento tiene 60 páginas.

    Cómo ayuda la IA

    • El gerente pregunta: "¿Qué dice el contrato con X proveedor sobre penalizaciones por incumplimiento?"
    • La IA extrae la cláusula exacta del contrato, resumiendo los puntos clave: "La penalización por incumplimiento es del 5% del monto total por cada semana de retraso."

    Resultados:

    • El gerente puede actuar de inmediato con información precisa.
    • Se elimina la necesidad de leer extensos documentos.

    CASO 3 Capacitación interactiva para nuevos empleados

    Problema

    Los nuevos empleados tienen muchas dudas sobre políticas y procesos internos, pero no saben dónde encontrar las respuestas.

    Cómo ayuda la IA:

    • Un nuevo empleado pregunta: "¿Cómo solicito días de vacaciones?"
    • La IA responde con un paso a paso basado en el manual de recursos humanos: "1. Accede al portal X, 2. Rellena el formulario de solicitud, 3. Envía la solicitud a tu supervisor."

    Resultados:

    • Los nuevos empleados se integran más rápido y con menos dependencia del personal senior.
    En qué consiste Casos prácticos

    RECOMENDADOR
    INTELIGENTE

    Conectar con el problema actual

    Muchas empresas que gestionan catálogos amplios de productos, servicios o contenidos enfrentan desafíos comunes al tratar de conectar con sus clientes:

    • Saturación de opciones: Los usuarios se sienten abrumados al navegar por catálogos grandes y, en lugar de explorar, abandonan la plataforma.
    • Falta de personalización: Las recomendaciones genéricas no consideran las preferencias, comportamientos o necesidades individuales del usuario, lo que genera desconexión y reduce la conversión.
    • Oportunidades perdidas: Los clientes potenciales no encuentran lo que les interesa, aunque la empresa lo ofrezca, debido a la falta de un sistema que anticipe sus intereses.
    • Baja fidelización: Sin recomendaciones relevantes, los usuarios no sienten una conexión especial con la plataforma, reduciendo el tiempo de uso y la recurrencia.

    Este problema no solo impacta la experiencia del usuario, sino que también afecta las ventas, el engagement y la retención de clientes.

    Qué hace el recomendador

    El recomendador inteligente impulsado por IA transforma cómo los usuarios interactúan con tu catálogo, ofreciendo sugerencias personalizadas en tiempo real. Esto permite:

    • Análisis de comportamiento: Aprende de cada acción del usuario, como búsquedas, clics y compras, para identificar patrones y gustos.
    • Recomendaciones personalizadas: Muestra productos, servicios o contenidos que realmente interesan al usuario, basándose en su historial y preferencias.
    • Exploración guiada: Sugiere opciones relacionadas o complementarias, ayudando al usuario a descubrir más contenido relevante.
    • Escalabilidad: Funciona igual de bien para catálogos pequeños o gigantescos, gestionando millones de usuarios de manera simultánea.
    • Aprendizaje continuo: Mejora con cada interacción, adaptándose a las preferencias cambiantes de los usuarios.

    Este sistema garantiza que cada usuario tenga una experiencia única y relevante, aumentando las probabilidades de conversión y fidelización.

    Presupuesto orientativo

    Desde 3.600€ para empresas pequeñas. Para empresas grandes: Desde 6.000€ hasta 15.000€ - 20.000€ depende del número de productos etc.

    CASO 1 Tienda online con un gran catálogo

    Problema

    Un cliente entra a una tienda online con miles de productos, pero no encuentra lo que necesita rápidamente, abandonando la página.

    Cómo ayuda el recomendador

    • Basándose en su historial de navegación y compras previas, la IA sugiere productos relevantes: "Sabemos que te interesan los auriculares, aquí tienes las mejores opciones dentro de tu rango de precio."
    • Además, muestra productos complementarios: "¿Quieres un estuche para proteger tus nuevos auriculares?"

    Resultados:

    • El cliente encuentra lo que busca más rápido, aumenta el ticket promedio con productos relacionados y regresa con más frecuencia.

    CASO 2 Plataforma de contenido tipo Netflix

    Problema

    Un usuario nuevo no sabe por dónde empezar porque no tiene referencias claras y abandona la plataforma sin consumir contenido.

    Cómo ayuda el recomendador

    • Basándose en las elecciones iniciales del usuario (géneros o temas de interés), la IA propone contenido relevante: "Te gustó esta película de acción, aquí tienes más títulos similares."
    • También identifica tendencias entre usuarios similares: "Otros usuarios que vieron esta serie también disfrutaron este documental."

    Resultados:

    • El usuario encuentra contenido atractivo de inmediato, pasa más tiempo en la plataforma y regresa para explorar más.

    CASO 3 Plataforma de formación online

    Problema

    Los estudiantes no saben qué cursos tomar después de completar uno, lo que reduce la recurrencia.

    Cómo ayuda el recomendador:

    • Sugiere cursos basados en el historial del estudiante: "Acabaste un curso de diseño gráfico. Tal vez te interese este curso de diseño web."
    • Identifica habilidades relacionadas: "Para mejorar tus competencias en marketing, te recomendamos este taller de redes sociales."

    Resultados:

    • Los estudiantes permanecen más tiempo en la plataforma y amplían su aprendizaje de forma estructurada, aumentando la tasa de retención.

    CASO 4 Ecommerce de moda

    Problema

    Los usuarios no encuentran combinaciones de ropa o accesorios que complementen su estilo, lo que reduce la venta de conjuntos completos.

    Cómo ayuda el recomendador:

    • Sugiere combinaciones basadas en el artículo seleccionado: "Este blazer se ve perfecto con estos pantalones y zapatos que están en tu estilo."
    • Identifica tendencias: "Los usuarios que compraron esta chaqueta también compraron este cinturón."

    Resultados:

    • Aumenta el valor promedio por carrito y mejora la satisfacción del cliente al recibir sugerencias estilísticas personalizadas.
    En qué consiste Casos prácticos

    AGENTE INTELIGENTE - CRM

    Conectar con el problema actual

    Muchas empresas que centralizan su información en un CRM enfrentan problemas recurrentes al trabajar con la documentación interna y externa almacenada:

    • Búsquedas manuales lentas: Los equipos pierden tiempo navegando entre secciones del CRM para encontrar datos específicos en contratos, políticas, acuerdos o historiales de clientes.
    • Falta de accesibilidad: Aunque toda la documentación está en el CRM, no siempre está organizada o resulta fácil de consultar, dificultando la resolución de dudas rápidas.
    • Decisiones menos informadas: La dificultad para acceder rápidamente a información relevante puede ralentizar procesos clave, como la preparación de reuniones o la personalización de propuestas.
    • Poca integración de conocimiento: Gran parte del conocimiento organizacional almacenado en el CRM no se utiliza de manera eficiente porque no está estructurado para ser consultado de forma interactiva.

    Todo esto impacta en la productividad del equipo y en la calidad del servicio al cliente, generando frustración y pérdida de oportunidades.

    Qué hace la solución de IA para interactuar con la documentación en el CRM

    La solución de IA transforma la manera en que los equipos acceden y utilizan la información almacenada en el CRM, haciendo que interactuar con ella sea tan sencillo como mantener una conversación. Esto permite:

    • Búsqueda conversacional en el CRM: Los usuarios pueden hacer preguntas como "¿Cuál fue el último contrato firmado con el cliente X?" o "¿Qué dice la política de descuentos?" y recibir respuestas precisas extraídas de la documentación en tiempo real.
    • Generación de resúmenes: Extrae información clave de documentos largos, como acuerdos o historiales de clientes, y la presenta en un formato fácil de entender.
    • Propuestas automatizadas: Basándose en la información almacenada, la IA puede sugerir acciones, procesos o recomendaciones personalizadas para cada cliente.
    • Acceso centralizado e intuitivo: Conecta toda la documentación relevante del CRM y permite acceder a ella mediante una interfaz amigable, ahorrando tiempo y reduciendo el esfuerzo manual.
    • Aprendizaje continuo: Aprende de las preguntas más frecuentes para optimizar las respuestas y adaptarse a las necesidades cambiantes del equipo.

    Esta herramienta convierte el CRM en un verdadero centro de conocimiento interactivo y accionable.

    CASO 1 Resolución rápida de dudas sobre acuerdos con clientes

    Problema

    Un representante de ventas necesita revisar qué condiciones específicas se acordaron con un cliente durante una llamada, pero el contrato está incrustado en el CRM en un archivo PDF extenso.

    Cómo ayuda la IA

    • El representante pregunta: "¿Qué condiciones de pago se acordaron con el cliente X?"
    • La IA responde: "El cliente X tiene condiciones de pago a 30 días con un descuento del 5% para pagos anticipados."

    Resultados:

    • Respuesta inmediata que permite al representante manejar la llamada de manera profesional y eficiente..

    CASO 2 Preparación para reuniones importantes

    Problema

    Un gerente necesita un resumen del historial completo de interacciones con un cliente antes de una reunión clave.

    Cómo ayuda la IA

    • El gerente pregunta: "Dame un resumen del historial con el cliente Y."
    • La IA genera un informe que incluye: Últimos contratos firmados, llamadas realizadas, tickets de soporte abiertos, y notas importantes del equipo comercial.

    Resultados:

    • El gerente llega a la reunión con un entendimiento completo del cliente, mejorando la capacidad de negociación y personalización de la propuesta.

    CASO 3 Optimización de flujos internos

    Problema

    Un nuevo empleado no sabe cómo iniciar el proceso de registro de un cliente en el CRM y el manual de procesos es extenso y poco intuitivo.

    Cómo ayuda la IA

    • El empleado pregunta: "¿Cómo registro un nuevo cliente en el CRM?"
    • La IA responde con los pasos específicos: "1. Accede a la sección 'Clientes', 2. Haz clic en 'Añadir nuevo cliente', 3. Rellena los campos obligatorios, 4. Adjunta la documentación requerida, 5. Guarda los cambios."

    Resultados:

    • El empleado realiza la tarea de forma rápida y sin necesidad de soporte adicional, reduciendo el tiempo de capacitación.

    CASO 4 Propuestas automáticas personalizadas

    Problema

    Un equipo de ventas necesita preparar una propuesta para un cliente, pero no tiene claro qué servicios fueron ofrecidos previamente y cuáles se ajustan mejor

    Cómo ayuda la IA

    • El equipo pregunta: "¿Qué servicios ofrecimos al cliente Z el año pasado, y cuáles recomendarías ahora?"
    • La IA responde: "El cliente Z contrató los servicios de consultoría y formación. Basándome en su historial de interacción, recomiendo ofrecer soporte premium y un paquete adicional de análisis de datos."

    Resultados:

    • Propuestas más relevantes y alineadas con las necesidades específicas del cliente, aumentando las probabilidades de cerrar el trato.
    En qué consiste

    ANÁLISIS
    DE COMPETENCIA

    Contenido del informe

    Objetivo

    Proporcionar un análisis profundo del panorama competitivo de XXX sector en España, incluyendo análisis de tendencias emergentes, servicios ofrecidos, y estrategias de los principales players en el mercado.

    Marco temporal del análisis:

    12 meses.

    Cobertura de plataformas:

    Redes sociales (LinkedIn, Twitter), foros legales, sitios especializados, blogs, y prensa relevante.

    Metodología:

    • Análisis cuantitativo: Captura y procesamiento de datos masivos sobre la conversación digital en el sector XXX, exponiendo tendencias, patrones de comportamiento y análisis de Share of Voice (SOV) por firma.
    • Análisis cualitativo: Investigación detallada de las motivaciones, mensajes clave y percepciones de las firmas competidoras a través de inteligencia artificial y análisis de imágenes y texto.

    Resultados esperados

    • Identificación de las firmas líderes y análisis de su impacto digital.
    • Evaluación de servicios ofrecidos por cada competidor y su efectividad en la atracción de clientes.
    • Análisis de la comunicación digital y posicionamiento. Oportunidades y amenazas.
    • Insights sobre las principales tendencias de contratación de servicios XXX y los desafíos que enfrentan los departamentos de recursos humanos en el ámbito XXX

    Presupuesto orientativo

    El precio va desde 3.500€ - 4.000€.

    En qué consiste

    Buyer Persona

    Objetivo

    Desarrollar un análisis exhaustivo de los arquetipos de cliente potencial en el sector objetivo, identificando patrones de comportamiento, motivaciones y necesidades clave. Este estudio ayudará a personalizar las estrategias de marketing y ventas, asegurando una conexión efectiva con los consumidores ideales.

    Marco temporal del análisis:

    12 meses.

    Cobertura de plataformas:

    Redes sociales (LinkedIn, Twitter, Facebook), foros especializados, sitios de reseñas, blogs, y prensa relevante.

    Metodología:

    • Análisis cuantitativo: Captura y procesamiento de datos masivos sobre la conversación digital para identificar patrones de comportamiento recurrentes, intereses principales, y segmentaciones demográficas clave.
    • Análisis cualitativo: Estudio detallado de las motivaciones, puntos de dolor y expectativas de los consumidores a través de inteligencia artificial aplicada a texto e imágenes, proporcionando un perfil profundo de cada buyer persona.

    Resultados esperados

    • Desarrollo de perfiles detallados de Buyer Personas: Definición de arquetipos de consumidores ideales con base en sus comportamientos digitales y feedback en tiempo real.
    • Segmentación precisa de audiencias: Identificación de segmentos de mercado específicos con mayores oportunidades de conversión.
    • Insights sobre comportamiento de compra: Análisis del journey del consumidor y los puntos clave de contacto que influyen en la toma de decisiones.
    • Identificación de oportunidades de contenido personalizado: Propuesta de tácticas para adaptar el contenido y la comunicación a los intereses y necesidades de los diferentes perfiles.
    • Optimización de estrategias de marketing y ventas: Uso de insights para mejorar la efectividad de las campañas y aumentar la relevancia en la comunicación con los clientes.

    Presupuesto orientativo

    El precio va desde 3.500€ - 4.000€.

    En qué consiste

    Patrones de consumo

    Objetivo

    Identificar y analizar los patrones de consumo de los clientes en el mercado objetivo, descubriendo las tendencias clave, comportamientos repetitivos, y factores que influyen en la toma de decisiones de compra.

    Marco temporal del análisis:

    12 meses.

    Cobertura de plataformas:

    Redes sociales, blogs, foros especializados, plataformas de e-commerce y sitios de reseñas de productos.

    Metodología:

    • Análisis cuantitativo: Captura y análisis masivo de datos sobre hábitos de consumo, frecuencia de compra, tipos de productos preferidos y tendencias emergentes a través de la conversación digital.
    • Análisis cualitativo: Investigación de las motivaciones y barreras que impactan las decisiones de compra, identificando factores emocionales y sociales que influyen en el comportamiento de consumo.

    Resultados esperados

    • Identificación de patrones de consumo clave: Descubrimiento de hábitos repetitivos y tendencias de comportamiento en el proceso de compra.
    • Detección de tendencias emergentes: Previsión de cambios en las preferencias del consumidor que podrían impactar el mercado.
    • Análisis de motivaciones y barreras: Comprensión profunda de las razones detrás de los comportamientos de consumo y los puntos de fricción que podrían estar limitando las ventas.
    • Oportunidades de personalización: Propuesta de estrategias para adaptar productos y campañas de marketing basados en los hábitos de compra detectados.

    Presupuesto orientativo

    El precio va desde 3.500€ - 4.000€.

    En qué consiste

    Comportamiento de clientes

    Objetivo

    Comprender de manera integral el comportamiento del cliente, analizando su interacción con la marca, sus decisiones de compra y su relación emocional con los productos y servicios.

    Marco temporal del análisis:

    12 meses.

    Cobertura de plataformas:

    Redes sociales, sitios web corporativos, foros, blogs, y plataformas de atención al cliente.

    Metodología:

    • Análisis cuantitativo: Recolección y evaluación de datos sobre interacciones digitales del cliente con la marca, incluyendo engagement, comentarios, valoraciones, y participación en campañas.
    • Análisis cualitativo: Estudio detallado de las emociones, puntos de dolor, y expectativas de los clientes a lo largo de su journey digital, utilizando inteligencia artificial para interpretar las conversaciones y comportamientos.

    Resultados esperados

    • Evaluación de puntos de contacto críticos: Identificación de los momentos más relevantes del customer journey que influencian las decisiones de compra y la lealtad a la marca.
    • Análisis de barreras y puntos de fricción: Comprensión de los obstáculos que enfrentan los clientes durante sus interacciones con la marca y propuestas para superarlos.
    • Optimización de la experiencia del cliente: Propuestas para mejorar la comunicación y la interacción en todos los canales de atención, maximizando la satisfacción y fidelidad del cliente.
    • Detección de oportunidades de mejora: Identificación de áreas en las que la marca puede mejorar su oferta y la relación con los clientes para aumentar su retención.

    Presupuesto orientativo

    El precio va desde 3.500€ - 4.000€.

    En qué consiste

    Vídeos a medida
    generados por IA

    La aportación de valor de la agencia también nos ha llevado a explorar un nuevo camino en la producción de vídeos a través de la IA:

    Colaboramos con wekreate.ai, un dúo artístico especializado en la creación de películas e imágenes generadas por IA. Con más de 20 años de experiencia como fotógrafos, retocadores y directores de cine en la industria publicitaria, han sido reconocidos por agencias y clientes globales, así como en los principales festivales de publicidad.

    Actualmente han avanzado en el mundo de la IA, creando nuevas formas de expresión mientras preservan su pasión por las ideas y el arte como forma de vida.

    Conoce wekreate.ai

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    En qué consiste

    OTROS ANÁLISIS CON IA

    Adicionalmente, podríamos incluir:

    • Gestión inteligente de tickets de soporte: Una solución basada en IA que clasifica, prioriza y responde automáticamente a los tickets de soporte entrantes, optimizando la resolución de problemas.
    • Previsión y optimización de recursos: Una herramienta que analiza datos históricos y patrones para prever la demanda y optimizar el uso de recursos, como personal, inventario o infraestructura.
    • Informe de tendencias del sector: Ideal para empresas medianas que buscan contexto externo.
    • Automatización de reportes básicos: Solución accesible para empresas con poca data interna.
    • Informes de Listening ejecutivos/básicos.
    • Alertas en tiempo real
    • Informes de sentiment
    ¿Te podemos ayudar?