Caso ilustrativo · B2B
Captación B2B con un agente que filtra
Un agente de IA califica los contactos entrantes y solo pasa al comercial los que tienen intención real.
Caso ilustrativo: escenario tipo construido sobre nuestro método, no un cliente concreto
- Sector
- B2B
- Servicios
- Agente conectado a los criterios de negocio
- Supervisión humana
- Sí, en los puntos de decisión
- Resultado
- Esperado — sin métricas de cliente aún
El reto
El equipo comercial dedicaba las mañanas a leer formularios y correos que en su mayoría no encajaban con el servicio. Las oportunidades buenas se respondían tarde.
Cómo se hacía antes
Todos los formularios caían en una bandeja común. El comercial los leía por orden de llegada, buscaba la empresa en Google y decidía a ojo si merecía respuesta; los buenos esperaban detrás de los malos.
Qué construimos
- Cada contacto entrante se enriquece con información pública de la empresa.
- Un agente de IA lo puntúa contra los criterios de cliente ideal definidos con el equipo.
- Redacta una primera respuesta contextual que una persona revisa antes de enviar.
- Los contactos cualificados aterrizan en el CRM con resumen, prioridad y siguiente paso.
Supervisión humana
Ninguna respuesta sale sin revisión humana. El agente puntúa y redacta; el comercial decide. Los criterios de puntuación se revisan cada mes con los aciertos y errores registrados.
Qué se lleva el cliente
- Agente conectado a los criterios de negocio
- Integración con CRM y calendario
- Panel de calidad de leads
Resultado esperado
Las métricas concretas —horas recuperadas, errores evitados, tiempo de respuesta— se acuerdan al inicio de cada proyecto y se miden después. Este escenario es ilustrativo: no publicamos cifras que no podamos respaldar.
Límites
- El agente no cierra ventas ni promete condiciones: prepara la conversación.
- Su criterio es tan bueno como la definición de cliente ideal que se le da.
- Contactos ambiguos van a revisión humana, no a la papelera.
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