Tu negocio pierde horas
en tareas que se pueden automatizar.

El problema

Dos peluqueras, ninguna recepcionista. Cada llamada perdida era una clienta que llamaba a la peluquería siguiente de la calle. Nadie sabía cuántas eran hasta que las contamos durante un mes: unas quince por semana.

Qué monté

Un agente de IA conectado al calendario real del negocio, que atiende por WhatsApp y por teléfono:

• Reserva mirando huecos reales por servicio y por profesional: no ocupa lo mismo un corte que un color.
• Cancela y mueve citas, y libera el hueco al instante para que lo pueda coger otra persona.
• Responde las preguntas de siempre: precios, horarios, duración de cada servicio, dónde aparcar.
• Manda recordatorio la víspera y pide confirmación, para que no se quede la silla vacía.
• Si la conversación se sale del guion, se la pasa a la dueña con el contexto ya resumido.

Cómo quedó

La agenda se llena sola y ellas no tocan el teléfono. Las horas flojas (los martes por la mañana) se rellenan avisando a quien había pedido justo ese día. Lo único que revisan es la bandeja de conversaciones que el agente les deriva, y suelen ser dos o tres a la semana.

El problema

Cada conductor llevaba su turno en papel. Al terminar tocaba apuntar kilómetros, combustible, lo que marcaba el taxímetro, los cobros con tarjeta y los servicios de abonados, y guardar el ticket para pasarlo después. Los datos llegaban tarde, a veces incompletos y casi siempre con algún error de transcripción. El responsable de la cooperativa no tenía forma de ver cómo iba la semana hasta que estaba cerrada.

Qué monté

Una aplicación propia para la cooperativa, pensada para usarse de pie y con una mano, que es como se usa de verdad:

• El conductor abre y cierra turno desde el móvil. Se acabó el parte en papel.
• En la misma pantalla quedan registrados kilómetros, combustible, taxímetro, cobros con tarjeta y servicios de abonados.
• Foto al ticket y una IA de visión lo lee: extrae los importes y las cifras y rellena los campos sola. El conductor solo confirma que está bien.
• Todo se vuelca automáticamente a la hoja de cálculo donde la cooperativa ya guardaba sus datos, en Google Sheets o Excel. No hubo que cambiarles la forma de trabajar ni migrar nada.
• Un panel para el responsable: qué días ha trabajado cada conductor, qué ha entrado por turno y por vehículo, y todos los datos en gráficas en vez de en columnas.

Cómo quedó

Registrar un turno dejó de ser una tarea y pasó a ser un gesto: cerrar y fotografiar. Los datos entran el mismo día, ya cuadrados y sin que nadie los copie, así que el cierre de mes es leer lo que ya está. Y el responsable dejó de ir preguntando: abre el panel y lo ve.

El problema

El formulario de la web recogía bastante información sobre cada lead: qué buscaba, en qué situación estaba, qué le frenaba. Pero esa información se quedaba guardada sin usarse. Todos recibían el mismo correo de bienvenida, tuvieran la decisión casi tomada o estuvieran solo mirando. El equipo comercial no sabía a quién merecía la pena llamar primero.

Qué monté

• En cuanto se envía el formulario, el sistema analiza cada respuesta y califica al lead como frío, templado o cliente potencial.
• Según esa temperatura y la fase en la que está, redacta y envía un correo personalizado con lo que a ese lead en concreto le falta para avanzar: la duda que resolver, el empujón que necesita.
• El objetivo de cada correo es el mismo: subir al lead a la temperatura máxima y llevarlo a agendar una reunión.
• En cuanto el lead agenda, el sistema manda un correo al equipo comercial con toda su información: quién es, en qué fase está, qué le ha hecho decidirse.
• Ese correo incluye recomendaciones concretas para la llamada: por dónde entrar y qué argumento usar para cerrar.

Cómo quedó

El equipo comercial deja de hablar a ciegas: llega a cada reunión sabiendo exactamente con quién habla y por qué esa persona está ahí. El lead, mientras tanto, ha ido recibiendo justo la información que necesitaba para decidirse, no un correo genérico. Cerraron tres veces más clientes que en un mes normal.

El problema

Captar clientes nuevos pasaba por llamar en frío, y llamar en frío es lo primero que se cae cuando el equipo tiene trabajo de clientes actuales encima. El resultado: semanas enteras sin prospectar y una agenda comercial que dependía del ánimo y del tiempo libre de alguien, no de un proceso.

Qué monté

• Un agente de voz con IA que llama a la lista de clientes potenciales de la agencia y mantiene la conversación como lo haría un comercial digital.
• Presenta la agencia, entiende la situación de quien contesta y resuelve las objeciones más habituales de la primera llamada.
• Cuando hay interés real, agenda la reunión directamente en el calendario del equipo comercial, sin que nadie tenga que intervenir.
• Las llamadas que no cuajan quedan registradas con el motivo, para que el equipo sepa a quién merece la pena volver a intentarlo.
• Funciona de forma constante, así que la prospección deja de depender de que alguien saque tiempo para hacerla.

Cómo quedó

La agencia pasó de prospectar cuando había hueco a prospectar siempre. El equipo comercial ya no llama en frío: solo entra cuando ya hay una reunión agendada y un interés confirmado. Con más reuniones en el calendario, cerraron más y facturaron más ese mes.