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Enterprise · NDA · Inteligencia de clientes + IA

Inteligencia de clientes: una base verificada y ensayos de negociación con IA.

Una plataforma cerrada para el equipo B2B de una gran empresa internacional: una base verificada de más de 600 empresas y casi 700 personas clave en cuatro segmentos objetivo, y un motor de IA en el que el comercial ensaya la conversación con un decisor concreto antes de llamarle: presentación, objeciones, descubrimiento. Debates entre segmentos, una guía cultural de 42 países y búsqueda inteligente en lenguaje natural. Nadie entra en la base sin verificarlo en una fuente actual. Bajo NDA.

Qué
Producto web interno
Público
Ventas B2B, análisis, dirección
Volumen
608 empresas · ~700 decisores
Estado
Live · NDA
— Problema

La venta B2B se prepara a ciegas: quién decide, qué le duele y cómo hablarle se descubre en la propia llamada.

El equipo vende un producto caro a empresas de varios países. La imagen del cliente vive en la cabeza del comercial, en una hoja de cálculo desactualizada y en una docena de pestañas de LinkedIn. Cada presentación fallida quema a un cliente real que costó semanas preparar.

Problema 01
Los datos de empresas y personas caducan y mienten
Pregúntale a ChatGPT «quién es el CEO de la empresa X»: contesta con seguridad y se equivoca, porque el modelo recuerda el mundo de hace año y medio. Una auditoría interna encontró ~10% de errores de hecho en perfiles montados deprisa, incluidas personas que hacía tiempo que habían dejado su empresa.
Problema 02
Las presentaciones se prueban con clientes reales
La hipótesis de «si este enfoque funcionará» se comprueba en pleno combate. Una llamada fallida no es un intento menos: es un contacto quemado que costó semanas encontrar y preparar. No hay una forma barata de ensayar la conversación.
Problema 03
Las objeciones sorprenden cada vez
Cada segmento tiene sus puntos sensibles: una gestora de activos pone pegas distintas que una plataforma de medios. El comercial las aprende a base de golpes, y ese conocimiento se queda en su cabeza y se va con él.
Problema 04
Las diferencias culturales matan acuerdos
El mismo enfoque funciona al revés en Zúrich y en Riad: una cultura valora la franqueza y los números; otra, la jerarquía y las relaciones. El equipo lo aprende perdiendo operaciones.

Una base en la que puedes confiar y una IA con la que ensayar.

La plataforma reúne dos cosas: una imagen verificada del mercado (empresas, personas, prioridades, estilos de comunicación) y un motor de simulación en el que el comercial ensaya sin riesgo la conversación con un decisor concreto antes de llamar al de verdad.

Una base verificada por segmentos objetivo
608 empresas en cuatro segmentos objetivo: perfil, tamaño, stack, problemas, puntuación de encaje con el producto. Cada una con sus personas clave: cargo, prioridades, estilo de comunicación, citas. Una búsqueda y tienes la imagen completa.
Ni una persona sin una fuente comprobada
Tras una auditoría de calidad interna (que encontró ~10% de errores en los perfiles «ligeros»), una regla estricta: nadie entra en la base sin verificarlo en una fuente actual. Quien se ha ido se marca con fechas, y los datos dudosos llevan la marca «conflicto». La confianza en cada fila es el principal activo de la base.
Simulaciones de conversación con un decisor: 5 modos
Encuesta, descubrimiento, presentación, manejo de objeciones (el interlocutor «aprieta fuerte», a propósito) y priorización de funciones. La IA interpreta a una persona concreta de la base, con sus prioridades y su forma de ser. Las sesiones se guardan, las conclusiones se extraen solas y la hipótesis recibe un veredicto: confirmada / descartada / hay que trabajarla.
Un perfil colectivo del segmento
La «voz» de hasta 15 decisores reales de un segmento en un solo interlocutor: se suman sus prioridades y el comercial habla, en la práctica, con todo el segmento a la vez. Una forma rápida de probar el mensaje antes de ensayar nombre por nombre.
Debates: segmento contra segmento
Dos segmentos (o dos personas concretas) discuten sobre el producto durante varias rondas y la IA hace una síntesis: dónde coinciden los argumentos, dónde se separan y qué llevarse a la presentación. Una forma sorprendentemente barata de encontrar puntos ciegos en el posicionamiento.
Guía cultural: 42 países
42 perfiles de país con 21 parámetros: estilo de negociación, jerarquía, actitud ante el riesgo y ante los datos. Además, arquetipos de organización y escenarios de compra. Una simulación se puede lanzar «dentro de la cultura» de un país concreto.
Búsqueda inteligente en lenguaje natural
«¿Quién de la base encaja mejor con nuestro nuevo módulo X?». La búsqueda recorre toda la base y devuelve una lista ordenada con el razonamiento de cada resultado.

Cuatro capas: datos, verificación, simulaciones y enriquecimiento.

El núcleo del producto no es «otra base de datos de empresas más», sino la disciplina en la calidad de los datos y un motor que convierte la base en una sala de ensayo para el comercial.

/ 01
El modelo de datos
Empresa → personas clave → segmento. Por persona: rol (decide / influye / usa), prioridades, estilo de comunicación, citas. Quien se ha ido lleva una marca y una fecha; los datos dudosos, un aviso.
/ 02
El protocolo de verificación
Cada dato con su fuente y su fecha; regla de dos fuentes o queda como «sin verificar». Rondas de revisión periódicas: repaso semanal de noticias y comprobación mensual de «¿sigue esta persona ahí?».
/ 03
El motor de simulación
Interpreta a un decisor concreto, a un segmento o a una cultura. Las conclusiones de cada sesión se extraen y se acumulan: objeciones, reacciones, formulaciones. El conocimiento ya no se va con el comercial.
/ 04
Enriquecimiento con puntuación
Cada perfil tiene una puntuación de completitud de 0–100; los perfiles más pobres se enriquecen primero. Una empresa que propone un empleado pasa por un flujo de aprobación y entra en la base con aviso al equipo.
— Resultado

Qué cambia para el equipo.

608 empresas
En la base verificada, en cuatro segmentos objetivo, con perfiles, personas clave y puntuación de encaje con el producto.
5 modos de simulación
Del descubrimiento al manejo de objeciones duras, además de debates entre segmentos y una guía cultural de 42 países. La presentación se ensaya antes de la llamada, no con el cliente.
0 personas sin verificar
La regla tras la auditoría interna: nadie entra en la base sin verificarlo en una fuente actual. Los errores se detectan en las rondas de revisión, no delante del cliente.

¿Tu equipo prepara las ventas a ciegas?

Si tu equipo vende un producto caro y cada presentación se prueba con clientes reales, hablemos. En 30 minutos vemos cómo serían una base verificada y una sala de ensayo de negociaciones para tu embudo de ventas.

Hablemos de tu proyecto → nick@nikam.dev