CRM e IA automotriz. Del lead a la postventa.

Sí. El alcance puede incluir implementación, rescate, migración o integración. Primero revisamos objetos, pipelines, automatizaciones, licencias y uso real. La recomendación se adapta a tu proceso, al equipo y a las capacidades habilitadas en cada plataforma.

Evaluamos cada fuente por separado: API o mecanismo oficial disponible, permisos de la cuenta, contrato, campos, límites y frecuencia. Después definimos qué se puede sincronizar y qué requiere una revisión operativa. No todas las cuentas ni portales exponen las mismas funciones.

No. Un scoring por reglas asigna puntos a señales conocidas para ordenar la atención. Un modelo predictivo estima una probabilidad para un resultado y plazo definidos, usando datos históricos y validación. Se pueden combinar, pero un puntaje de 70 no significa una probabilidad de compra del 70%.

Podemos evaluar y desarrollar un modelo si existe histórico suficiente y confiable. Se define el resultado —por ejemplo, venta acreditada a 60 días— y se valida con períodos posteriores a los utilizados para entrenar. La precisión y utilidad se miden sobre tus datos; no se promete una tasa universal.

Se diseña para consultar fuentes aprobadas y derivar cuando falte información. El piloto debe probar respuestas, vigencia del catálogo, límites de acciones y salida a un ejecutivo. Ningún modelo elimina por sí solo el riesgo de error: la evaluación y la supervisión forman parte de la implementación.

Comenzamos con un recorrido de la operación, los sistemas y una muestra acotada de datos. Entregamos hallazgos, prioridades, alcance y dependencias. La implementación se divide en un piloto verificable, documentación, capacitación y acompañamiento acordado. Plazos y presupuesto se definen con el diagnóstico.