AI Marketing Director

Desafío

Una desarrolladora inmobiliaria corría entre 8 y 12 campañas activas de forma simultánea entre Meta Ads y Google Ads, una por cada emprendimiento en comercialización — desde el lanzamiento de pozo hasta las últimas unidades de un edificio ya entregado. El director comercial preguntaba cada lunes cómo venía el costo por lead de cada campaña para decidir en qué desarrollo reforzar presupuesto esa semana. Para responder eso, el coordinador de marketing tenía que entrar a cada plataforma por separado, exportar los números, y cruzarlos contra los leads que efectivamente habían entrado al CRM comercial —que vivía en un sistema aparte— para saber no solo cuántos clics se generaban, sino cuántos de esos leads eran reales y calificados. Esa tarea le tomaba entre 30 y 45 minutos cada semana, y cualquier pregunta fuera de agenda —"¿y la campaña del desarrollo nuevo en zona norte, cómo viene?"— quedaba sin respuesta inmediata hasta la próxima vez que alguien tuviera tiempo de volver a entrar a las plataformas.

Solución

Construimos un asistente que se consulta directamente por el canal de chat que ya usa el equipo, y que responde preguntas sobre el rendimiento de las campañas en lenguaje natural — sin que quien pregunta necesite saber manejar Meta Ads Manager ni Google Ads. El asistente cruza los datos de ambas plataformas con los leads reales que entraron al CRM en el momento de la consulta, no con un reporte armado la semana anterior. Si la información solicitada no está disponible o el dato no es confiable, el asistente lo dice explícitamente en vez de completar el vacío con un número inventado — el mismo principio que seguiría un analista serio antes de arriesgar una cifra que no puede respaldar.

Impacto

Las preguntas de negocio dejan de esperar a la reunión semanal: se pueden responder en el momento en que surgen, ya sea un lunes a la mañana o un miércoles a la tarde en medio de otra conversación. El coordinador de marketing deja de destinar tiempo fijo cada semana a armar el mismo resumen manual. Además, al no inventar datos cuando no los tiene, el asistente mantiene la confianza del equipo en cada respuesta que sí da — algo que un resumen armado apurado, con margen de error humano, no siempre garantiza.