Solución · Asistente de Ventas
A quién venderle, qué ofrecerle y cuándo
Un motor que, sobre tu historial de ventas, detecta a qué clientes les estás por dejar de vender, qué conviene ofrecerles y cuándo. Con el pedido sugerido, los mensajes listos para enviar y un chat con IA para preguntarle lo que quieras sobre tu cartera.
Datos de ejemplo. El estado anticipa la acción.
| Cliente | Artículo | Estado |
|---|---|---|
| Distribuidora Andina S.A. | Vino Tinto Reserva 750 (6) | 🔔 Posible Fuga |
| Comercial del Plata S.R.L. | Fernet 750cc (6) | 🔔 Posible Fuga |
| Mayorista Sur | Cerveza Rubia 1L (12) | 🔔 Posible Fuga |
| Almacén Rivera | Agua Mineral 2L (6) | ⚠️ Atrasado |
| Grupo Costa S.R.L. | Aceite Girasol 1.5L (6) | ✅ Reposición |
Haz clic en un cliente para ver sus artículos en riesgo.
Distribuidora Andina S.A. 8 fugas
| Artículo | Estado | Ciclo (días) |
|---|---|---|
| Vino Tinto Reserva 750 (6) | 🔔 Posible Fuga | 27 |
| Gaseosa Cola 2.25L (6) | 🔔 Posible Fuga | 39 |
| Aceite Girasol 1.5L (6) | ⚠️ Atrasado | 51 |
Comercial del Plata S.R.L. 5 fugas
| Artículo | Estado | Ciclo (días) |
|---|---|---|
| Fernet 750cc (6) | 🔔 Posible Fuga | 30 |
| Cerveza Rubia 1L (12) | 🔔 Posible Fuga | 21 |
| Agua Saborizada 1.5L (6) | ⚠️ Atrasado | 45 |
Se simula el pasado y se compara con lo real.
| Artículo | Evaluación |
|---|---|
| Vino Malbec Roble 750 (6) | Acierto Preciso |
| Gaseosa Cola 2.25L (6) | Acierto Preciso |
| Aceite Girasol 1.5L (6) | Se adelantó |
| Agua Mineral 2L (6) | Se atrasó |
Arquitectura
El recorrido del dato: del origen a la decisión
Qué resuelve
Ningún vendedor puede seguir, de memoria, a cada cliente
En una cartera de cientos de clientes y miles de productos, es imposible recordar cada cuánto compra cada uno y qué dejó de llevar. Así se pierden ventas silenciosas: un cliente que espació sus pedidos, otro que se quedó sin un producto, otro que compra la mitad de lo que podría.
El Asistente de Ventas convierte tu historial de ventas en un sistema que vigila ese detalle por ti. Aprende la frecuencia de compra de cada par cliente + producto, la compara con lo que está pasando hoy y te dice dónde actuar: a quién le estás por dejar de vender, qué conviene ofrecerle y cuándo.
Lo construimos e implementamos profesionales expertos en datos, sobre una base ordenada y con validación real: cada predicción se mide antes de confiar en ella.
Qué hace
Un motor que trabaja tu cartera todos los días
Sobre las cuatro variables núcleo de tu operación (cliente, producto, fecha y cantidad) el motor calcula de forma automática:
Reposición predictiva
Al calcular el ciclo de compra de cada cliente, prácticamente sabemos cuánto stock le queda: anticipa cuándo va a necesitar reponer y avisa antes de que se quede sin producto.
Detección de fugas
Monitorea el ciclo de cada par cliente-producto y alerta cuando alguien dejó de comprar algo que compraba seguido, antes de perderlo.
Cross-selling
Analiza los carritos históricos (market basket) para descubrir qué productos se compran juntos y sugerir la próxima venta.
Pedido sugerido
Arma el pedido recomendado por cliente (qué productos y qué cantidades) listo para que el vendedor lo revise y confirme.
Mensajes con IA
Genera borradores de mensajes comerciales personalizados según el historial del cliente y el producto sugerido, para supervisar y enviar.
Backtesting
Congela el pasado, simula qué habría sugerido el modelo y lo compara con la compra real. Así medimos su precisión antes de usarlo.
El vendedor pregunta en lenguaje natural lo que necesita sobre su cartera ("¿qué le ofrezco a este cliente?", "¿quién está por fugarse?", "¿cuánto me compró este año?") y recibe la respuesta al instante, sin abrir ningún tablero.
Cómo funciona
De la base del ERP al tablero que usa el vendedor
Nos conectamos en modo lectura a tu ERP, extraemos el historial de ventas y lo desplegamos en un Data Warehouse en la nube, sin afectar la performance de tus sistemas.
Automatizamos el cálculo de reposición, fugas y cross-selling, con un nivel de confianza por cada predicción según cuánto historial hay.
Entregamos una plataforma web con las vistas operativas: pedidos sugeridos, clientes críticos y validación, con filtros y acciones.
Integramos un asistente que redacta los mensajes comerciales a partir del historial y el producto sugerido, listos para que el vendedor los apruebe.
Hacemos backtesting con tus datos reales, ajustamos los parámetros y acompañamos la adopción del equipo comercial.
El tablero completo
El detalle completo, columna por columna
Datos de ejemplo. Cada fila es un cruce cliente + producto con su estado, su ciclo de compra y el riesgo asociado.
Ordenados por confianza del modelo.
| Cliente | Artículo | Estado | Confianza | Historial | Unid. prom. | Importe | Ciclo (días) | Días inactivo | Ciclos caídos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Distribuidora Andina S.A. | Vino Tinto Reserva 750 (6) | 🔔 Posible Fuga | Alta | 12 | 40 | $748.000 | 14 | 60 | 4,3 |
| Comercial del Plata S.R.L. | Fernet 750cc (6) | 🔔 Posible Fuga | Alta | 11 | 6 | $19.300 | 15 | 60 | 4,0 |
| Distribuidora Andina S.A. | Gaseosa Cola 2.25L (6) | 🔔 Posible Fuga | Alta | 11 | 24 | $244.700 | 16 | 60 | 3,8 |
| Mayorista Sur | Cerveza Rubia 1L (12) | 🔔 Posible Fuga | Alta | 10 | 15 | $36.900 | 8 | 24 | 3,0 |
| Almacén Rivera | Agua Mineral 2L (6) | ⚠️ Atrasado | Alta | 11 | 24 | $363.000 | 17 | 50 | 2,9 |
| Grupo Costa S.R.L. | Aceite Girasol 1.5L (6) | ✅ Reposición | Alta | 17 | 36 | $113.400 | 14 | 17 | 1,2 |
Haz clic en un cliente para ver sus artículos en riesgo.
Distribuidora Andina S.A. · 8 fugas $1.669.000 · 20 art.
| Artículo | Estado | Confianza | Historial | Unid. prom. | Importe | Ciclo (días) | Días inactivo | Ciclos caídos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vino Tinto Reserva 750 (6) | 🔔 Posible Fuga | Baja | 4 | 45 | $126.900 | 27 | 155 | 5,7 |
| Gaseosa Cola 2.25L (6) | 🔔 Posible Fuga | Baja | 4 | 240 | $676.700 | 39 | 120 | 3,1 |
| Aceite Girasol 1.5L (6) | ⚠️ Atrasado | Baja | 3 | 12 | $33.800 | 51 | 120 | 2,4 |
Comercial del Plata S.R.L. · 5 fugas $211.800 · 5 art.
| Artículo | Estado | Confianza | Historial | Unid. prom. | Importe | Ciclo (días) | Días inactivo | Ciclos caídos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fernet 750cc (6) | 🔔 Posible Fuga | Media | 11 | 6 | $19.300 | 30 | 95 | 3,2 |
| Gaseosa Cola 2.25L (6) | 🔔 Posible Fuga | Baja | 6 | 24 | $67.700 | 28 | 96 | 3,4 |
| Papas Fritas 500g (10) | 🔔 Posible Fuga | Media | 7 | 30 | $59.500 | 25 | 85 | 3,4 |
| Cerveza Rubia 1L (12) | 🔔 Posible Fuga | Media | 8 | 15 | $36.900 | 21 | 70 | 3,3 |
| Agua Saborizada 1.5L (6) | ⚠️ Atrasado | Baja | 5 | 20 | $28.400 | 45 | 80 | 1,8 |
Mayorista Sur · 3 fugas $458.700 · 3 art.
| Artículo | Estado | Confianza | Historial | Unid. prom. | Importe | Ciclo (días) | Días inactivo | Ciclos caídos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cerveza Rubia 1L (12) | 🔔 Posible Fuga | Alta | 10 | 15 | $184.500 | 8 | 24 | 3,0 |
| Vino Tinto Reserva 750 (6) | 🔔 Posible Fuga | Media | 7 | 40 | $186.900 | 18 | 70 | 3,9 |
| Agua Mineral 2L (6) | ⚠️ Atrasado | Media | 6 | 24 | $87.300 | 30 | 60 | 2,0 |
Datos de ejemplo. Se congela el pasado, se simula qué habría sugerido el modelo y se compara con lo que el cliente compró realmente.
| Cliente | Artículo | Evaluación | Día sugerido | Día real | Desfase | Cant. sugerida | Cant. real |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mercado Norte S.A. | Vino Malbec Roble 750 (6) | Acierto Preciso | 08-02-2026 | 03-02-2026 | -5 | 3,3 | 4,0 |
| Mercado Norte S.A. | Gaseosa Cola 2.25L (6) | Acierto Preciso | 07-01-2026 | 05-01-2026 | -2 | 16,3 | 12,0 |
| Mercado Norte S.A. | Aceite Girasol 1.5L (6) | Se adelantó | 20-01-2026 | 13-01-2026 | -8 | 13,2 | 12,0 |
| Mercado Norte S.A. | Agua Mineral 2L (6) | Se atrasó | 02-01-2026 | 13-01-2026 | 10 | 18,0 | 12,0 |
Cómo leerlo
Qué significa cada columna del tablero
El modelo trabaja sobre cuatro variables núcleo: Cliente · Producto · Fecha · Cantidad. De ahí sale todo lo demás.
La acción sugerida para ese cliente + producto:
- 🔔 Posible Fuga
- ⚠️ Atrasado
- ✅ Reposición
Qué tan seguro está el modelo (Alta / Media / Baja), según cuánto historial tiene ese cliente + producto.
Cantidad de compras (tickets) registradas de ese cliente para ese producto.
Unidades que suele llevar por pedido. Es la base de la cantidad sugerida.
Valor comercial asociado: cuánto dinero hay en juego si se concreta o se pierde.
Cada cuántos días, en promedio, ese cliente recompra ese producto: su frecuencia de compra.
Cuántos días pasaron desde la última compra de ese producto.
Cuántos ciclos de compra se salteó (días inactivo ÷ ciclo). Cuanto más alto, mayor el riesgo de fuga.
Tecnologías
Con qué lo construimos
Un stack estándar de la industria, montado por profesionales expertos: tu solución queda documentada y es tuya.
Preguntas frecuentes
Lo que suelen preguntarnos
¿Qué datos necesita para funcionar?
El historial de ventas de tu ERP, con cuatro variables núcleo: cliente, producto (SKU), fecha y cantidad. Con eso el motor reconstruye la frecuencia de compra de cada par cliente-producto. Si hay más datos disponibles (precios, listas, zonas), se suman para enriquecer el análisis.
¿Cómo detecta que un cliente se está por ir?
Aprende cada cuánto compra ese cliente cada producto (su ciclo) y mide cuántos ciclos se salteó. Cuando alguien que compraba de forma regular acumula ciclos caídos, el sistema lo marca como posible fuga, con tiempo para actuar antes de perderlo.
¿Qué es el "pedido sugerido"?
Es la recomendación de qué productos y qué cantidades le corresponderían a cada cliente según su historial y su momento de recompra. El vendedor lo revisa, lo ajusta si hace falta y lo confirma: no reemplaza su criterio, lo potencia.
¿Los mensajes se envían solos?
No. La IA redacta los borradores y el vendedor los revisa, ajusta y aprueba antes de enviarlos: la decisión y el envío quedan siempre en manos del equipo comercial. El asistente le ahorra el trabajo de escribir, no lo reemplaza.
¿Se integra con mi ERP?
Sí. Nos conectamos en modo lectura a la base de datos del ERP para extraer el historial, sin tocar ni frenar tu operación. Trabajamos con los ERP y sistemas de gestión más usados del mercado.
¿Cómo sé que las predicciones sirven?
Con backtesting: proyectamos el modelo sobre meses ya cerrados y comparamos lo que habría sugerido contra lo que el cliente compró realmente. Solo cuando la precisión es buena lo ponemos en producción, y seguimos midiéndolo.
¿Cuántas ventas se te escapan sin que nadie lo note?
Te mostramos el Asistente de Ventas sobre un ejemplo real de tu rubro y cómo se vería con tus datos. La primera charla es sin compromiso.
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