Calificación de leads con IA

El Met de calificación de leads de Meteor. Pregunta lo que definas (necesidad, plazo, presupuesto), guarda cada respuesta en los campos del contacto, incluidos los personalizados, y le asigna un puntaje de 0 a 100 con el motivo escrito. Si usas Microsoft Dynamics 365 o una hoja de Google Sheets, también crea o actualiza el lead ahí. No reemplaza tu criterio: el puntaje sale de las reglas que escribes, y el lead listo pasa a tu equipo con la conversación completa.

Con un Met que atiende primero. Cuando la conversación empieza desde un anuncio de Facebook o Instagram, Meteor guarda qué anuncio la abrió y el Met hace las preguntas de calificación en el mismo chat. Los que cumplen tus criterios llegan a la bandeja con su puntaje y, si activas el reparto automático, se reparten por turnos entre tus asesores; los demás quedan en el CRM con seguimiento. Pasadas 24 horas, ese seguimiento solo sigue en WhatsApp con una plantilla aprobada por Meta.

Con los criterios que tú definas: presupuesto, plazo, tipo de cliente, ciudad o lo que importe en tu venta. El Met los pregunta en la conversación, guarda las respuestas en los campos del contacto y le asigna un puntaje de 0 a 100 con el motivo escrito, para que tu equipo vea por qué un lead quedó arriba o abajo.

Quedan en el CRM con su puntaje y su etapa, y el Met les hace seguimiento. Dentro de las 24 horas siguientes al último mensaje de la persona, el Met puede escribirle en cualquier canal. Pasado ese plazo, en WhatsApp solo puede retomar con una plantilla aprobada por Meta, y en Instagram y Messenger tiene que esperar a que la persona vuelva a escribir.

Sí. Cuando la conversación empieza desde un anuncio de Meta, Meteor guarda qué anuncio la abrió, en WhatsApp, Instagram y Messenger, y ese dato queda en el contacto para que sepas qué campaña trae los leads que sí compran.

En la bandeja de Meteor, con la conversación completa, los campos que llenó el Met y su puntaje. Puedes activar el reparto automático para que los chats se repartan por turnos entre un grupo de asesores, y cuando un asesor responde, el Met se pausa en esa conversación.

Cada implementación incluye diagnóstico, configuración y ajustes durante el arranque. Después, la calidad de cada Met se mide por muestreo: un juez automático revisa una muestra de sus conversaciones y califica la atención, y en la pestaña de actividad ves qué hizo cada Met, con qué herramienta y cuánto costó. Si algo no está funcionando como esperas, lo revisamos contigo con esos datos y ajustamos hasta dejarlo operando.