Routing de leads inbound SaaS
Solicitudes de demo capturadas, cualificadas, enrutadas y sincronizadas con CRM.
Nota del caso
La implementación se trató como un sistema operativo pequeño: primero visibilidad, después ownership y solo entonces automatización.
El punto de partida
El equipo comercial recibía demos desde la web, campañas y referidos. Los leads existían, pero la operación seguía siendo manual: revisar inbox, copiar datos al CRM, decidir prioridad y avisar al owner correcto.
La señal importante no era que el equipo trabajara mal. Era que el trabajo dependía de memoria, copiar datos, revisar sistemas en paralelo y decidir prioridades sin una fuente de verdad compartida. El primer valor fue convertir trabajo invisible en un workflow visible.
La implementación
Ductio conectó la entrada del formulario a un registro estructurado, añadió scoring de encaje y urgencia, creó o actualizó el CRM y publicó una alerta breve con la siguiente acción.
El scope se mantuvo deliberadamente pequeño. Las reglas cubren lo repetible, la IA se usa para resumir o clasificar cuando el texto libre aporta contexto, y las decisiones sensibles quedan en revisión humana. IA como apoyo dentro del proceso, no como piloto automático.
Qué se usó
La selección de herramientas se hizo desde el proceso, no desde una preferencia técnica previa. El criterio fue que cada pieza tuviera un owner claro, integración estable y una forma sencilla de revisar errores.
En la práctica se combinó Next.js, Supabase, CRM API, Clasificador IA, Slack, n8n. Las herramientas visibles para el equipo quedaron cerca de su trabajo diario, mientras la lógica de integración quedó documentada y separada de decisiones comerciales sensibles.
La mejora se vio en el trabajo diario.
En lugar de presentar el resultado como un dashboard, el equipo lo notó en tres escenas concretas: menos preparación manual, menos búsqueda de contexto y menos dudas sobre quién tenía que actuar.
Prep lead: Preparación media por lead cualificado pasó de 35 min a 5 min.
Admin: Routing y copiar-pegar manual pasó de 9 h/sem a 2 h/sem.
Visibilidad: Score de visibilidad pipeline pasó de Diaria a Live.
Qué cambió después
El equipo pasó de revisar leads por lotes a trabajar con triaje casi en tiempo real. Cada rep empieza desde un registro CRM limpio y una nota de contexto.
El cambio más valioso fue la calma operativa. El equipo dejó de perseguir datos sueltos y empezó a trabajar desde una secuencia común: entrada, contexto, decisión, acción y evidencia. 7 h/semana ahorradas
El workflow en una línea
Cómo se construyó
El workflow usa trigger web/API, Supabase como fuente de verdad, clasificación IA para contexto libre, create/update en CRM, notificación en Slack y digest semanal.
El stack fue pragmático: Next.js, Supabase, CRM API, Clasificador IA, Slack, n8n. No se eligieron herramientas para impresionar, sino por ownership, integración y mantenimiento. El resultado es un sistema que el equipo puede entender y operar.
Lo que quedó entregado
- Entrada de form
- Base de leads
- Sync CRM
- Scoring
- Alerta owner
- La preparación del lead pasó de 30-45 minutos a menos de 5.
- Las oportunidades nuevas quedaron visibles casi en tiempo real.
- La administración manual de leads bajó alrededor de un día laboral al mes.
