NLC · Logística
Cómo NLC multiplicó por 4 sus leads inbound en dos trimestres
Reconstruimos el motor de leads de NLC, desde una lista en frío hasta un pipeline cualificado por IA. En dos trimestres, los MQL inbound se multiplicaron por 4 con el mismo gasto en ads.
Resultado
Reconstruimos el motor de leads de NLC, desde una lista en frío hasta un pipeline cualificado por IA. En dos trimestres, los MQL inbound se multiplicaron por 4 con el mismo gasto en ads.
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El reto
NLC, un SaaS nórdico de logística, tenía un presupuesto de ads sano y una curva de leads completamente plana. Compraban clics de gente que no iba a convertir y luego pedían a los SDRs que "cualificaran más fuerte". Así no había manera.
Qué hicimos
Dedicamos dos semanas a leer cada closed-won de los últimos 18 meses y a sacar patrones. Con eso:
- Construimos un GPT a medida que puntúa cada lead inbound contra el patrón de closed-won antes de que un SDR lo vea.
- Lo conectamos a HubSpot mediante un puente Zapier-Claude para que los SDRs reciban un score del 1 al 10 con su razonamiento en cada formulario.
- Reescribimos los ads: pasamos de hablar de features a hablar de operadores, con citas de ops managers reales sobre fallos concretos que el producto resuelve.
- Pusimos en marcha una revisión semanal de creatividades contra la distribución de scores.
El resultado
Los MQL inbound se multiplicaron por 4,12× con el mismo gasto en ads. El time-to-first-touch del SDR bajó un 38%. La tasa de leads aceptados por ventas pasó del 22% al 71%.
"Por fin nos fiamos del funnel. Las reuniones del consejo son otra cosa." — VP Marketing, NLC