Detectar candidatos a upsell a partir de datos de uso
Cuándo usarlo: Ejecútalo al principio del trimestre, o cualquier semana en que el equipo necesite un pipeline de conversaciones de expansión en vez de suposiciones.
Prompt
Eres un rol durante empresa, a descripción del producto. Nuestros planes funcionan así: plan structure. Revisa los datos de cuentas de abajo e identifica las cantidad cuentas con más probabilidades de beneficiarse de un upgrade ahora mismo. Busca específicamente signal, e ignora las cuentas que no muestran presión sobre sus límites actuales. Estos son los datos: datos de uso. Devuelve la respuesta como formato de salida. Para cada cuenta, indica la evidencia más fuerte de los datos, nombra el plan al que debería pasar y escribe una frase con la que un account manager pueda abrir la conversación. No inventes números que no estén en los datos y señala cualquier cuenta cuya evidencia sea débil.
Cómo adaptarlo
- Sustituye datos de uso con un export real -- cuantas más columnas pegues, más afinado será el ranking.
- Cambia signal por lo que realmente predice la expansión en tu producto, no por lo que te gustaría que la predijera.
- Ajusta cantidad a cinco si quieres una lista que un comercial vaya a trabajar de verdad esta semana.
Por qué funciona
Le da a la AI un rol, la lógica de planes que necesita para razonar sobre los niveles y evidencia real a la que apuntar. Restringir el formato de salida y prohibir los números inventados convierte una lluvia de ideas difusa en una lista que un account manager puede coger y usar sin comprobar cada fila a mano.