El Desafío de Segmentación Para Servicios de Logística

Pakke es una plataforma digital de logística y gestión de envíos que ayuda a empresas de comercio electrónico en México a optimizar sus operaciones de entrega. Su objetivo principal es facilitar la preparación, envío y seguimiento de paquetes a nivel nacional, integrando múltiples servicios en una sola solución.

Cuando Pakke nos contactó, enfrentamos inmediatamente un problema que destruye la mayoría de las campañas B2B: las bases de datos B2B tradicionales no tienen un filtro para "empresas que necesitan servicios logísticos".

Imagina que quieres vender servicios de logística. Abres tu base de datos B2B favorita (Apollo, ZoomInfo, Sales Navigator) y buscas prospectos. Los filtros disponibles te permiten segmentar por:

• Industria: Retail, Manufactura, Alimentos, Construcción

• Tamaño de empresa: 50-200 empleados

• Ubicación: México

• Cargo: Direct Gerente de Supply Chain

Seleccionas "Industria: Retail" y obtienes 5,000 empresas. El problema es que no todas las empresas de retail necesitan servicios logísticos.

Algunas empresas de retail:

• Venden solo productos digitales (no necesitan envíos físicos)

• Operan únicamente en tiendas físicas sin e-commerce

Lo mismo pasa con manufactura, alimentos, o cualquier industria. La industria no te dice si realmente necesitan tu servicio.

Las bases de datos tradicionales te permiten filtrar por "QUÉ son las empresas" (su industria), pero no por "QUÉ necesitan las empresas" (sus problemas específicos).

Debido a la inexistencia de un filtro específico para identificar empresas que necesitan servicios logísticos en las bases de datos, construimos nuestro propio sistema de scoring con AI basado en el concepto de Nicho 2.0, donde en lugar de segmentar a las empresas por industria las segmentamos por sus necesidades. De esta manera logramos 34 reuniones de ventas en cuatro meses con una tasa de respuesta del 4.6% y positiva del 34% con empresas como Rotoplas, Oxxo, Herdez, Office Depot y Wildfoods.

Construyendo El Sistema de Scoring de Cuentas con IA

Creamos un workflow en Clay que resuelve este problema de targeting a través de scoring de cuentas con IA.

Paso 1: Extracción de Datos con ClayGent

ClayGent es el web scraper de IA de Clay. Lo usamos para extraer descripciones detalladas de empresas analizando sitios web, perfiles de LinkedIn, e información pública.

En lugar de depender de descripciones genéricas de bases de datos, generamos las nuestras. Esto nos dio información precisa sobre lo que cada empresa realmente hace.

Paso 2: Scoring Potenciado por IA

Alimentamos estas descripciones a un modelo de IA con un prompt específico: evalúa qué tan probable es que esta empresa necesite servicios logísticos en una escala de 1-100.

La IA analiza factores como si venden productos físicos, su modelo de distribución, y complejidad operacional. Lee la descripción de la empresa y asigna un puntaje de probabilidad.

Paso 3: Validación A Través del Rendimiento

Solo segmentamos empresas con puntaje de 60 o más alto. Este umbral nos dio el mejor balance entre precisión y volumen.

El Principio de Simplicidad

La mayoría de las personas complican demasiado la implementación de IA pensando que el prompt engineering requiere un phD o muchas horas de trabajo, pero nosotros simplemente usamos la función "Help Me" de Clay para describir nuestro objetivo y generar automáticamente un promp.

Esto desafía la creencia convencional sobre la complejidad de la IA. No necesitas ser un experto algunas herramientas como Clay manejan la complejidad técnica de crear prompts por ti.

El insight clave: el rendimiento importa más que la perfección.

Nuestro modelo de IA cometió errores. Algunas empresas en nuestro dataset probablemente no necesitaban servicios logísticos. Pero la tasa de error fue lo suficientemente baja que el rendimiento de la campaña se mantuvo fuerte.

Construir un modelo "perfecto" habría costado más tiempo y dinero de lo que la mejora justificaba.

Validación A Través de Métricas de Campaña

Validamos nuestro enfoque a través del análisis de la campaña.

Tasa de Respuesta: 4.6%

La tasa de respuesta funciona como la nueva tasa de apertura. Si estás por debajo del 1%, probablemente estés cayendo en spam. Nuestra tasa del 4.6% indicó fuerte deliverability y targeting relevante.

Tasa de Respuesta Positiva: 34%

De todas las respuestas, el 34% expresó interés genuino. Esta alta tasa de conversión de respuesta a interés validó nuestra precisión de targeting.

Número de Reuniones Agendadas: 8+ por mes

Consistentemente agendamos más de 8 reuniones mensuales, alcanzando 34 reuniones totales en cuatro meses.

Sentiment Analysis

Analizamos manualmente las respuestas negativas para distinguir entre "no interesado porque no es un buen fit" versus "no interesado pero prospecto válido".

Esta supervisión humana reveló que los errores de targeting eran mínimos. La mayoría de respuestas negativas venían de timing o prioridades internas, no de un mal targeting.

El FrameworNicho 2.0

Esta campaña demuestra el concepto del Nicho 2.0, un concepto de Sam Ovens que cambia completamente cómo defines tu mercado objetivo.

¿Qué es el Nicho 2.0?

La mayoría de las empresas definen su nicho por industria:

• "Vendemos a empresas de retail"

• "Nuestro target es manufactura"

• "Nos enfocamos en healthcare"

El problema es que dentro de cada industria hay empresas completamente diferentes. Dos empresas de retail pueden tener necesidades totalmente opuestas.

El Nicho 2.0 define tu mercado por características o comportamientos compartidos, no por industria.

En lugar de preguntar "¿En qué industria están?", preguntas "¿Qué problema específico tienen en común?"

Ejemplo práctico:

Nicho Tradicional: "Empresas de retail de 50-200 empleados"

Nicho 2.0: "Empresas que venden productos físicos y necesitan de servicios de logística para entregar sus productos a sus clientes.

El segundo grupo puede incluir una empresa de alimentos, una marca de moda, un proveedor de materiales de construcción, y una empresa de productos agrícolas. Industrias diferentes, pero el mismo problema comportamental.

Identificando el Pain Point Universal

Una vez que definimos nuestro Nicho 2.0, el siguiente paso fue identificar qué problema específico compartían todas estas empresas, independientemente de su industria.

Después de analizar las necesidades de empresas que requieren servicios logísticos ex, identificamos el pain point universal: la necesidad de evitar retrasos en sus envíos y asegurar la entrega de sus productos, especialmente cuando la demanda crece.

Piénsalo:

• Una empresa de alimentos necesita entregar productos sin retrasos

• Una marca de moda debe cumplir con fechas de lanzamiento de temporada

• Un proveedor de materiales de construcción no puede permitir retrasos en proyectos

Todas enfrentan el mismo problema: retrasos en entregas y limitaciones de capacidad durante picos de demanda.

Construyendo el Mensaje Único

Aquí es donde el Nicho 2.0 muestra su poder real. En lugar de crear campañas separadas para cada industria ("Soluciones logísticas para alimentos", "Logística para moda", etc.), creamos un mensaje único dirigido al pain point universal.

Nuestro opener se enfocó directamente en: "Evitar retrasos en entregas y manejar picos de demanda".

Este mensaje funcionaba perfectamente ya sea que el prospecto vendiera productos alimenticios, materiales de construcción, o productos de moda. El problema era el mismo.

La Solución Perfecta

La propuesta de valor de Pakke resolvía exactamente este problema universal. Su plataforma proporciona acceso a más de 15 proveedores logísticos, permitiendo a las empresas cambiar proveedores basándose en capacidad y rendimiento cuando lo necesiten.

Cómo Replicar Este Enfoque

Este framework sistemático aplica a cualquier industria donde los filtros tradicionales de bases de datos fallan en identificar a tu público objetivo y así es como puedes replicar el sistema.

Paso 1: Generación de Descripción de Empresa

Usa ClayGent para crear descripciones detalladas de empresas desde sitios web, perfiles de LinkedIn, e información pública. No dependas de descripciones de bases de datos.

Paso 2: Scoring Basado en Criterios

Construye un prompt que evalúe empresas contra tus criterios específicos. Sé explícito sobre qué características indican un buen fit.

Puntúa empresas de 1-100 y establece un umbral (nosotros usamos 60+) basado en tus requerimientos de rendimiento.

Paso 3: Validación de Rendimiento

Monitorea tasas de respuesta, tasas de respuesta positiva, y el Contact-lead-ratio. Estas métricas indican que tan bien está funcionando tu sistema de scoring.

Paso 4: Acepta La Imperfección

Acepta que la IA cometerá errores. Enfócate en el rendimiento de la campaña en lugar de segmentación perfecta.

Si tu campaña genera resultados fuertes, no desperdicies tiempo optimizando el modelo de IA.

Los Resultados Hablan Por Sí Solos

Este caso de estudio demuestra algo que muy pocas empresas entienden: aplicar una mentalidad de ingeniería a la generación de leads B2B cambia completamente los resultados.

Cuando Pakke nos contactó, tenían el mismo problema que miles de empresas: las bases de datos tradicionales no podían identificar a sus prospectos ideales.

En lugar de conformarnos con segmentación por industria, construimos un sistema de scoring con IA para identificar empresas que fueran un buen fit para la plataforma.

Los números no mienten: 34 reuniones en cuatro meses, 4.6% de tasa de respuesta, 34% de respuestas positivas. Pero más importante aún, logramos agendar citas con empresas de primer nivel como Rotoplas, Oxxo, Herdez, Office Depot y Wildfoods.

¿El secreto? Simplicidad sobre complejidad.

Muchas empresas creen que necesitan modelos súper complejos de IA para obtener resultados. Nosotros demostramos lo contrario. Usamos la función "Help Me" de Clay para generar nuestro prompt de scoring. Aceptamos que la IA cometería errores. Nos enfocamos en el rendimiento de la campaña, no en la perfección técnica.

El resultado fue un sistema que funciona, escala, y genera reuniones con empresas que realmente necesitan el servicio.

Este framework resuelve un problema fundamental en B2B: cómo encontrar prospectos basándose en lo que necesitan, no en la industria donde están.

Si tu empresa vende algo que no todas las empresas de una industria necesitan, este enfoque puede transformar tu generación de leads. En lugar de disparar a ciegas esperando que alguien tenga tu problema, puedes identificar sistemáticamente quién lo tiene.

Si quieres implementar este tipo de prospección basada en data science y AI para obtener más reuniones de calidad, agenda una llamada con nosotros aquí: https://zsbusinessconsulting.com/