Prospección B2B con IA: el método que usamos

Cuando se habla de prospección B2B con IA, casi siempre se habla de volumen: más contactos, más emails, más secuencias. Yo lo veo al revés. La IA sirve para escribir a menos gente y mejor: para descartar a quien no encaja antes de gastar nada y para que cada primer mensaje demuestre que has mirado la empresa a la que escribes.

Este es el método que usamos en la prospección de la propia Fluxo, con lo que hace la IA, lo que hace el código y lo que hace una persona. Incluyo los errores que nos han enseñado cada regla.

1. Construir la lista: entiende cómo clasifica tu proveedor

Las listas salen de un proveedor de datos B2B: describes a quién buscas (sector, cargo, ubicación, tamaño de empresa) y te devuelve perfiles. Aquí está la primera trampa, y la medimos nosotros.

Queríamos buscar por la actividad concreta de cada empresa, con sus códigos de actividad (NAICS). Resultó que el proveedor no filtra por la actividad de cada empresa, sino por una categoría más amplia: todas las empresas de una categoría comparten los mismos códigos. Lo vimos al pedir un código muy concreto, el de fabricantes de cajas de cartón, y recibir más de 6.000 personas de todo el sector del papel. Dos códigos distintos de la misma categoría devolvían exactamente las mismas personas.

La lección no es sobre ese proveedor, es general:

Comprueba qué filtra de verdad cada filtro. De 55 nombres de filtro que probamos, 46 no existían, y algunos mal formados no daban error: se ignoraban en silencio. Un filtro ignorado te devuelve una lista que parece buena y no lo es.
Prueba barato. Una búsqueda que no devuelve nada suele no costar. Si sospechas de un filtro, compara cuántos resultados da con él y sin él antes de gastar en desvelar datos.
Mira si el proveedor enumera su catálogo. Muchos tienen una consulta que te dice qué valores acepta cada filtro. Que un valor se acepte no significa que filtre, pero es el punto de partida.

Si quieres ver cómo lo resolvimos dentro del CRM, lo cuento en cómo encontrar el teléfono y el email de contactos B2B sin salir del CRM.

2. Dónde ayuda la IA al buscar (y dónde no)

La IA es buena traduciendo lo que pides en lenguaje normal a una búsqueda: «responsables de selección de empresas tecnológicas en Barcelona». Es mala decidiendo sola qué hacer cuando la búsqueda no devuelve nada.

Nos pasó con una petición parecida: con cinco filtros a la vez, la búsqueda daba cero resultados. Quitando solo uno, el de empresas, donde el modelo había metido los sectores, daba 25. Por eso, en nuestro buscador, el orden en que se relajan los filtros cuando no hay resultados está escrito en el código, no lo decide la IA: primero se sueltan los filtros más secundarios y nunca el cargo, el nombre ni la ubicación. Y cuando relaja algo, lo dice.

Es una regla que aplicamos en todo: el control del proceso va en el código y la IA traduce, redacta y explica.

3. Elegir a quién escribir antes de gastar

Desvelar el email o el teléfono de una persona cuesta dinero, así que la selección se hace antes, con la vista previa que da el proveedor. Estas son nuestras reglas:

Un decisor por empresa. Escribir a tres personas de la misma empresa a la vez no triplica las opciones; parece una campaña.
Por el cargo escrito, no por la etiqueta. Las etiquetas de seniority engañan: en una búsqueda de fundadores y propietarios se nos coló un Product Owner.
Solo emails verificados. Si la vista previa no garantiza que el email existe, no se desvela.
Fuera quien ya conoces. Antes de nada, se cruza la lista con el CRM y con el buzón para quitar a quien ya es contacto o con quien ya has hablado.
La ubicación, de la empresa. La ciudad que el proveedor asigna a cada persona no siempre es fiable. La de la empresa, sí.

Para que te hagas una idea del efecto: en la última lista que preparamos, de 1.036 perfiles encontrados acabaron entrando 162. Los demás se descartaron por email sin verificar, por cargo fuera de lo que buscábamos, por ser un segundo contacto de la misma empresa o porque la empresa ya estaba en contacto con nosotros. La mayoría de la lista se quedó fuera, y ese es justo el trabajo.

4. Investigar cada empresa antes de escribir

Aquí es donde la IA aporta más, y también donde más fácil es que se invente cosas. Un email que dice «he visto vuestro gran trabajo en el sector» lo detecta cualquiera. Uno que dice algo concreto y verdadero de esa empresa, no.

Lo que hacemos:

Para cada empresa de la lista se descarga el texto de su web.
La IA redacta una sola frase sobre esa empresa usando únicamente ese texto, y la acompaña de la cita literal en la que se basa.
Un programa comprueba la frase antes de aceptarla: que la cita aparece tal cual en la web, que cada número de la frase está en la cita, que tiene entre 8 y 25 palabras y que no hay elogios.
Si no pasa la comprobación, no se corrige a mano ni se inventa otra: se usa una frase neutra.

El email que sale es corto y dice las cosas en este orden: lo que vimos en su web, quién soy y desde dónde escribo, qué ofrecemos en una o dos frases, una pregunta concreta y mi nombre con mi teléfono. Y al final, una línea: «Si no te interesa, respóndeme "no" y no te escribo más».

5. El primer contacto después de una llamada

Cuando llamo y no lo cogen, el primer email también es personal: corto, como mucho 110 palabras, sin enlaces ni adjuntos, con una hipótesis concreta sacada de su web sobre dónde podríamos ayudar, y enviado uno a uno.

Cuando sí lo cogen, el email posterior recoge lo que pidió en la llamada, y solo adjunto un dossier si aporta algo a lo que hablamos. Un detalle técnico que nos costó aprender: que el sistema marque una llamada como «completada» no significa que hablaras con alguien. Los buzones de voz también cuentan como completadas. Nosotros solo damos una llamada por contestada si su transcripción supera los 300 caracteres y no tiene las frases típicas de un contestador.

6. Ritmo y reglas de parada

Pocos al día y en horario de trabajo. Entre 20 y 30 correos al día, de lunes a viernes por la mañana, en texto plano y a horas distintas.
Tres toques como mucho. Un primer email y dos seguimientos, con días de separación entre ellos.
Antes de cada envío, mirar si ya ha contestado. Él o cualquier persona de su misma empresa. Si alguien de su equipo ha respondido, no se le escribe a otro.
Una respuesta automática no es una respuesta. Los «fuera de la oficina» y «hemos recibido tu mensaje» se detectan y se ignoran, también en catalán. Y una respuesta que llega solo en HTML se convierte a texto antes de leerla: si no, un «No» puede pasar por un mensaje vacío.
Un «no» es para siempre. Quien dice que no o pide la baja sale de la lista y no vuelve a entrar. Los rebotes, igual.

7. Antes del primer envío: lo aburrido que evita disgustos

Configura el dominio. SPF, DKIM y DMARC antes de enviar nada en serie.
Prueba con tu propio contacto. Una secuencia nuestra estuvo sin enviar nada porque el remitente no era válido, y nada lo avisaba. Solo lo vimos haciendo la prueba de principio a fin.
Revisa lo que ya has enviado a mano. Antes de meter a alguien en una secuencia automática, mira si le has escrito tú ese mismo día. Nos pasó que una persona recibió el email personal y el automático con un minuto de diferencia.
Busca por teléfono antes de crear un contacto. Llamar a un número suelto puede crear una ficha anónima, y luego tienes duplicados.

¿Funciona?

Te soy sincero: la última campaña que preparamos así está empezando y todavía no tengo resultados que contarte. Lo que sí puedo decirte es lo que cambia en el proceso. Se escribe a muchas menos personas, cada mensaje se puede defender frase a frase y nadie recibe un segundo correo después de decir que no.

Si quieres aplicar algo de esto en tu equipo, Johnny DeepSearch es el buscador que usamos dentro del CRM, y la evaluación son nueve preguntas para ver por dónde empezaría en tu caso.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la prospección B2B con IA?

Usar IA en las tareas de la prospección comercial entre empresas: traducir a filtros lo que buscas, ayudar a elegir a quién escribir, investigar cada empresa y redactar un primer mensaje personalizado. Funciona mejor cuando el código controla el proceso y la IA hace tareas acotadas.

¿Qué herramientas de prospección con IA usáis?

Un proveedor de datos B2B para buscar perfiles y desvelar emails y teléfonos, un buscador propio dentro del CRM que traduce lo que pides a filtros, y un modelo de IA que redacta la frase personal de cada email a partir de la web de la empresa, comprobada por un programa.

¿Cómo personalizar un email de prospección sin que parezca escrito por una IA?

Con un dato concreto y verdadero de esa empresa, sacado de su web, en vez de elogios genéricos. Nosotros obligamos a la IA a citar el texto literal en el que se basa y un programa comprueba que la cita existe. Si no se puede comprobar, se usa una frase neutra.

¿Cuántos emails de seguimiento enviar en prospección?

Nosotros enviamos un primer email y como mucho dos seguimientos, con días de separación, y paramos en cuanto la persona o alguien de su empresa responde. Quien dice que no, no vuelve a recibir nada.