GrowthPilot (así llame mi squad de AIs que estoy desarrollando para implementar en mis consultorias).

Tenia una mezlca de ICPs, Fundadores y heads de marketing de startups LATAM, 28-42 años, empresas de 5-50 empleados. El producto funciona. La lista existe.

El problema era que tenía cuatro segmentos con lógicas de comunicación completamente distintas: 1,200 usuarios con trial activo y al menos un canal conectado, 800 registrados que nunca completaron el onboarding, 2,500 en plan gratuito que jamás han pagado, y 1,500 dormidos con más de 60 días sin login.

Cuatro segmentos. Cuatro historias distintas. Cuatro tonos y ángulos distintos. Una campaña de conversión de 18 días. 12 emails.

La forma “normal” de hacer esto: un copywriter — o el marketero que hace todo — escribe los emails uno por uno.

Revisa consistencia manualmente.

Alguien produce los templates.

Alguien más hace QA.

En un equipo de dos personas con el resto de responsabilidades encima, eso son semanas fácilmente, y el resultado casi siempre termina siendo una secuencia mediocre enviada a toda la lista porque “no hubo tiempo” para segmentar bien o escribir bien o entender al menos a quién le estamos escribiendo.

A parte tienes que sacar el tiempo para leer el libro de : Control 🤷🏻‍♂️

Decidi darle la vuelta y dejarlo en human the loop, el punto es agilizar y testear, esa velocidad te la da la señora Claude.

Construí un squad de 5 agentes con roles completamente separados. Cada uno recibió un contexto específico, un input claro y una instrucción de qué producir.

• El Estratega diseñó la secuencia completa.

• El Segmentador definió los criterios de audiencia.

• El Copywriter generó los 12 copies.

• El Constructor produjo los templates HTML responsivos con la paleta de marca.

• El Auditor hizo el QA cruzado de datos, tono, subject lines y timings para los cuatro segmentos.

Resultado: campaña completa en una sesión de trabajo. Drafts subidos directamente al ESP, listos para activar.

El ESP que me ha estado gustando bastante por su fácil setup sin que te patee los cojones es Benchmark, y este squad y frame que te voy a mostrar lo puedes conectar sin problema con ellos. El respaldo tecnologico en tener campañas que si llegan a tus usuarios por que cumples con el esquema 2026 para enviar correos, ellos lo resuelven en segundos.

Testea sin costo 🧠

La pregunta equivocada que consume toda la conversación

El debate que domina LinkedIn, newsletters y podcasts de marketing desde 2024: ¿IA reemplazará a los copywriters de email?

El copy de un email no es el cuello de botella. Nunca lo fue. Un copywriter competente escribe un email en 45 minutos. Un buen prompt produce uno en 2. Eso te ahorra tiempo no te da ventaja competitiva estructural.

Ahora no es solo el prompt, es el contexto, RAG y estructura de como debe escribir:

# Agente: Copywriter

## Rol
Eres el **Redactor Especializado en Email Marketing** del squad. Escribes emails que convierten, con copy persuasivo y alineado a la marca.

## Instrucciones

### Paso 1 — Leer inputs
1. Lee `context/brand-voice.md` — tu biblia de tono y estilo
2. Lee `context/audience.md` — a quién le escribes
3. Lee `context/products.md` — qué ofreces
4. Lee `output/strategy/plan.md` — el plan del Strategist (tu brief)

### Paso 2 — Escribir los emails
Para CADA email definido en el plan del Strategist, generar:

#### Estructura de cada email:
1. **Subject line principal** + 2 variantes A/B
2. **Preheader** (texto de preview, máximo 90 caracteres)
3. **Body del email** con estructura clara:
   - Hook (primera línea que engancha)
   - Desarrollo (valor, historia, argumento)
   - CTA principal (un solo call-to-action claro)
   - P.D. (posdata — el segundo elemento más leído después del subject)
4. **Notas para el Designer**: indicaciones de dónde van imágenes, botones, separadores

### Frameworks a aplicar según objetivo del email:

| Objetivo | Framework | Estructura |
|----------|-----------|------------|
| Venta directa | **PAS** | Problema → Agitación → Solución |
| Educación/Valor | **AIDA** | Atención → Interés → Deseo → Acción |
| Storytelling | **Before-After-Bridge** | Antes → Después → Puente (tu producto) |
| Urgencia | **FOMO** | Escasez + prueba social + deadline |
| Bienvenida | **The Welcome** | Gratitud → Expectativa → Quick Win → CTA |

### Reglas de copywriting:

- **Subject lines**: máximo 50 caracteres, generar curiosidad sin ser clickbait, evitar ALL CAPS y exclamaciones excesivas
- **Preheader**: complementa el subject, nunca lo repite
- **Primera línea**: NO empezar con "Hola [nombre]". Empezar con algo que enganche
- **Párrafos**: máximo 2-3 líneas. Emails escaneables, no muros de texto
- **CTA**: un solo CTA principal por email. Texto de acción específico ("Reservar mi lugar" > "Click aquí")
- **Tono**: respetar estrictamente el `brand-voice.md`
- **Largo**: 150-250 palabras para emails de nurture, 100-150 para emails de venta pura
- **P.D.**: siempre incluir uno. Refuerza el CTA o agrega un beneficio extra

### Paso 3 — Guardar output
Guardar CADA email como archivo individual en `output/emails/`:
- `output/emails/01-[nombre-descriptivo].md`
- `output/emails/02-[nombre-descriptivo].md`
- etc.

## Formato del output por email

```markdown
# Email [#]: [Nombre del email]

**Segmento**: [A quién va dirigido]
**Objetivo**: [Qué queremos lograr]
**Framework**: [PAS / AIDA / BAB / etc.]
**Día de envío**: [D+X según el plan]

---

## Subject lines
- **Principal**: [subject line]
- **Variante A**: [alternativa]
- **Variante B**: [alternativa]

## Preheader
[Texto de preview]

---

## Body

[Contenido completo del email]

---

## Notas para el Designer
- [Indicaciones visuales: dónde van botones, imágenes, separadores]
- [Color del CTA, estilo sugerido]

No es copiar y pegar siempre un prompt, desde marketing podemos evolucionar a crear un sistema conectado y que funciona con base a lo que necesitamos ya con una base construida de procesos, conocimiento y tácticas.

El cuello de botella real es otro:

Diseñar secuencias para múltiples segmentos simultáneamente, mantener consistencia de voz entre 12 piezas distintas, producir templates HTML responsivos sin que el diseño colapse en mobile, hacer QA cruzado de datos y timings para cuatro audiencias distintas.

Eso es lo que tarda semanas, eso es lo que paraliza equipos de 1-2 personas en startups LATAM donde el head de marketing también hace ventas, también hace producto, también hace reportes.

La falsa dicotomía “IA o humano para escribir emails” asume que escribir es el problema. No lo es, el problema es que la mayoría de equipos no puede permitirse diseñar campañas completas con segmentación real por comportamiento.

La IA no resuelve eso si la usas como asistente de escritura individual.

Lo resuelve si la arquitecturas como sistema.

Framework BRIGADA: los 5 roles que necesita cualquier sistema de email con AI

Este es mi concepto propuesta experimental para un squad con unidades especializadas. Cada uno hace una cosa extremadamente bien. Se coordinan con un objetivo compartido. Ninguna invade el territorio de la otro.

Aplicado a email marketing, son 5 roles:

Hay una regla de diseño que no es negociable: estratega y segmentador trabajan en secuencia — el segundo necesita el output del primero, asi mismo el copywriter trabaja con el output de ambos, el constructor y auditor pueden ir en paralelo sobre el output del copywriter.

Si inviertes ese orden, los agentes se contradicen entre sí. y no necesito explicar más allá de todo se vuelve un mierdero.

Para GrowthPilot el orden que planteo (por que lo voy iterando)fue este:

1. Estratega identificó que los 4 segmentos necesitaban ángulos radicalmente distintos — los trial activos necesitaban prueba de valor rápida (ya conectaron un canal, falta el insight), los sin activar necesitaban fricción eliminada (barrera de onboarding), los free riders necesitaban urgencia con ROI concreto, los dormidos necesitaban un reenganche sin presión de venta. Cuatro narrativas. Una sola campaña.

2. El Segmentador tradujo eso en criterios operativos: condiciones de entrada por segmento, timings distintos, lógica de branching para evitar que un usuario caiga en dos secuencias a la vez.

3. El Copywriter tomó ese mapa y produjo los 12 copies respetando el brand voice del producto — directo, de tú, con datos concretos, sin jerga corporativa. El Constructor generó templates responsivos con la paleta de marca.

4. El Auditor verificó subjects de máximo 35 caracteres, timings óptimos para LATAM (martes a jueves, 9-10:30 AM hora local), consistencia de prueba social y datos correctos en cada pieza.

La carnecita 🍔 por que llegaste hasta aquí: Cómo construir tu BRIGADA según tu perfil

Tres paths, dependiendo de cuánto quieres o de cuánto quieres meterte en el código o tu habilidad técnica.

Una pregunta antes de cerrar: ¿cuántos segmentos distintos tiene tu lista de email ahora mismo? ¿Estás mandando el mismo mensaje a todos? Respóndeme a este correo o en los comentarios, quiero mapear qué tan fragmentada está realmente la segmentación en equipos LATAM en 2026, y tu respuesta calibra las próximas ediciones.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Sin duda el libro de Freddy Vega - Control

➡️ Benchmark email, la capa free para testing me ha gustado mucho

➡️ Paperclip AI, si te defiendes con la terminal, aquí puedes crear visualmente tu equipo de agentes y ver como se comunican entre ellos.

El patrón fue idéntico.

De cada 10 equipos que me dijeron “ya usamos IA en marketing”, 9 estaban en el mismo punto: un marketero con ChatGPT abierto en una pestaña reescribiendo copy. Otro usando Jasper para variaciones de ads, por ahí vi la pantalla de un tercero que descubrió que Claude le resume reportes.

Todos contentos. Todos reportando “ahorros de tiempo.” Todos estabamos atascados en el mismo lugar.

Eso no es adopción. Es movilización por ruido o como yo digo, el marketero cae en su propio marketing.

El problema no es que los marketeros no adopten IA. El problema es que la gran mayoría se quedó atascada en el primer nivel — y ni siquiera sabe que hay tres.

Y que me dicen de los que tienen en la cabeza que pueden crear su propio CRM con AI, Dios santo, ese tema me busca la lengua, no por que no se pueda, es que tu negocio cual es ¿? desarrollo de software ¿? he hablado tanto con la AI de esto, sacamos un listado de 192 items que debes tener encuenta si quieres que tu CRM sea personalizado, cumpla legalmene con lo que debe cumplir y no pierdas 4x más dinero por issues básicos.

Un gran amigo en un PlatziLive orgulloso mostro su CRM, semanas después en LinkedIn se retracto y hablo acerca de como HubSpot le salvo un buen dinero por ponerse a inventar la rueda.

Buenos pues dos especialistas en el tema lo van a abordar para matar este mito con datos, como siempre, para mi comunidad los asientos son garantizados por que este webinar es de cupos limitados.

¡Cupos limitados!

El problema que nadie ve hasta que ya invirtió 6 meses

Mercado de AI agents: $7.63B en 2025, $47-52B proyectados para 2030. CAGR de 45.8% - Grand View Research (lo hermoso de tener mi ejercito de subagentes investigando buena data). No faltan herramientas ni inversión, lo que tenemos es billete en la mesa.

Un agente solo es útil, cinco agentes sin coordinación, un desastre.

Sistemas multi-agente superan al individual en +90.2% en benchmarks de research Codebridge - pero solo cuando la coordinación está diseñada.

Facto #1: Sin esa capa, no escalas productividad. Escalas errores.

¿Por qué escalamos errores? un análisis de 30+ deployments identificó cinco causas raíz: el 80% del contexto vive en PDFs y emails inaccesibles, no hay governance, datos en 5-15 sistemas desconectados, cero audit trails, y los humanos terminan como middleware — conectando a mano lo que los agentes deberían conectar solos.

Aquí es donde tengo que darle palo al cliché de los vendehumos: “Configura tus agentes y olvídate.”

Facto #2: Ni marvel metio tanta ficción. Los subagentes automatizan tareas, no estrategia.

Crean trabajo nuevo: diseñar workflows, supervisar outputs, ajustar guardrails.

Sabías que 12,842 artículos generados por IA fueron removidos por alucinaciones en un solo trimestre de 2025.

Un marketero con ChatGPT que escribe mal un copy pierde un click.

Un sistema de 5 subagentes sin governance que genera contenido incorrecto contamina todo tu funnel.

La IA no tiene un problema de adopción. Tiene un problema de escala.

La Pirámide MANDO: tres niveles para saber dónde estás y qué te falta (ubicaté nene)

Diseñé un marco que mapea dónde está cada equipo y qué necesita para subir sin estrellarse.

Lo llamo Pirámide MANDO: Manual, Autónomo, Neurálgico, Diseño, Orquestación.

uff que innovador y que nombrazaso.

Las dos capas de abajo son prerequisitos que la mayoría ignora — y donde muere el 40%+ de proyectos que Gartner predice cancelados para 2027:

Diagnóstico rápido:

1. ¿Tus agentes comparten contexto entre sí o cada uno empieza de cero?

   Si empieza de cero estás en N1.

2. ¿Puedes irte a almorzar y que tus agentes sigan produciendo output útil?

   Si no máximo N2 (aunque en claude code me toca estar pendiente al enter, error de novato que no he resuelto).

3. ¿Tienes un log de cada decisión que toman tus agentes?

   Si no te falta la capa O.

El error más caro: saltar de N1 a N3 sin pasar por N2 y sin las capas D y O. Es contratar 10 personas sin procesos, sin herramientas compartidas, sin gerente. No es productividad es caos (mierdero) a mayor velocidad.

Si leíste la edición sobre CODA, la conexión es directa: CODA decide si construir. MANDO decide cómo escalar. Sin CODA, construyes por FOMO. Sin MANDO, escalas sin dirección.

Los 12 subagentes del Full Stack Marketer

Saca la libreta, esto no es teoría es la arquitectura que corre detrás de varias newsletters de experimentación y de los sistemas que colegas construyen para sus clientes.

BLOQUE PRODUCTO (4 subagentes)

BLOQUE GROWTH (4 subagentes)

BLOQUE ESTRATEGIA DIGITAL (4 subagentes)

El prompt resumido que yo uso (por que ya lo escale a sistema).

Esto corre en mi terminal cuando necesito tres subagentes en paralelo.

Lo comparto tal cual lo ejecute en un principio en Claude Code con el plan Max:

Sobra aclarar que no copies y pegues sin leer que debes ajustar datos y rutas.

Eres el orquestador de marketing de [empresa]. Vas a ejecutar 3 subagentes en paralelo.

## Subagente 1: Investigador de Mercado
Analiza estos 5 competidores: [URLs]. Para cada uno extrae: pricing, features principales,
positioning statement, canales activos. Produce un reporte comparativo con gaps de oportunidad.

## Subagente 2: Analista de Funnel
Lee el CSV en /data/funnel-febrero.csv. Identifica: conversion rate por etapa,
drop-offs mayores al 20%, y correlaciona con cohortes de adquisición.
Produce diagnóstico con 3 quick wins priorizados por impacto/esfuerzo.

## Subagente 3: Estratega de Contenido
Con base en los hallazgos del Investigador y el Analista, produce un brief editorial
para un blog post que ataque el gap de oportunidad #1 y apunte al drop-off más crítico.
Incluye: título, outline, keywords, CTA, internal links.

Ejecuta los subagentes 1 y 2 en paralelo. El subagente 3 espera sus outputs.
Formato final: un documento consolidado con las 3 salidas + un resumen ejecutivo de 5 líneas.

Tres subagentes, un prompt, resultado en minutos, no en una semana de coordinación, si tienes el contexto suficiente y optimizado.

Herramientas por nivel de madurez

Nota aclaratoria, en construcción es la data en percepción a lo que he visto y conversado a diario entre comunidades y colegas:

Facto #3: Esto es inversión, no gasto, si lo ve como gasto lo esta usando mal.

Arquitectura de referencia para equipos pequeños en LATAM para cerrar:

Lo que viene — y por qué no podemos esperar, por lo menos iniciar con un pequeño trotecito.

Mi predicción: para Q4 2026, los equipos que sigan en N1 van a competir contra equipos de 3 personas con sistemas multi-agente que producen el output de 30.

(Otro más que se las cree que puede predecir, capaz y le pego)

Esa no es una brecha de productividad. Es una brecha de supervivencia competitiva.

Los que lleguen a N2 con D y O resueltas en los próximos 6 meses van a tener una ventaja que será carísimo cerrar después. Los que esperen al “momento perfecto” van a descubrir que era hace 3 meses mientras actualizan su CV.

Tu siguiente paso no es comprar CrewAI ni aprender LangGraph, aunque seria cool y útil.

Identifica tu nivel en la Pirámide MANDO. Si estás en N1, diseña UN workflow completo en papel qué agente hace qué, con qué datos, cómo se conectan.

Eso es la capa D. Sin ella, todo lo que construyas es castillo de arena.

Cuéntame: ¿en qué nivel de la pirámide está tu equipo? ¿N1 con ChatGPT abierto en la pestaña? ¿N2 con agentes que aún no se hablan? ¿Intentaste llegar a N3 y se te cayó todo? estoy mapeando el estado real de adopción en LATAM y tu respuesta calibra las próximas ediciones.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Webinar de HubSpot ¿Puedes construir un CRM con IA en cuestión de horas? te dara mucha perspectiva de todo esto que hablamos.
➡️ Openclaw facilito de usar, nada técnico y economico, de paso conoces Kilo.

➡️ Mi curso renovado de e-mail marketing con Growth + AI de Platzi

¿Como te va con la AI? en este 2026 (48 días ya vamos y ha sucedio (x)n actualizaciones de inteligencia artificial…).

En los ultimos meses pase de de pagar la suscripción de claude Pro a Max, eso suena uaoww del putas, que Max, debe estar creando cosas super avanzados.

Puede que si (estoy justificando algo que conocerán en un par de semanas) pero realmente es por que estoy estudiando con la AI, cubriendo aquellos fundamentos o bases que mi rol técnico marketero no entiende en la construcción de producto.

Eso me llevo a la pregunta que leiste ¿un marketer necesita usar Claude code?

Y hablando de encuestas y estudios, obsequiame 90 segundos de tiempo para aportar tu perspectiva en este reporte que esta construyendo HubSpot y QuestionPro, lo que me gusta, puedes acceder a la data al instante en tiempo real.

Esto te beneficia a ti, tu equipo y a mí, por que podemos entender que esta sucediendo en nuestras áreas e industria frente ¿Qué tan alineado está tu equipo de Marketing y Ventas?.

Así que tu sinceridad y transparencia es importante (las respuestas se almacenan de forma anonima).

Realizar encuesta 🧠

Continuando, el lunes pasado con Café en mano, 8 am me llega un mensaje de un colega marketero de una nueva fintech en Medellín.

Era un video, procedo a ver.

El tipo había construido un intento de producto: una herramienta que toma los datos de uso del trial, los cruza con el comportamiento de onboarding, y genera un score de probabilidad de conversión. En una tarde de domingo. Con Claude Code. Sin escribir una línea de código. Sin pedirle nada a nadie.

“Doc, ¿lo ves bien? ¿Esto se puede hacer sin meterme en problemas?”

Un marketero que acaba de construir un producto funcional preguntándome si la cago o esta bien pisarle un poco las mangueras al área de producto.

¿Desde cuándo necesitas permiso para iterar las tácticas de nuestra propia estrategia? (ego mas o menos).

Esa conversación me dejó pensando en algo que vengo observando en consultorías y en talleres: hay una generación de marketeros (muy pero muy pequeña)que ya tienen la capacidad técnica de construir cosas que antes requerían un sprint completo de desarrollo.

Y en lugar de usarla, están pidiendo permiso (seamos realistas, es burocracia o pedir perdón con datos).

Conversando con mi alter ego AI, llegamos a una conclusión llamada Framework CODA, no me lo invente, es una de las muchas soluciones que nuestra historia ya construyo y podemos invocar a este presente.

Contexto:

No tengo mucha data más alla de lo que he visto en cientos de comunidades de marketing y marketers con los que he hablado + startups que he asesorado y es 1 de cada 30 marketers tiene un rol técnico verdadero.

¿Crear workflows no es un rol técnico verdadero?

No mucho realmente, si el CRM te da todo a la mano y no te has enfrentado a unir peras con manza.

Sabias que entre nosotros tenemos un tipazo que se llama Dylan (así le decimos)y esta historia la cuento siempre (para mi es asombrosa) donde uno de los mejores marketeros en paid media, de noche es batman de ciberseguridad, fue reconocido por Twitter hace muchos años, por encontrar una falla en su segurdad.

Hoy en día creo su propio producto Kuazar AI entrenando sus propios modelos de AI (esto no fue me pego a la API de claude y listo).

¿A que perro nivel técnico se encuentra él?

Y así he ido encontrando mentes brillantes del marketing donde hablamos de escenarios técnicos orientados a la estrategia, conecta con ellos:

Juan Bello, Daniela Gómez, Luis Bentacourt, mi Manu Villegas que esta aquí en Substack.

¿Qué carajo le espera entonces a un marketero que descubrió la terminal hace tres semanas y ya está construyendo herramientas para su equipo? y más aún los que nunca han abierto una terminal en sus vidas.

Ahora ¿Un marketero/a necesita aprender a programar?

El Framework CODA: un filtro antes de construir cualquier cosa

En los últimos meses, asesorando equipos de growth en startups de Serie A y B, vi el mismo patrón repetido: adoptan herramientas por FOMO, construyen cosas que nadie pidió (intuición sin validación), y terminan con más complejidad y menos resultados.

Por eso investigue y llegue a un marco que empieza por el NO.

Asume que no deberías usar Claude Code y te obliga a demostrar por qué sí.

Lo llamo Framework CODA: Contexto, Orquestación, Deuda técnica, Arquitectura de decisión.

En música, la coda es la sección final que resuelve una pieza.

Este framework busca resolver el ruido, no agregarle más notas.

Contexto significa que antes de abrir la terminal, defines el problema con precisión quirúrgica. Claude Code no es la respuesta — es el vehículo. La pregunta correcta no es “¿qué puedo construir?” sino “¿qué sistema necesito y por qué?”

Orquestación implica mapear el stack completo. Claude Code no opera en aislamiento por completo. Necesita integrarse con n8n o Make para workflows, con tu CRM, Servidor, con tu plataforma de analytics. Un marketero usando Claude Code como isla está construyendo castillos de arena o buenas maquetas.

Deuda técnica es el componente más ignorado. Antes de construir, hazte tres preguntas: ¿Puedo explicar qué hace esto sin jerga? ¿Sé qué pasa si falla? ¿Puedo mantenerlo sin IA? Si cualquier respuesta es no, estás acumulando deuda con interés compuesto.

— Pero todas las empresas, pequeñas y grandes tienen deuda técnica y no por eso van a morir precisamente, lo esencial es aprender los fundamentos.

Arquitectura de decisión funciona como un árbol: (1) ¿Es recurrente, más de 2 horas por semana? (2) ¿Existe ya una solución de mercado más barata? (3) ¿Puedo mantener lo que construya? Solo si las respuestas son Sí — No — Sí, construye.

— Aunque mantén algo de terquedad si existe una motivación sólida de construir.

Donde la cosa se pone interesante: productos internos y tu equipo de subagentes

Vamos a la parte que me emociona.

¿Sabes qué es más poderoso que un marketero que automatiza reportes? Un marketero que construye productos internos para su propia área.

No estoy hablando de apps para el usuario final ni de features para el roadmap.

Estoy hablando de herramientas que resuelven los cuellos de botella que nadie más te va a resolver porque nadie más entiende tu operación como tú.

Piénsalo así. Eres el único marketero de la empresa. Tienes 50 videos de la competencia que evaluar, una estrategia de contenido que armar, campañas que optimizar, y el equipo de desarrollo tiene el backlog lleno hasta agosto. ¿Vas a esperar?

Con Claude Code, un marketero puede construir productos internos que antes requerían un sprint completo:

- Evaluadores de video automatizados: un agente que analiza tus 50 videos de competencia, extrae hooks, duración óptima, estructura narrativa, CTAs, y te entrega un reporte comparativo con recomendaciones para tu estrategia. Lo que te tomaba una semana de análisis manual, resuelto en una sesión.

- Sistemas de research competitivo: un subagente que monitorea landing pages, cambios de pricing, y mensajes de la competencia, y te alerta cuando algo cambia. Tu propio analista de inteligencia competitiva, 24/7.

- Pipelines de contenido: desde la investigación hasta el primer borrador, con un agente que busca datos, otro que estructura, y otro que escribe en tu tono. No un chatbot. Un sistema de producción.

— Para esto tienes opciones: armar tus skills para el agente, es como armar el lego como quieras, tu propio Max steel personalizado o convertir los skills en subagentes.

- Dashboards de performance: que cruzan datos de ads, orgánico, y CRM sin depender de que alguien de BI te arme el query. Tu propia herramienta de reporting, hecha a la medida de las métricas que te importan.

— Porter tiene algo interesante en esto, preguntale a Juan

Claude Code te permite crear multisesiones y subagentes:

Esto significa que un solo marketero puede tener corriendo en paralelo: un agente investigando tendencias, otro evaluando el rendimiento de los últimos 30 reels, y otro redactando el brief creativo de la próxima campaña. No en secuencia. En paralelo. Como un equipo de tres personas — pero que trabajan a tu velocidad y con tu contexto.

El marketero-equipo: cómo armar tu stack de agentes cuando eres uno solo

Si eres el único marketero de tu empresa — o lideras un equipo pequeño que hace el trabajo de diez — Claude Code cambia las reglas del juego de una forma que ningún otro tool de IA te ofrece: multisesiones con subagentes especializados.

¿Qué significa esto en la práctica? Que puedes diseñar agentes con roles específicos y correrlos en paralelo. Piensa en esto como tu propio equipo, pero en la terminal:

Agente analista: le pasas 30 videos de tu competencia y te entrega un análisis de hooks, estructura, duración, engagement estimado, y recomendaciones. Mientras él trabaja, tú haces otra cosa.

Agente estratega: toma los datos de performance de tus últimas campañas, los cruza con benchmarks de industria, y te propone tres escenarios de optimización con prioridades.

Agente redactor: conoce tu tono, tu audiencia, y tu guía de estilo. Produce borradores de copy, subject lines, scripts de video. No para publicar directo para darte un punto de partida sólido que editas en minutos.

Agente de research: monitorea fuentes específicas, extrae datos, y te arma briefs actualizados para tomar decisiones informadas.

La clave es que estos no son chatbots genéricos. Son agentes que tú configuras con contexto específico de tu operación, tu CLAUDE.md, tus archivos de referencia, tus prompts de sistema. Cada uno entiende su rol y opera dentro de los límites que tú defines.

En Latinoamérica esto tiene resonancia particular. Nuestros equipos son más pequeños. Los presupuestos, más ajustados. La capacidad de un solo marketero de construir su propio equipo de agentes no es un lujo. Es supervivencia competitiva.

¿Dónde entra cada herramienta en tu stack de marketero-equipo?

• Claude code: tu centro de comando. Subagentes, multisesiones, procesamiento de datos, lógica de negocio. Máximo poder, máximo control. Es donde viven tus agentes especializados.

• Cursor: mismo motor, interfaz gráfica. Para cuando necesitas ver y editar archivos visualmente mientras tus agentes trabajan o sencillamente no te entiendes bien con la terminal.

• Lovable / Bolt / Replit: para los productos internos que necesitan interfaz: dashboards, herramientas de evaluación visual, apps de reporting para tu equipo (opcional para quienes no quieren una capa tan técnica).

• n8n / Make: el pegamento. Conectan tus agentes con tu CRM, tu plataforma de ads, y tus fuentes de datos. La orquestación entre todo.

La pregunta que no te estás haciendo

Si llegaste hasta aquí, probablemente estás en uno de dos caminos: ya intentaste construir algo con estas herramientas y te atoraste y concluiste que no es para ti o todavía no empezaste y sientes que algo se te está escapando.

Mi mensaje es el mismo para ambos: el problema no fue la herramienta. Fue el enfoque.

El marketero que se atora es el que abre Claude Code sin saber qué problema resolver. El que sobrevive es el que primero pasa su idea por el Framework CODA, define el producto interno que necesita su área, y construye con intención, no con FOMO.

No empieces por “quiero aprender Claude Code.” Empieza por “tengo 50 videos que evaluar y me toma una semana.” Empieza por “soy el único marketero y necesito un equipo.” Empieza por el cuello de botella más doloroso de tu operación.

Pásalo por CODA. Si sobrevive las cuatro preguntas, diseña tu primer subagente. Uno solo. Que resuelva una cosa. Que lo puedas explicar, mantener y reparar. Y cuando funcione, cuando veas que ese agente hizo en 20 minutos lo que te tomaba medio día, vas a entender por qué esto no se trata de programar. Se trata de pensar en sistemas.

La pregunta que te dejo: ¿cuál es la tarea más repetitiva y dolorosa de tu semana? ¿La que te come horas y no requiere creatividad sino procesamiento? Esa es tu primer agente. Esa es tu puerta de entrada. (si la compartes en los comentarios, genial)

Cuéntame: ¿ya intentaste construir algo con Claude Code? ¿Te atoraste? ¿Lo lograste? ¿Se rompió espectacularmente? Las mejores historias las comparto en la próxima edición. Y si te atoraste, cuéntame dónde ¿? probablemente la solución es más simple de lo que crees.

Nos leemos la próxima semana.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ En este reporte, pag 15, Claude explica como su equipo de Growth Marketing usa AI para sus tareas.

➡️ Recuerda contestar el cuestionario de HubSpot y QuestionPro, la data al final que obtienes esta buena.

➡️ Pasa probar Kuazar AI, con los ads que tienes hoy en día.

¿Qué incluye?

Ofertas exclusivas de herramientas como:

• Captions – 75% de descuento por 3 meses para crear videos con subtítulos, traducción y edición impulsada por IA.
  

• Claude – Plan gratuito de un asistente conversacional inteligente para escribir, analizar y desarrollar ideas con mejor razonamiento.
  

• Clay – $50 en créditos para automatizar outreach personalizado a escala con datos en tiempo real.

• Gamma – 50% de descuento para generar presentaciones y docs interactivos en minutos usando prompts.

• Make – 1 año gratis para automatizar y conectar apps y datos con un builder visual.

• MindStudio – 60 días de free trial para diseñar y lanzar agentes de IA sin código.

• Notion – 3 meses gratis con IA integrada para escribir, organizar y resumir información.

¿Cómo funciona?

1. Aplicar a HubSpot for Startups.

2. Una vez aceptada la startup, completa el formulario de acceso al paquete.

3. Al enviarlo, se desbloquea el panel con todas las ofertas de IA para que el equipo pueda reclamar cada beneficio y armar su stack completo de IA, integrado con HubSpot.

La semana pasada tuve una conversación con un nuevo líder de marketing, que recién lo ascendieron en una fintech en Bogotá. Me mostró su setup de n8n: 47 workflows activos, integración con HubSpot, Slack, y tres herramientas de AI. Todo se veía impresionante (efecto visual de siempre).

Entonces cuando probamos 3 flujos y vi que el resultado son post identicos, uno tras otro y adicional generales, le pregunte: ¿Dónde está documentado el tono de voz de tu marca para que estos agentes lo usen?.

6 flujos más adelante: ¿y las buyer personas? ¿los criterios de calificación de leads? ¿las objeciones más comunes que maneja tu equipo de ventas?”

La respuesta fue, el equipo lo corrije al final, realmente tomamos un entrenamiento de n8n con una libreria de plantillas y las incorporamos para agilizar tiempo.

Ahí estaba el problema. Habían invertido meses construyendo infraestructura de automatización sobre un vacío de contexto. Sus agentes de AI generaban contenido genérico porque no tenían acceso al ADN de la marca. Sus workflows de calificación fallaban porque los criterios vivían en conversaciones de Slack y no en una base de conocimiento estructurada.

Esto lo llamo la “Deuda de Contexto”: la brecha entre lo que tu equipo de marketing sabe y lo que tus sistemas de AI pueden acceder.

El problema: marketing sin memoria

Hagamos un ejercicio de honestidad. ¿Cuántos de estos escenarios te pasa en tu equipo?

• El síndrome del “pregúntale a [nombre]”: Todo el conocimiento crítico vive en la cabeza de 2-3 personas y no en el proceso.

• La documentación zombie: Tienes brand guidelines del 2021 que nadie consulta porque están desactualizadas. (el intento de algún líder)

• El prompt lottery: Cada persona del equipo escribe prompts diferentes para ChatGPT/Claude, generando inconsistencia.

• Automatizaciones que automatizan errores: Tus workflows de n8n replican procesos sin entender el “por qué” detrás.

IBM lo resume perfectamente en su análisis de agentes de AI para marketing: “Un agente de AI es como un pasante extremadamente capaz: muy inteligente, pero el marketer tiene que informarlo con buenos datos para que haga bien su trabajo.“

Facto: El problema no es la inteligencia del agente. Es la calidad del contexto que le proporcionamos.

El Framework: Marketing Context Architecture (MCA)

Después de pensarlo y entender como veo que operan los equipos de marketing y algunas agencias (que en una agencia más se debe tener un MCA con variables) desarrollé estre frame que llamo Marketing Context Architecture. La premisa es simple pero contraintuitiva:

Antes de construir automatizaciones, construye la arquitectura de conocimiento que las alimentará.

Capa 1: Brand DNA - el código genético de la marca

Esta es la capa que más se subestima y la que mayor impacto tiene en la calidad del output de AI. Si tu agente suena genérico, el problema casi siempre está aquí.

Qué incluir en tu Brand DNA Document:

1. Voice adjectives (3-5 máximo): Palabras que definen cómo suena tu marca. Ejemplo: “Directo, técnico, cercano, retador, sin rodeos.”

2. Voice description: Párrafo que explica la personalidad. Ejemplo: “Sonamos como un experto que ha estado en las trincheras. Damos opiniones basadas en experiencia, no teoría genérica.”

3. Vocabulary guidelines: Palabras que usamos vs. palabras que evitamos.

• USAMOS: “workflows automatizados”, “equipos”, “métricas”, “implementar”

• EVITAMOS: “revolucionario”, “disruptivo”, “game-changer”, “paradigm shift”, “lo que nadie te cuenta”

1. Tone variations: Cómo cambia el tono por canal (LinkedIn más profesional, newsletter más cercano, etc.)

2. On-tone examples: 3-5 piezas de contenido que representen perfectamente tu voz.

3. Off-tone examples: Ejemplos de lo que NO queremos (igual de importantes).

Capa 2: Audience intel - el cerebro de la personalización

No estoy hablando de las buyer personas genéricas de “María, 35 años, CMO”. Hablo de documentación accionable que un agente de AI pueda usar para personalizar en tiempo real.

Estructura de audience intel document:

• Segmento + señales de identificación: ¿Cómo detectamos que alguien pertenece a este segmento? (cargo, tamaño de empresa, comportamiento en web, etc.)

• Pain points priorizados: Rank de 1-5 de los problemas más urgentes que enfrenta este segmento.

• Objeciones frecuentes + respuestas aprobadas: Las 10 objeciones más comunes con sus respuestas validadas por ventas.

• Triggers de compra: Eventos o señales que indican que alguien está listo para avanzar en el funnel.

• Lenguaje del segmento: Jerga específica, términos técnicos que usan, acrónimos comunes.

Implementación técnica: de documentos a vectores

Aquí es donde la teoría se convierte en infraestructura. La arquitectura técnica que recomiendo tiene tres componentes principales:

Componente 1: Knowledge Base con RAG

RAG (Retrieval-augmented generation) es el patrón que permite a un LLM acceder a información externa en tiempo real.

Lo sé ya empezo lo técnico, sorry es el nuevo marketing que se esta creando y la verdad no es de tenerle miedo, pero si te da pereza, más cuando tengas que buscar trabajo por no estudiar y crecer.

Pipeline básico:

1. Chunking: Divide tus documentos de contexto en fragmentos de 200-500 tokens. Para Brand DNA, usa chunks semánticos (por sección). Para audience intel, chunks por segmento.

2. Embedding: Convierte cada chunk en vectores usando modelos como OpenAI text-embedding-3-large o multilingual-e5-large de pinecone.

3. Storage: Almacena en una base de datos vectorial (Pinecone, Supabase, ChromaDB, Weaviate).

4. Retrieval: Cuando un agente necesita contexto, busca los chunks más relevantes por similitud semántica.

5. Augmentation: Los chunks recuperados se insertan en el prompt del LLM como contexto.

Componente 2: n8n como Orquestador Central

n8n se ha convertido en el hub de AI operations para equipos de marketing por varias razones:

• Visual workflow builder: Permite a no-developers crear y modificar flujos de agentes.

• AI Agent node nativo: Soporte para GPT-4, Claude, Gemini, DeepSeek con memory, tools y multi-agent orchestration.

• Integración con vector stores: Conectores nativos para Pinecone, Supabase, MongoDB Atlas.

• Human-in-the-loop: Capacidad de insertar aprobaciones humanas en workflows críticos.

• Self-hosting: Control total de datos sensibles de marca.

Lo último en guarachas

Componente 3: Sistema de Actualización Continua

El contexto de marketing no es estático. Uno de los errores más graves es crear una knowledge base y nunca actualizarla. Según el concepto de “self-healing RAG”, tu sistema debe tener triggers automáticos de actualización:

• Product updates: Webhook desde tu sistema de product management que dispara re-indexación de Product Context.

• Campaign learnings: Post-mortem mensual que alimenta Performance Data.

• Sales feedback loop: Nuevas objeciones detectadas por sales se agregan a Audience Intel.

• Brand evolution: Review trimestral de Brand DNA con ajustes de voz y tono.

Prompt de la semana:

Si quieres hacer un diagnostico del framework MCA copia y pega, el te guiará:

Eres un consultor experto en Marketing Operations y AI Implementation. Tu rol es realizar un diagnóstico de “Madurez de Contexto” para evaluar si un equipo de marketing está listo para implementar agentes de AI y automatizaciones efectivas.

CONTEXTO DEL FRAMEWORK:
Usas el framework “Marketing Context Architecture” (MCA) que evalúa 6 capas de documentación que un equipo necesita antes de que sus herramientas de AI (agentes, automatizaciones, RAG) funcionen correctamente. Sin contexto estructurado, los agentes de AI producen resultados genéricos.

TU PROCESO DE DIAGNÓSTICO:

1. INICIO
Preséntate brevemente y explica que harás un diagnóstico de 10-15 minutos con preguntas sobre 6 áreas. Al final darás un score de madurez y recomendaciones priorizadas.

Pregunta primero:
- Nombre de la empresa o proyecto
- Industria/vertical
- Tamaño del equipo de marketing
- ¿Ya usan alguna herramienta de AI en marketing? (ChatGPT, Claude, automatizaciones, etc.)

2. EVALUACIÓN POR CAPAS
Evalúa cada capa con 2-3 preguntas específicas. Sé conversacional, no hagas todas las preguntas de golpe. Espera respuestas antes de continuar.

CAPA 1: BRAND DNA (Identidad de Marca)
- ¿Tienen documentado el tono de voz de la marca? ¿Dónde vive esa documentación?
- Si le pido 3 adjetivos que definen cómo “suena” su marca, ¿los tiene claros todo el equipo?
- ¿Existe una lista de palabras/frases que NUNCA usarían y otras que son características de su voz?
- ¿Tienen ejemplos de contenido que represente perfectamente su voz vs. ejemplos de lo que NO quieren?

CAPA 2: AUDIENCE INTEL (Inteligencia de Audiencia)
- ¿Tienen buyer personas documentadas? ¿Cuándo fue la última actualización?
- ¿Existe un documento con las objeciones más frecuentes que escucha el equipo de ventas y sus respuestas aprobadas?
- ¿Tienen identificados los “triggers de compra” - señales que indican que alguien está listo para avanzar?
- ¿El equipo de marketing tiene acceso fácil a esta información o vive en la cabeza de algunas personas?

CAPA 3: PRODUCT CONTEXT (Contexto de Producto)
- ¿Tienen documentación de producto que explique beneficios (no solo features)?
- ¿Existe un documento de diferenciadores vs. competencia que el equipo pueda consultar?
- ¿Tienen un FAQ consolidado que combine preguntas técnicas y de ventas?
- ¿Esta información se actualiza cuando hay cambios de producto?

CAPA 4: PROCESS LOGIC (Lógica de Procesos)
- ¿Tienen criterios explícitos y documentados de qué hace a un lead “calificado”?
- ¿Existen SLAs definidos de tiempo de respuesta por tipo de lead?
- ¿Está documentado el proceso de handoff de marketing a ventas?
- ¿Qué pasa cuando hay excepciones o casos especiales? ¿Hay reglas claras?

CAPA 5: PERFORMANCE DATA (Datos de Desempeño)
- ¿Tienen un histórico documentado de qué campañas/contenidos funcionaron mejor y por qué?
- ¿Hacen post-mortems de campañas y guardan los aprendizajes en algún lugar accesible?
- ¿El equipo puede consultar benchmarks históricos propios fácilmente?

CAPA 6: GUARDRAILS (Barreras de Seguridad)
- ¿Tienen documentados temas que NO deben tocar en comunicaciones (legales, sensibles, etc.)?
- ¿Existe un proceso de aprobación para contenido antes de publicarse?
- Si implementaran AI generando contenido, ¿tienen claro qué necesitaría revisión humana obligatoria?

3. SISTEMA DE SCORING
Después de cada capa, asigna internamente un score:
- 0: Inexistente - No hay documentación
- 1: Informal - Existe pero en cabezas de personas o docs desactualizados
- 2: Parcial - Documentado pero incompleto o difícil de acceder
- 3: Maduro - Documentado, actualizado, accesible y estructurado para uso en prompts/AI

4. ENTREGA DEL DIAGNÓSTICO
Al terminar todas las preguntas, entrega:

A) SCORE TOTAL (sobre 72 puntos máximo = 6 capas × 4 preguntas × 3 puntos)

B) NIVEL DE MADUREZ:
- 0-18: 🔴 CRÍTICO - “No construyas agentes todavía. Tienes deuda de contexto severa.”
- 19-36: 🟠 BÁSICO - “Puedes automatizar tareas simples, pero no confíes en AI para contenido o decisiones autónomas.”
- 37-54: 🟡 INTERMEDIO - “Listo para AI assistants CON supervisión humana. Implementa human-in-the-loop.”
- 55-72: 🟢 AVANZADO - “Madurez alta. Puedes explorar agentes más autónomos en tareas específicas.”

C) DIAGNÓSTICO POR CAPA
Muestra cada capa con su score individual y un emoji de semáforo (🔴🟠🟡🟢)

D) TOP 3 ACCIONES PRIORITARIAS
Basándote en las capas más débiles, recomienda las 3 acciones más urgentes con:
- Qué documentar específicamente
- Formato sugerido (documento, spreadsheet, base de datos)
- Tiempo estimado de implementación
- Por qué es crítico para AI

E) PRÓXIMO PASO INMEDIATO
Una sola acción concreta que puedan hacer esta semana.

ESTILO DE COMUNICACIÓN:
- Sé directo pero empático
- No juzgues, la mayoría de equipos tienen deuda de contexto
- Usa lenguaje de consultor, no de vendedor
- Haz preguntas de seguimiento si las respuestas son vagas
- Si dicen “más o menos” o “algo así”, profundiza

IMPORTANTE:
- Haz las preguntas de forma conversacional, no como interrogatorio
- Agrupa 2-3 preguntas máximo por mensaje
- Adapta el lenguaje al nivel técnico que demuestre el usuario
- Si mencionan herramientas específicas (HubSpot, n8n, etc.), conecta el diagnóstico con esas herramientas

Comienza el diagnóstico ahora.

La paradoja del AI en marketing es esta: entre más avanzada es la tecnología, más importante se vuelve el trabajo humano de estructurar el conocimiento que la alimenta.

Los equipos que están ganando en 2025 (lo que queda) no son los que tienen más herramientas de AI. Son los que han invertido en construir la arquitectura de contexto que hace que esas herramientas funcionen.

¿Ya empezaste a documentar tu contexto de marketing? Me encantaría saber qué capa del MCA te parece más desafiante de implementar. Escríbeme a hola@miltonsuarez.com o comenta en LinkedIn.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡ HubSpot for Startups definitivamente tiene un grupo de beneficios, aplicar es fácil.

➡️ LaunchPoint es una plataforma para crear campañas masivas con influenciadores, me parece interesante como cubren todo el proceso detrás.

➡️ Design Lumo, una gran alternativa a GPT + Canva.

Antes/después: 0→5 flujos automatizados, tiempo operativo -32%, tiempo a primera respuesta -28%, tasa de aprobación de briefs +41%.

Con lo mínimo: Make, OpenAI, Airtable y GA4.

Suena hermoso pero la realidad es otra, de los 9 equipos 1 lo logro y con lagrimas en el camino.

Pero obtuvo insights hermosos, el 80% del valor vino de estandarizar inputs y salidas con plantillas, no del “modelo más avanzado”.

Las herramientas suman; el diseño del sistema manda.

Y es la conversación que tenemos en este instante todos los líderes de área, como implementamos, como creamos, como, como, como.

Si le sumas la presión de cerrar año, presentar la planeación y estrategia del siguiente con la proyección de indicadores que si o si debes proyectarlo a 5X como mínimo.

Hablando de esto HubSpot la otra semana creo una jornada para apoyarte con este dolor de cabeza, con mentores top para que tu planeación este respaldada de los mejores.

Prográmate y a tu equipo (por qué es gratis) el 2, 3 y 4 de diciembre - 10hs MX | 11hs COL para esta maratón lo que Marketing, Ventas y Servicio al cliente necesitan saber para planear 2026.

👉🏻 Separa tu cupo

Continuando, el problema que nadie está viendo

La mayoría persigue “AI” como síntoma (comprar licencias, promptear ideas), pero ignora la causa raíz: flujos rotos y datos desordenados.

Dos datos lo evidencian: en 2023 el uso real del martech cayó a 33% del potencial, según Gartner (subutilización y deuda operativa) a la vez, la IA generativa tiene un potencial masivo en marketing y ventas, si se conecta a procesos bien definidos [lo que no sucede].

Sin un framework operativo, el “AI hype” se transforma en más tareas manuales (copiar/pegar) y variabilidad en calidad.

o como yo lo llamo ser el secretario de la AI prompteando tus ideas a diario

Mi tesis: para equipos no técnicos, el orden correcto es proceso → datos mínimos → automatización → AI. No al revés, el orden si altera los resultados y el burnout de tu equipo.

El framework para resolverlo

1 semana pones en producción 3-5 flujos de alto impacto con plantillas, gobernanza AI y métricas de calidad. Luego, en 30-60 días, escalas con colas, QA y versionado de prompts.

Implementación práctica

1. Técnica — Workflow no-code (Make/Zapier) “brief → assets → aprobación” Objetivo: reducir idas y vueltas en campañas de paid social. Pasos:

• Trigger: Nuevo registro “Brief” en Airtable (tabla Campaigns; campos: objetivo, ICP, propuesta de valor, canal, CTA, assets previos).

• Acción 1 (AI): Llamar a OpenAI para generar 3 variantes de copy + 5 titulares por canal (FB/IG/LinkedIn) usando un prompt estructurado con variables del brief.

• Acción 2: Enriquecer con UTM builder (regex de saneo) y guardar en Airtable (tabla Variants, link a Campaigns).

• Acción 3: Publicar draft en Google Doc con formato (H1: campaña; H2: ofertas; tabla: copy/visual/UTM).

• Acción 4: Notificación a Slack al canal #marketing-ops con botones (Aprobar/Rechazar). Si “Rechazar”, registrar feedback en campo “QA_Notes”.

• Acción 5: Si “Aprobar”, crear experimento A/B en la ad platform (si no hay API, crear CSV y tarjeta en Trello para el trafficker con checklist).

Por qué funciona para no técnicos:

• Ninguna etapa requiere código.

• Plantillas de prompts parametrizadas con campos legibles.

• QA y decisión siempre visibles en Slack/Docs.

2. Estratégica — Impacto en unit economics y OKRs

• Métricas foco:

  • CAC: con copy y creatividad más rápido y coherente, reduces tiempo a lanzamiento (TtL) y desperdicio de impresiones en mensajes inconsistentes. Referencia: personalización bien ejecutada puede impulsar +40% ingresos atribuibles [3]; en paid, un uplift de CTR de 10-20% puede recortar CPC efectivo 5-12%.

  • Payback: al acelerar la iteración y mejorar el match oferta-mensaje, acortas el tiempo de aprendizaje en “cold start”.

  • AHT (average handling time) de operaciones: objetivo -30% en 30 días.

• Alineación con OKRs:

  • O: “Acelerar el ciclo creativo sin sacrificar calidad.”

  • KR1: Lanzar ≥4 experimentos/semana con QA ≥90%.

  • KR2: Reducir TtL de 5 días a 48 horas.

  • KR3: Elevar CTR paid en +12% mediana en 6 semanas.

Hasta aquí para un perfil marketero con skills técnicos es claro o por lo menos lo entiende, pero es claro para ti ¿? no ofendas tu ego, pero debemos ser realistas en lo que sabemos y no y trabajar en ello, en principio a todos nos cuesta, nadie se salva.

Ahora, como también me gusta jugar con la AI, dibuje dos frameworks para que tomes dos caminos adicionales, meter a tu equipo al rabbithole del n8n o gpts personalizados.

Nano Banana pro yo te invoco:

Marketing ops con n8n (experimental)

• Qué resuelve: orquesta de brief a publicación sin escribir código. n8n conecta formularios, normaliza datos, llama a modelos, gestiona QA/aprobación y prepara entregables.

• Cómo leerlo: 6 etapas en secuencia. Cada bloque muestra entradas, nodos clave y el KPI que valida la etapa (briefs válidos, QA, TtL).

• Flujo en una frase: Webhook → normalización/UTM → generación AI (HTTP JSON) → QA/aprobación en Slack/Email → handoff (CSV/Docs/Trello) → métricas y alertas.

• Decisiones de diseño: JSON estricto, límites de caracteres por canal, reintentos 5/15/30 min, seguridad con X-API-Key y HMAC opcional.

• Implementación en 7 días (si tienes el crack en tu equipo que estudie o ya formado): D1–2 formularios + Sheets; D3 normalización (regex, duplicados); D4 integración OpenAI; D5 QA + aprobación; D6 handoff; D7 tablero y alertas.

• Qué medir: QA ≥ 90, SLA de aprobación < 24 h, cobertura de ≥ 2 canales, CTR +10–15%, CAC -8–12%, TtL -40%.

• Riesgos y mitigación: UTMs rotos (regex + bloqueos), drift de tono (checklist + ejemplos canónicos), dependencia de una persona (runbook + backup).

• Cuándo usarlo: equipos que necesitan trazabilidad, aprobaciones formales y repetibilidad con poco mantenimiento.

Marketing ops con GPTs personalizados (experimental)

• Qué resuelve: ejecución rápida sin orquestador. Centraliza reglas en un brandbook y distribuye tareas entre 6 GPTs (Brief, Copy, QA, UTM, Aprobación, Reporte).

• Cómo leerlo: estructura hub-and-spoke. El núcleo (brandbook y convenciones) alimenta cada GPT; QA y reporte devuelven aprendizajes al núcleo (versiones v1.x).

• Flujo en una frase: define reglas → BriefGPT estructura → CopyGPT genera → ToneQAGPT valida → ApproverGPT decide → publicación manual → ReportGPT propone tests.

• Contrato de datos: usa JSON como formato común para copiar/pegar entre GPTs (schemas de brief, variantes y UTM). Límites de caracteres por canal visibles.

• Ciclo de 7 días: D1 brandbook + schemas; D2 brief; D3 copy; D4 QA; D5 aprobación; D6 publicación manual; D7 reporte y actualización de reglas.

• Qué medir: QA mediana ≥ 90, TtL -30–40%, CTR +8–12%, CAC -8–12%, ≥ 2 tests semanales.

• Riesgos y mitigación: versiones dispersas (nomenclatura v1.0, v1.1), pérdida de trazabilidad (plantillas de checklist y registro en doc compartido), carga manual (lotes y horarios fijos).

• Cuándo usarlo: equipos sin acceso a n8n o TI, que priorizan velocidad y estandarización mínima viable antes de automatizar colas y aprobaciones formales.

Tu siguiente paso

Si solo implementaras 1 cosa: por ejemplo automatiza tu “brief → variantes → aprobación” con Make + OpenAI + Airtable. Tiempo: 2 horas para el primer flujo. Impacto potencial: reduce la recepción para la aprobación para la producción para la publicación para la marketación y la ventación. (rima mala de rap).

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡ Prismer de las herramientas que visualmente me agrada para conectar todas mis ideas de investigación.

➡ Lunanotes, app desarrollada por mi colega AI developer Fernando de la Rosa, de las mentes más brillantes en AI que he encontrado en el camino.

➡ Evalyze si estas buscando inversión, ahora la AI realiza el match por ti.

Nudista es la suscripción gratuita que debes hacer, quizás sea atrevida la comparación pero es el bilbao de las finanzas, te habla al grano y sin filtro de finanzas.

Nudista Investor

Porno financiero y Negocios online.

La semana pasada revisé mis finanzas personales como hago cada mes. Y algo me llamó la atención: mi presupuesto para café de especialidad subió un 15% en seis meses.

No fue por inflación. Fue porque me enganché. Lo que empezó como una prueba casual en una cafetería local se convirtió en un hábito. Ahora voy dos veces por semana.

¿Te suena familiar? A nivel personal, esto es sano (bueno, quizás no del todo para mi bolsillo pero si para mi corazón). Pero en una startup SaaS, si tu cliente hace exactamente lo opuesto, estás en problemas.

Hoy vamos a hablar de dollar retention, uno de los KPIs más reveladores —y malentendidos— del crecimiento escalable. Y para entenderlo, vamos a usar una analogía que todos conocemos: tu propia cartera.

📉 El problema silencioso: Crecer pero perder valor

Muchos equipos de marketing celebran cuando cierran nuevos clientes. Pero luego, por detrás, hay cuentas que se reducen, cancelan add-ons, o simplemente dejan de usar el producto.

Es como ganar dinero extra en un trabajo secundario… pero olvidar que tu renta aumentó un 20%, tus comisiones bancarias se duplicaron, y ya no aprovechas descuentos por volumen en servicios fijos.

Estás ganando más, pero retienes menos.

En SaaS, eso se mide con el Net Dollar Retention (NDR):

NDR = (Ingresos recurrentes al final del período – Ingresos perdidos por churn – Downgrades + Upsells/Cross-sells) / Ingresos recurrentes al inicio del período

Un NDR > 100% significa que, aunque pierdas clientes, el valor de los que quedan crece más del que se va. Es como si, aunque dejas de ir al gimnasio, ahora gastas más en clases de yoga, nutrición y masajes. Tu “ecosistema de bienestar” crece.

Pero si tu NDR está por debajo del 100%, estás sangrando valor. Y no importa cuántos nuevos logos cierres: vas en modo treadmill growth —corriendo sin avanzar.

🔍 Tu vida vs. tu cuenta enterprise

Imagina que tu ingreso mensual es tu ARR (Annual recurring revenue). Tus gastos fijos son tus clientes activos.

• Si este mes pagas $100 por streaming, pero el próximo te das de baja de dos plataformas ($60) y contratas una premium nueva ($80), tu “retención neta” sería:

  (100 - 60 + 80) / 100 = 120%

✅ ¡Creciste sin ganar más dinero! Eso es expansión orgánica dentro de la base instalada.

Ahora, trasládalo a una empresa cliente:

• Contrató tu CRM por $10K/mes.

• Al año, dejó un módulo ($2K), pero añadió automatización y soporte prioritario (+$4K).

• Resultado: $12K/mes → NDR = 120%

Ese no fue mérito solo del equipo de ventas. Fue del marketing post-venta: guías de adopción, campañas de uso cruzado, emails de éxito del cliente, contenido sobre ROI de funcionalidades premium.

🛠️ Framework: El Ciclo de retención del dólar (CRD)

🔢 La fórmula real (y cómo explicarla sin errores)

La métrica correcta se llama Net dollar retention (NDR), también conocida como Net Revenue Retention (NRR). No es un invento: es el estándar usado por empresas como Snowflake, Shopify, y Notion en sus reportes públicos y que realmente deberiamos acoplarla en Marketing (cuantos nuevos capturamos, cuantos no les convencio la oferta completa, cuantos se convencieron más tarde y compraron todo, cuantos se nos fueron).

Net Dollar Retention (NDR) =
(Ingresos recurrentes al final del período + Expansiones - Churn - Downgrades)
-------------------------------------------------------------
Ingresos recurrentes al inicio del período

Basado en datos de empresas con NDR > 120% (como Notion, Vercel, y HubSpot), he desarrollado este ciclo de 4 fases aplicable desde el día 1 del onboarding:

1. Diagnóstico temprano (Día 0–14)

• Objetivo: Detectar señales de riesgo y oportunidad.

• Acción técnica: Usa herramientas como Amplitude o Mixpanel para rastrear eventos clave (ej.: primer flujo completado, integración conectada).

• Analogía personal: Como revisar tu estado físico antes de empezar un entrenamiento. ¿Realmente sabes el estado actual de tus primeros clientes?

2. Educación segmentada (Día 15–60)

• Estrategia: Contenido hiper-relevante según rol y etapa.

• Ejemplo: Un CFO recibe casos de uso sobre ahorro operativo; un dev lead, sobre velocidad de integración.

• Herramienta: Automatiza con Customer.io o HubSpot, usando lead scoring basado en comportamiento por ICP.

• Dato real: Según Gong.io, las empresas con contenido de onboarding personalizado tienen un 3.2x mayor NDR.

3. Expansión proactiva (Mes 3–6)

• Táctica: Identifica “señales de madurez”: uso alto en módulos básicos, múltiples usuarios, integraciones activas.

• Acción: Lanza campañas de cross-sell con lógica de ROI claro. Ej.: “Clientes como tú ahorran 12h/semana con Automation Pro.”

• Financiero analogy: Es como recibir una oferta de tarjeta premium con beneficios escalonados según tu historial de gasto.

4. Defensa contra el churn (Continuo)

• Prevención: Alertas automáticas ante caída de uso (ej.: +30% decremento en logins) por que dejaron de usarnos.

• Contenido reactivo: Emails tipo “¿Perdiste interés?” con encuesta corta + caso de uso relevante.

• Dato clave: Clari encontró que el 70% de los churns podrían evitarse con intervención antes del mes 6.

🤔 Reflexión final: ¿Qué harías tú?

Imagina que eres el CMO de una startup con NDR del 92%. Tienes presupuesto para una sola iniciativa:
A) Campaña masiva de nuevos leads
B) Programa de expansión para top 20% de clientes

¿Cuál eliges?

Yo apostaría por B. Porque en crecimiento sostenible, retener un dólar es más valioso que ganar uno nuevo.

La mentalidad de adquirir nuevos leads 10x no va a desaparecer, siempre será una constante pero ¿la retención y fidelización para cuando? entrenas brazo pero no pierna, ya sabras como se ve tu empresa.

Como en tus finanzas: no importa cuánto ganes, si no sabes conservarlo… nunca serás rico.

Esta es la señal que el universo esta colocando en tu bandeja (literal de email) para darle el giro a tu educación financiera.

Nudista Investor

Porno financiero y Negocios online.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Letsbuildafunnel un simulador que puede ser muy útil para guiarte en toda la estructura de tu funnel a través de simulaciones de diferentes escenarios.

➡️ Mermaid Mind, con un solo enlace de Youtube construye el arbol de keywords para tus research de campañas.

➡️ Maraton para el 2026, se viene un mes muy pesado para nosotros, planear la estrategia del 2026, HubSpot ha reunido un staff de especialistas de la industria para meternos en una maraton para potencializar todo nuestro esquema, gratis y con cupos limitados.

Le pregunté: “¿Y el podcast de tu CEO que tiene 15K descargas mensuales? que le han invertido un buen cash para que se vea hermoso el setup ¿La charla en ese evento donde conociste a 3 prospectos interesantes que pasaron a demo de una? ¿Las 47 veces que tu deck circuló por Slack en empresas objetivo? (esta fue una tactica de “se nos filtro el documento privado del nuevo producto”).

Silencio.

De hecho si lo desmenuzamos y esta pregunta es para ti, si tu que estas leyendo:

• ¿Tus vendedores cuando crean el contacto o deal en el CRM, diligencian el source?

• ¿Tienes reglamentado tu sistema de UTMs?

Conectar tus campañas y canales, cool fácil, pero lo que no logras procesar o sabes como hacerlo ¿qué?

“No está en el dashboard.”

Exacto. Ese es el problema.

No es que no sepas hacer marketing. Es que estás optimizando para lo visible mientras el 70% de las decisiones de compra se toman en la oscuridad alias “dark funnel”. Y lo peor: tus modelos de atribución están reforzando este sesgo, premiando lo que es fácil de medir.

Hoy vamos a hablar de cómo la IA está resolviendo este problema fundamental del marketing moderno. No la IA del hype, sino la que está destrozando y reconstruyendo los modelos de atribución desde cero.

Bueno, pero antes de entrar en este mundo oscuro, si no te quieres complicar la vida y gran parte de tu negocio gira en torno a los ads, este recurso es exclusivo para ti.

CAPI CRM, si no tienes idea de lo que hablo, con más urgencia deberías descargar esta guía, ya que te explica como podemos solucionar gran parte de la atribución cuando conectas de forma correcta tus ADS con tu CRM, pero le das carretera a los datos con AI para mejorar tu presupuesto en anuncios.

Dos gigantes se unieron para explicártelo de la mejor forma, solo debes dedicarle un par de minutos a este playbook para comprender lo que te digo, fácil a un click 👇🏻

📥 Descarga el playbook de CAPI

El teatro de las métricas de atribución

Seamos honestos sobre la atribución de marketing actual. La mayoría de los modelos son un teatro de una única función, lo se, suena grosero pero no hace referencia a eso, solo que estos modelos en un inicio no contemplan que hoy nuestros usuario no tienen 1 escena, son varias y debemos reunir los datos para consolidar analisis.

Es nuestra responsabilidad tomar la base de estos modelos y evolucionarla al contexto actual del customer journey. ¿Quién se encarga de esto? Nosotros somos los Einsteins de esta época.

• Last-Touch: el favorito de Google Ads

  • Lo que dice: “Este anuncio de Google generó la venta.”

  • La realidad: Ignora que el cliente vio un webinar, leyó blogs, escuchó podcasts y tuvo múltiples reuniones internas antes de buscar tu marca. El anuncio solo fue el último paso, pero se lleva todo el crédito.

  • Consecuencia: Inviertes demasiado en la captura de demanda (ads) y no en la creación de demanda (contenido y comunidad).

• First-Touch: el ego del brand awareness

  • Lo que dice: “El éxito se debe a nuestro primer contacto.”

  • La realidad: Un primer toque no tiene el mismo valor que los 15 puntos de contacto que vinieron después.

  • Consecuencia: Sobrestimas el inicio del embudo y no sabes qué acciones realmente cierran negocios.

• Multi-Touch Lineal: la mediocridad diplomática

  • Lo que dice: “Todos los contactos son iguales.”

  • La realidad: Un banner visto por 2 segundos no tiene el mismo impacto que un webinar de 60 minutos con preguntas y respuestas.

  • Consecuencia: No distingues qué realmente mueve la aguja en tu proceso de ventas.

El problema de fondo: modelos basados en reglas de un usuario con patrones pasados.

Time-decay, U-shaped, W-shaped... son fórmulas preestablecidas que no se basan en tu realidad, tu data o tu viaje de compra.

DISCLAIMER: HubSpot ha realizado un buen trabajo con sus nuevas funcionalidades, si realmente tienes tu suite bien configurada o quieres tomarte en serio tu CRM, ellos tienen ya un modulo de AI Data que te permite automatizar gran parte de estas atribuciones.

Ahora como podemos ver o tratar de resolver esto y ponerle velita a ese bendito dirk finnil 👇🏻

El Framework dark-first attribution (Mi pre-modelo)

Aquí está mi pre-framework de 4 capas para implementar atribución que realmente funcione en 2025 (mm 2026 aunque si documentas el proceso o me brindas feedback de este modelo en los 90 días que nos queda del año seria fabuloso).

Vas a encontrar términos que tu cerebro considerara técnicos o complejos, o spanglishseanos, pero puedes dominarlos, ahí entra al grupo tu curiosidad intelectual y fortaleces tu rol técnico marketero/a. Yo lo he aprendido en estos últimos 4 años que me he interesado por la data.

Capa 1️⃣ : Visibility layer - Iluminar lo invisible

Objetivo: Capturar señales del dark funnel que los métodos tradicionales ignoran.

Tácticas técnicas:

1. View-through attribution (no solo click-through)

   • LinkedIn Company Intelligence API: trackea cuando alguien ve tu ad/post orgánico y luego visita tu sitio “directamente”

   • Channel99 reporta 2-4x más engagement atribuido cuando implementas esto

2. Intent data de terceros

   • Bombora, G2 Buyer Intent, ZoomInfo: detectan cuando companies están researching topics relacionados a tu solución

   • Puedes ver que “Account X” está buscando info sobre “marketing automation” sin que hayan visitado tu sitio aún

3. Reverse IP lookup + Company-level tracking

   • Herramientas como 6sense identifican qué companies (no solo individuals) están visitando tu sitio anónimamente

   • Mapeas tráfico “directo” a accounts reales

4. Self-reported attribution

   • Form field obligatorio: “¿Cómo nos conociste?”

   • Onboarding surveys: “¿Qué te convenció de comprarnos?”

   • Exit surveys para churned customers

   • Refine Labs lo implementó y descubrió que todo su pipeline venía de organic search y su podcast—cosas que su atribución “fancy” no estaba viendo

Output de Capa 1: Ya no solo trackeas clicks. Trackeas impressions, intent surges, branded search spikes, direct traffic patterns, y lo más importante: self-reported sources.

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Capa 2️⃣: Intelligence layer - IA que aprende de tu realidad

Objetivo: Usar machine learning para asignar crédito basado en comportamiento REAL, no reglas inventadas.

Cómo funciona la magia:

Los modelos algorítmicos/ML-based de atribución analizan miles de customer journeys históricos y encuentran patrones:

• Qué combinaciones de touchpoints llevan a conversiones de mayor valor

• Qué secuencias aceleran el sales cycle

• Qué interacciones son “assist” críticos vs vanity metrics

• Cómo diferentes personas en un buying committee interactúan con tu marca

Ejemplo real:

HockeyStack y Factors.ai usan modelos ML que:

• Analizan 17+ tipos de touchpoints (ads, website, emails, calls, G2 reviews, intent data)

• Identifican patterns a nivel de persona Y account

• Asignan crédito dinámicamente basado en qué realmente predice conversiones

• Se re-entrenan continuamente con nueva data

Lo crítico aquí: No estás diciendo “last-touch vale 100%”, estás diciendo “IA, analiza 10,000 deals cerrados y dime qué patrones realmente importan.”

Técnicas ML específicas que se usan:

• Shapley Values (de game theory): calcula la contribución marginal de cada touchpoint

• Bayesian Attribution Models: actualiza probabilidades a medida que aparece nueva evidencia

• Random Forests / Neural Networks: encuentran relaciones no-lineales entre touchpoints (para empezar estudia sobre correlación y el rabbit hole te ira guiando hasta aquí, si no tienes de como, escribeme o comenta y te comparto un ejercicio desde marketing para entender el termino correlación)

• Markov Chains: modelan probabilidades de transición entre estados en el journey

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Capa 3️⃣: Integration layer - un sistema, no 17 dashboards

El problema que nadie admite: Tu atribución está rota porque tus datos están en 15 sistemas diferentes que no hablan entre sí.

LinkedIn dice una cosa. Salesforce dice otra. Google Analytics dice otra. Finance tiene sus propios números. prácticamente tienes un frances, un gringo y un japones hablando de engagement rate sin traductor.

Solución técnica:

Unified data infrastructure donde TODA tu data converge como el queso con bocadillo (si eres español, jalea de guayaba):

1. CRM como single source of truth para deals

   • Salesforce, HubSpot, Pipedrive

2. Conectores nativos a TODAS tus ad platforms

   • LinkedIn, Google, Meta, TikTok, Reddit, G2, Capterra

3. Web analytics + reverse IP

   • GA4, pero complementado con 6sense, Clearbit, etc.

4. Intent data feeds

   • Bombora topics, G2 intent, ZoomInfo signals

5. Conversational intelligence

   • Gong, Chorus: análisis de sales calls para ver qué messaging realmente funciona

Herramientas que hacen esto bien:

• HockeyStack: 17 sources integradas, timeline única por account/person

• Channel99: Especializado en view-through + LinkedIn integration

• Dreamdata: B2B revenue attribution completa, incluye offline touchpoints

• 6sense: El OG de account-level intelligence + intent data

Output Capa 3: Un customer journey completo por account. No guesses, data real.

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Capa 4️⃣: Action layer - de insights a decisiones

La pregunta que importa: ¿Y ahora qué hago con esto?

Tener mejor atribución es inútil si no cambia tus decisiones. Aquí está lo que deberías poder hacer:

1. Budget reallocation basada en contribución real

Ejemplo: Descubres que tu podcast genera 40% de influenced pipeline pero solo le asignas 5% del budget.

Acción: Aumentas producción de podcast de 1x/semana a 3x/semana, inviertes en promoting episodes, creas micro-content del podcast.

2. Content strategy informed por dark funnel signals

Ejemplo: Intent data muestra que cuentas están buscando “LinkedIn automation” pero tu contenido top performer es sobre “email marketing.”

Acción: Creas un cluster de contenido sobre LinkedIn automation, porque ESO es lo que el mercado está buscando ahora.

3. ABM plays activados por engagement patterns

Ejemplo: 6sense detecta que la cuenta X (enterprise target) tuvo 12 visitas en 3 días, vieron pricing, comparativas, y case studies.

Acción: Alert automático a Sales + secuencia ABM personalizada se activa (LinkedIn ads personalizados, direct mail, outreach coordinado), con tacto, no generes la sensación de acoso digital.

4. Sales enablement basado en winning patterns

Ejemplo: Tu ML model identifica que deals que tienen un technical demo + pricing call + case study matching su industria cierran 3x más rápido.

Acción: Creas playbook para SDRs/AEs que replica esta secuencia en todos los deals.

Sé que esto es jodido si no tienes bases técnicas o un equipo técnico que te respalde. Estamos hablando de reconstruir cómo piensas sobre meas urement, invertir en nuevas tools, cambiar procesos que han estado ahí por años.

Pero aquí está la realidad: el journey customer map cambió y no podemos seguir haciendo lo de siempre para resultados diferentes (filosofía cliché pero real)

La IA en atribución no es solo nice to have o siguiente hype cycle. Es la única forma viable de entender qué está pasando cuando el 70% de las decisiones se toman fuera de tu vista.

Puedes seguir optimizando para lo visible y preguntarte por qué tu CAC sube y tus conversions bajan.

O puedes aceptar que el marketing requiere nueva infraestructura, nuevos modelos, y nueva mentalidad.

No necesitas ser perfecto. Necesitas empezar.

Start con self-reported attribution. Con view-through tracking. Con preguntarle a 10 customers cómo realmente te conocieron.

La conversación con ese VP que mencioné al principio terminó con él diciendo: Fuck, y ya no tengo mucho presupuesto para esto. (si los VPs corporativos tambien madrean).

Pero ese es el primer paso: admitir que estamos volando a ciegas o vision borrosa, tenemos cracks en las sombras que han solucionado esto pero no hablan a la comunidad.

🧠 El segundo paso: dejar que la IA sea nuestro copiloto.

Te dejo con esta pregunta:

Si descubrieras mañana que el 60% de tu pipeline viene de un canal en el que no estás invirtiendo (porque no lo puedes medir), ¿qué harías? ¿Seguirías confiando en tu dashboard actual?

Cuéntame en los comments o mándame un DM. Siempre leo todo. 💬

Recuerda que HubSpot y Meta han construido esta guía con casos prácticos de como incluso en las universidades con segmentaciones múltiples y complejas se puede crear un ecosistema sincronizado donde recae a una atribución limpia.

👉🏻 Obtén una copia de la guía

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Yuma se esta convirtiendo en una herramienta AI importante para e-commerces que operan en Shopify.

➡️ Oboe me ha sorprendido, ya que justo para todos estos conceptos técnicos solo debo darle un buen prompt y me construye un minicurso personalizado.

➡️ Scispace como si fuera CSI para que ejecutes tareas de investigación que puedes orientar para levantar insights de tus ICPs.

Nos leemos pronto,

Hace unas semanas revisé los dashboards de tres equipos de marketing diferentes. Preguntando entre métricas llego el silencio incómodo por qué todos pagaban religiosamente por 3 licencias de ChatGPT Plus ($60/mes), pero cuando les pregunté específicamente qué hacían con IA, me miraron como si recursos humanos me hubiera mandado a preguntar.

Uno literalmente me dijo: "Es que no sabemos bien cómo usarlo". $60 mensuales para una herramienta que no usan ni para lo más básico que todos empiezan: reescribir emails o posts de redes sociales. Mientras tanto, vi competidores directos con presupuestos similares implementando agentes que optimizan ad spend automáticamente y personalizar journeys completos. (aquí toca verlo con cuidado, tanto flujo de n8n no es lo que parece).

Los datos son brutales: 69.1% de marketers dice que "usa IA", pero solo 12% puede mostrar ROI medible. Es como decir que "haces ejercicio" porque tienes una membresía del gym que nunca usas.

Y ahí es donde realmente inicia la medición de la AI en los equipos, el ROI.

El marketer promedio en 2025 todavía piensa así:

• "Uso IA para escribir emails" ✅

• "Uso IA para crear contenido para redes" ✅

• "Uso IA para analizar datos" ✅

Pero el ai marketer (así, sin mayúsculas, porque ya no es algo especial sino fundamental) piensa completamente diferente:

• "Diseño sistemas de IA que ejecutan estrategias completas"

• "Construyo flujos que conectan datos, insights y acciones automáticamente"

• "Orquesto agentes que toman decisiones estratégicas sin mi intervención (decisiones bajo parámetros entrenados, tampoco es piloto automático esto)"

Ahora, es entendible, en los últimos 3 meses he visto 6 correos enviados por los gerentes o directores de la compañía, donde anuncia a todas las personas que quien no adopte la AI, no tendrán un puesto de trabajo garantizado.

Pero no se trata de sembrar pánico, es sembrar bases, el miedo mueve, pero no justamente a un enfoque, tener personas corriendo en círculos con el pánico de que los van a ahechar no es justamente liderazgo.

Formen a sus equipos (pero elijan bien, porque ya tenemos burbujas de expertos en AI por hacer videos en gemini)

Ahora si quieres implementar algo fácil y rápido para tu área de ventas específicamente, diio te volará la cabeza, para nadie es un secreto que una red flag 🚩 del área comercial es la no actualización constante del CRM, pero esto ya quedo solucionado con IA.

Si, ahora, todas las llamadas de ventas actualizan el CRM en tiempo real más otras características interesantes, los genios de diio lo solucionaron y son tan cool que le otorgaron a mi comunidad 14 días de prueba gratuita + un 90% de descuento el primer mes con el cupón FullStackMarketer

El verdadero ai marketer no existe en un título LinkedIn. Existe en los KPIs: +127% en lead quality, -65% en cost per acquisition, +89% en customer lifetime value. Los números no mienten.

Pre-framework: el modelo del marketer-arquitecto de sistemas

Después de implementar más de 30 proyectos de automatización con IA en los últimos 12 meses, he desarrollado lo que llamo el "Framework del Marketer-Arquitecto". No es solo sobre usar herramientas, es sobre construir ecosistemas inteligentes, pero ojo estoy ajustándole cositas.

Nivel 1: prompt engineering estratégico

El prompt engineering se ha convertido en la habilidad más crítica para marketers en 2025, pero no estamos hablando de escribir "actúa como experto en marketing".

Prompt engineering real significa:

• Prompts estructurados con contexto empresarial: Incluir datos específicos de tu industria, métricas actuales, y objetivos medibles

• Chains de prompts para procesos complejos: Usar elementos como tarea, contexto, persona, tono, ejemplos y formato para crear outputs consistentes

• Mega-prompts para automatización: Instrucciones detalladas que pueden ejecutar estrategias completas de marketing sin supervisión constante

Ejemplo práctico: En lugar de "escribe un email de nurturing", uso prompts de 200+ palabras que incluyen: perfil del buyer persona, etapa del funnel, KPIs específicos, tono de marca, casos de uso del producto, y métricas de éxito esperadas.

Pero este ejemplo no está del todo bien, pues si es un proceso repetitivo, no debería estar escribiendo hojas de prompts todos los días para un mismo proceso, debo identificar esos patrones y crear un modelo entrenado con docs base, para que la interacción ya sea mínima por qué justo creaste un sistema para esto.

Si quiere poner a prueba como escribimos de pobres nuestros prompts, el genio de Dharmesh ha creado Metaprompt, optimiza tu instrucción 10X, pruébalo.

Nivel 2: arquitectura de agentes autónomos

Aquí es donde se separan los wheat from the chaff. Los agentes autónomos están reemplazando las tareas manuales más rápido de lo que muchos marketeers pueden adaptarse.

Agentes que construyo regularmente:

1. Agent de investigación competitiva: Usa web scraping para monitorear competidores 24/7, analiza precios, revisa lanzamientos de productos, y genera reportes automáticos (lo llamo Floralbita como mi mamá, por su habilidad de estar al día con lo que sucede en el barrio 😂 te amo mamá).

   

2. Agent de optimización de campañas: Conecta APIs de Facebook, Google, LinkedIn, analiza performance en tiempo real, ajusta presupuestos, pausa ads con bajo rendimiento.

3. Agent de nurturing personalizado: Analiza comportamiento individual, segmenta audiencias micro-específicas, y personaliza secuencias de email based en acciones específicas, dale una mirada a Landbase, si eres de B2B lo amarás.

La clave está en que estos agentes toman decisiones, no solo ejecutan tareas.

Nivel 3: integración sistémica cross-platform

Herramientas como n8n están democratizando la capacidad de conectar LLMs con sistemas internos sin necesidad de código, pero el verdadero poder está en la orquestación.

Mi stack de automatización AI para 2025:

Orquestación: n8n, Gumloop, Make. (en ese orden los uso)

Datos: Mixpanel + Segment para tracking, Airtable como database unificada Content: Claude para estrategia, GPT-5 para ejecución (con la nueva funcionalidad de acciones) + Perplexity.

Análisis: Fullstory con IA para behavioral analysis, combinado con custom analysis en Flowith.

Nivel 4: medición y optimización continua

En 2025, el 69% de líderes de marketing esperan resultados cuantificables de todo lo que hace su departamento. El AI marketer no solo mide outputs, mide system performance.

Métricas que realmente importan:

• AI ROI: Revenue generado por automatizaciones ÷ costo de herramientas + tiempo de setup. (me atrevo a decir que 90% estamos aquí).

• Decision accuracy: % de decisiones autónomas del sistema que generan resultados positivos (los que tienen mejores bases técnicas ya están aquí).

• System efficiency: Reducción de horas manuales vs incremento en outputs

• Adaptive capacity: Velocidad del sistema para ajustarse a cambios de mercado y que la empresa lo permita, por qué ese es otro dolor de cabeza, las empresas piden AI a sus colaboradores, pero cuando tienes que generar una credencial para google Drive en Cloud google te restringen el acceso.
  

Las habilidades que están marcando la diferencia en marketers

Basándome en los datos y mi experiencia consultando startups en fase de growth, estas son las competencias que separarán a los AI marketers exitosos de los que se quedarán atrás:

1. Pensamiento en flujos, no en tareas

La automatización de marketing ya no es sobre herramientas aisladas sino sobre crear customer journeys completamente autónomas. Cada touchpoint debe conectar con el siguiente de forma inteligente.

2. Diseño de sistemas de feedback loops

El 47% de marketers ya usa IA para research y data analysis, pero pocos diseñan sistemas donde los insights automáticamente ajustan las estrategias.

3. Ética y transparencia en AI

Con regulaciones como GDPR volviéndose más estrictas, los marketers deben auditar algoritmos regularmente y asegurar fairness en targeting. No es solo legal compliance, es brand protection.

4. Capacidad de experimentación ágil

Las herramientas de 2025 permiten testing y ajustes creativos on-the-fly, sin reiniciar campañas. El AI marketer debe ser comfortable con iteración constante y failure como data point.

Mi reflexión final: ¿arquitecto o operario?

La semana pasada conversé con un CMO que me dijo algo que me quedó resonando: "Milton, hace 5 años buscábamos marketers que supieran usar Google Ads. Ahora buscamos arquitectos de sistemas que casualmente entienden de marketing."

No me gusto del todo, por qué el marketing no se entiende casualmente, pero reafirmo lo que conversaba con Luis Betancourt, la deuda técnica del marketero.

La pregunta es: ¿vas a ser el arquitecto de estos sistemas o vas a ser reemplazado por quien sí quiso aprender a hacerlo?

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Diio es una plataforma de inteligencia de ventas que escucha tus llamadas y videollamadas, capta la información clave y la convierte en acción: llena tu CRM automáticamente, te da coaching de ventas y responde preguntas estratégicas como “¿qué competidores se mencionaron en mis reuniones el último mes?” o “cuáles son los principales dolores de mis clientes en Educación?”.

➡️ Loop: es una tool de estrategia, HubSpot la semana pasada presento Loop, nueva perspectiva de como afrontar la estrategia digital con AI, vale la pena escuchar a Yamini Ceo de HubSpot.

➡️ Mocke ha creado algo interesante, minimizar la fricción del AB testing en cold email, hoy en dia no podemos darnos el lujo de quemar DB testeando correo en frío, pues con esta herramienta puedes realizar una simulacion de efectividad con AI, no pierdes nada y ganas insights.

Para tu reflexión: Si tuvieras que automatizar completamente una función de marketing en tu empresa en los próximos 6 meses, ¿cuál elegirías y por qué? Me encantaría conocer tu perspectiva.

Comparte este artículo si crees que otros líderes de marketing necesitan estas ideas. Y si quieres profundizar en algún framework específico, puedes escribirme a soy@miltonsuarez.com

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Nos leemos en la próxima entrega del Full Stack Marketer News, donde vamos a deconstruir las métricas que realmente importan en la era de los agentes autónomos.

La semana pasada tuve una de esas conversaciones que te dejan pensando por días. Hablaba con la CEO de una startup B2B que acaba de levantar su Serie A. Estaba frustrada.

“Milton, siento que nuestro marketing es un conjunto de ocurrencias. Lanzamos una campaña en LinkedIn, luego probamos Google Ads, escribimos un par de posts, hacemos un webinar… pero nada parece conectarse. No hay un sistema. Estamos ocupados, pero no sé si estamos progresando”.

Mientras la escuchaba, no pude evitar sonreír. No de burla, sino de reconocimiento. He estado en esa misma silla, sintiendo esa misma parálisis por análisis. Tienes una montaña de frameworks (AARRR, JTBD, Growth Loops, Bullseye…) (obviamente aquí en esta newsletter) hemos abordado la mayoría al detalle. y una presión enorme por generar resultados.

El problema no es la falta de información. El problema es la falta de un sistema operativo que conecte la estrategia con la ejecución diaria.

Pero no quiero dejar pasar justamente un material importante y recién salido del horno, esta vez con un formato práctico y al grano por parte del equipo de HubSpot, este tablero colaborativo ayuda a equipos de marketing a adaptar su estrategia a los cambios que ha traído la IA en 2025, de manera práctica, accionable y en conjunto.

Es gratis, para trabajar en vivo con tu equipo y tiene justo esa guía que te da un respiro ante tan alta velocidad que nos tiene la IA cada semana.

👉🏻 Obtén tu copia aquí

Continuando con nuestra escalera, después de darle muchas vueltas, he decidido ponerle nombre a la metodología que he ido construyendo y refinando en trincheras, tanto en mis equipos como en consultorías. No es nada que haya inventado de la nada, sino la unión y secuenciación de conceptos que ya existen, siente la libertad de romper y reacomodar.

Lo llamo: La Escalera del Growth.

¿Cuál es uno de los problemas?: Caos de frameworks, falta de secuencia

El marketing en startups a menudo caemos en dos trampas:

1. La trampa táctica: Nos obsesionamos con un canal o una herramienta (Ej: “¡Necesitamos hacer SEO!”) sin tener una base estratégica sólida y nos metemos como arena movediza.

2. La trampa del frame aislado: Adoptamos un modelo como el AARRR, pero no sabemos qué acciones específicas y en qué orden ejecutar para mover cada una de esas métricas.

La Escalera del Growth no es otro framework más para tu colección. Es un meta-framework: un mapa que te indica qué dos modelos combinar en cada etapa de madurez de tu estrategia para asegurar que estás construyendo sobre roca y no sobre arena.

La idea es simple: no puedes (ni debes) intentar hacerlo todo a la vez. Debes subir escalón por escalón. Cada escalón desbloquea el siguiente, creando un sistema compuesto y sostenible.

Aquí te la desgloso.

La escalera del growth: 5 Escalones para el Hypergrowth

Cada escalón es la suma de dos frameworks probados. Uno te da la perspectiva estratégica (QUÉ) y el otro la guía táctica (CÓMO).

Pero por favor, tratemos de ser conscientes de las consecuencias del Hypergrowth, es bonito, es lo que todos desean, pero es una mierda con el CX y si es una mierda con tus clientes, es por qué no estaba preparado realmente ese Hyper.

Escalón 1: La Base (Entendimiento Profundo)

• Frameworks combinados: Jobs To Be Done (JTBD) + Ideal Customer Profile (ICP)

• La Lógica: Antes de escribir una sola línea de copy o gastar un peso,dolar,euro en ads, necesitas saber dos cosas: a quién te diriges y qué problema real le solucionas. El JTBD te obliga a pensar en el "progreso" que tu cliente busca (el outcome), mientras que el ICP te ayuda a definir las características demográficas, firmográficas y tecnográficas de las empresas y personas que tienen ese "job".

• Por qué funcionan juntos: El ICP te da el target, el JTBD te da la motivación. Sin el JTBD, tu ICP es solo un conjunto de datos demográficos. Sin el ICP, tu JTBD es una necesidad abstracta sin un público al que venderle.

• Micro-caso: Una startup de software de contabilidad para freelances o independientes. Su ICP son freelancers de entre 25-40 años en el sector creativo. Su JTBD no es "hacer facturas", es "liberarme de la ansiedad de los impuestos para poder enfocarme en mi trabajo creativo y que la DIAN no me respire la nuca". Todo tu marketing cambia con esa perspectiva.

Escalón 2: El Mensaje (Estrategia de Comunicación)

• Frameworks combinados: positioning (según April Dunford) + StoryBrand (SB7)

• La Lógica: Una vez que sabes a quién hablas y qué necesitan, debes definir tu lugar en el mercado y conectar tu valor de forma que resuene. El framework de positioning te ayuda a encontrar tu ventaja competitiva única respondiendo a preguntas clave (¿Alternativas? ¿Atributos únicos? ¿Valor para quién?) muchos se corchan aquí. StoryBrand te da la estructura narrativa para comunicar ese posicionamiento, poniendo al cliente como el héroe y a tu marca como el guía.

• Por qué funcionan juntos: Positioning define la esencia de tu estrategia de mercado. StoryBrand la convierte en una historia que tu ICP entiende y recuerda. Uno es el cerebro (lógica, estrategia), el otro es el corazón (narrativa, emoción).

• Micro-caso: La misma startup de contabilidad. Su Positioning es: "Para emprendedores creativos que encuentran abrumadora la contabilidad tradicional, nuestro software es la única solución que automatiza el 90% de sus impuestos con una interfaz que se siente más como una app de productividad que como un software financiero". Su StoryBrand usaría esta base para crear una web donde el emprendedor es el héroe que lucha contra el villano (la burocracia) y ellos son el guía que le da un plan (el software).

Escalón 3: La adquisición (tracción inicial)

• Frameworks combinados: Bullseye Framework + AARRR Metrics

• La Lógica: Ahora sí, es hora de atraer gente. Pero en lugar de disparar a todo lo que se mueve o tiros al aire para ver si cae una paloma o un avión, necesitas un método. El bullseye framework te ayuda a identificar y priorizar sistemáticamente los canales de adquisición más prometedores. AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue) te da el cuadro de mando para medir la eficacia de esos canales a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente, no solo en la adquisición.

• Por qué funcionan juntos: Bullseye te ayuda a decidir dónde pescar. AARRR te dice si los peces que pescas son los correctos y si se quedan en el estanque. Evita que te enamores de un canal que genera leads de baja calidad que nunca activan o retienen. Ten cuidado si sientes esto obvio, pega en el ego del marketero y el equipo, pero cuando les preguntas a profundidad como esta construido el embudo pirata y como fusionamos a lo goku con bullseye, viene el mico de platos de homero.

  

• Micro-caso: Nuestra startup identifica 3 canales prometedores en su bullseye:

  • 1) Contenido SEO en blogs de diseño

  • 2) Publicidad en Instagram/Pinterest

  • 3) Colaboraciones con influencers de productividad.

  Usan AARRR para medir cuál de ellos trae usuarios que no solo se registran (adquisición) sino que completan el onboarding (activación) y siguen usándolo al mes siguiente (retención).

Escalón 4: La experiencia (activación y hábito)

• Frameworks combinados: Aha! moment + Hook Model (de Nir Eyal)

• La Lógica: Traer usuarios no sirve de nada si no experimentan el valor de tu producto rápidamente. El objetivo aquí es identificar el "Aha! moment" (la acción o conjunto de acciones que hacen que un usuario entienda el valor central) y llevarlo allí lo más rápido posible. El hook model (trigger, action, variable reward, investment) te da la mecánica para construir un producto que cree hábitos y haga que los usuarios vuelvan solos.

• Por qué funcionan juntos: el aha! moment es el destino. El hook model es el vehículo que lleva al usuario a ese destino una y otra vez hasta que se convierte en un comportamiento automático. Juntos, son el motor del Product-Led Growth (PLG).

• Micro-caso: La startup descubre que su "Aha! moment" es cuando un usuario conecta su cuenta bancaria y ve cómo se clasifican automáticamente sus gastos. Su Hook model podría ser: Trigger (email recordando la declaración trimestral, está una señal para quienes tenemos que declarar renta este mes, pilas pues), Action (abrir la app y revisar), Variable Reward (descubrir cuánto puede deducir este mes), Investment (subir un nuevo ticket de gasto, mejorando el sistema para el futuro).

Escalón 5: La optimización (escalado sistemático)

• Frameworks combinados: Growth Loops + HADI Cycles

• La Lógica: Has construido una base sólida. Ahora es el momento de echarle gasolina al fuego. Los growth loops cambian la mentalidad de un embudo lineal a un sistema que se retroalimenta (ej: un usuario invita a otro, que a su vez invita a otro, ojo no es MLM, es el ejemplo de siempre del loop de LinkedIn). Los HADI cycles (hypothesis, action, data, insight) te proporcionan el proceso científico de experimentación para optimizar y acelerar esos bucles.

• Por qué funcionan juntos: Los Growth Loops definen la máquina de crecimiento de tu negocio. Los ciclos HADI son la caja de herramientas que usas para tunear y mejorar cada parte de esa máquina. Sin loops, tus experimentos son mejoras incrementales aisladas. Sin un ciclo de experimentación, tus loops se estancan.

• Micro-caso: La startup define un loop de contenido:

  • 1) Crean una plantilla de presupuesto para freelancers (SEO).

  • 2) El usuario la descarga y para usarla se registra en la versión gratuita.

  • 3) Dentro del producto, se le invita a compartir esa plantilla con otros colegas para desbloquear una función avanzada (referral).

  Usarían ciclos HADI para probar hipótesis como: "¿Cambiar el color del botón de compartir aumentará el ratio de referidos en un 5%?".

  La pregunta típica del botón 😂

¿Qué hacer ahora?

La Escalera del growth no es una fórmula mágica, es un mapa. Te da claridad y secuencia. Te obliga a construir una base sólida antes de intentar escalar, siéntete libre de intercambiar los modelos siempre y cuando cuides la lógica o sientas que es así.

Si hoy me uniera a una startup en fase semilla como Head of growth, no empezaría a correr campañas.

Empezaría en el Escalón 1.

Mi pregunta para ti es: ¿En qué escalón sientes que está atascado tu equipo ahora mismo?

Déjame un comentario o respóndeme a este email. Me encantaría conocer tu experiencia.

Si esto te ha aportado algo, el mejor favor que puedes hacerme es compartirlo con algún colega que esté luchando por poner orden en su estrategia de marketing.

Y si no estás suscrito, ya sabes qué hacer.

No olvides obtener tu copia de este gran recurso, no es la típica guia es conectar tu equipo y de una vez accionar.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Stormy el primer agente AI que te ayuda a buscar tus influenciadores o si estas en B2B y quieres explorar LinkedIn o Newsletter como un nuevo canal de adquisición, mis amigos de OhMyNewst es la mejor opción.

➡️ Crawlercheck es básica pero al grano, por si quieres validar si tu website o el de tu cliente esta libre de indexar(más bien leer) en los LLMs.

➡️ Clever prompt si estas iniciando con la AI y no tienes mucho contexto del prompt engineering, esta herramienta te ayudará.

Me surgió una pregunta ¿Por qué vamos a tener que hablar de estrategias de Account-Based Marketing que nadie más está usando? Porque mientras todos juegan con las mismas herramientas de siempre, tú vas a estar construyendo tu imperio de aguacates premium para C-levels como si fueras el rápido y furioso del marketing B2B.

Qué raro, pero justo la intensión de esta entrega, fue traer un caso de uso un poco loco, un ecommerce de aguacates para c-leves.

¿Por qué? Porque justo estamos entrando en una etapa de negociaciones donde lo tradicional no es tan efectivo, como lo más loco o extraordinario ya es demasiado, esto es retador, así que traje algo retador.

Si quieres adelantarte o ir a una versión lite, HubSpot ha construido esta guía práctica que te muestra, paso a paso, cómo aplicar una estrategia de Account-Based Marketing (ABM) para identificar, atraer y convertir cuentas de alto valor en menos tiempo, mediante la alineación efectiva entre marketing y ventas.

A manera personal, déjame contarte algo que descubrí hace poco: los aguacates premium pueden venderse hasta en $15 dólares POR UNIDAD en mercados corporativos especializados. ¿Pagarías por un aguacate premium? Todo depende del saldo de tu cuenta.

El Framework "El Aguacate Dorado"

Imagínate que Andres Bilbao (Co-founder Rappi, para traer un cliente difícil al ejercicio) recibe en su casa una caja personalizada con 6 aguacates perfectos, cada uno con una tarjeta que dice: "Señor Bilbao, así como estos aguacates necesitan el tiempo perfecto para madurar, su estrategia de expansión en Latinoamérica necesita el socio perfecto. - Aguacates Premium Corp."

¿Suena loco? Totalmente. ¿Funciona? Toca experimentarlo, para eso está el growth (⛳️ ¿Tus comerciales saben construir tácticas growth? O solo es trabajo de los de growth).

Eso es lo que diferencia las estrategias ABM ocultas de las tradicionales. No se trata de mandar 1,000 emails genéricos, se trata de crear momentos únicos que tu competencia ni siquiera sabe que existen.

No es reclutar vendedores de la NASA, pero reclutar vendedores que les gusta pensar y se desafían con la IA es otro cuento.

Las 4 sombras del ABM que no hemos identificado

1. Signal-based selling: el radar del aguacate

Esta estrategia va más allá del lead scoring tradicional. Imagínate tener un radar ultra-sensitivo que detecta cuando el CEO de una Fortune 500 busca "healthy corporate snacks" en Google, visita páginas de nutrición ejecutiva, o cuando su asistente ejecutiva empieza a investigar "premium fruit delivery services".

¿Cómo funciona en tu ecommerce de aguacates?

Tools como 6sense, Bombora, y UserMotion rastrean estas micro-señales y te permiten aparecer en el momento exacto cuando ese CEO está pensando: "Necesitamos mejorar el bienestar de nuestros ejecutivos".

Ejemplo real: Cuando detectas que el CFO de una empresa Fortune 500 ha visitado 3 veces tu página de "Aguacates Orgánicos Premium" en una semana, NO le mandas un email genérico ¿o si? Ojo con esas secuencias planas, recuerda que estamos en la era de la hyperpersonalización. Le envías una muestra personalizada con un análisis nutricional comparativo entre aguacates comerciales vs. tus aguacates premium, junto con un estudio de caso de cómo otra empresa similar mejoró la productividad ejecutiva en 23% implementando snacks saludables.

Aunque esa estrategia pasa raspando el examen, con AI podríamos generar demos interactivos proyectando esos escenarios. ¿Tu equipo comercial puede hacerlo? ¿Saben que es lovable? Si, ya no te exime de nada, todos debemos desarrollar habilidades AI.

2. Voice of customer ABM: El efecto dominó del aguacate

Esta es la estrategia más oculta porque va contra la intuición. En lugar de hablar de TU producto, dejas que tus clientes actuales sean tus vendedores antes prospectos específicos.

¿Cómo se aplica?

Imagina que ya tienes como cliente al CEO de una empresa tecnológica que da la vida por tus aguacates (suena raro leerlo en voz alta 😂). Puedes usar tools como Gong y Chorus para identificar las frases exactas que usa para describir el valor que recibe. Luego, organizas que ese CEO "casualmente" mencione tu servicio en eventos donde estén otros CEOs de tu target. (aja huele a loop)

El caso del aguacate viral: Una empresa logró que su cliente (CEO de una startup unicornio) publicara en LinkedIn una foto de su desayuno ejecutivo con aguacates premium, mencionando cómo "estos aguacates de [Tu Empresa] son parte de mi rutina matutina para mantener el enfoque en decisiones de alto impacto".

Resultado: 14 CEOs de empresas similares contactaron directamente preguntando por el servicio.

3. Dynamic pricing ABM: El Aguacate que vale oro

Aquí es donde se pone científica la cosa. Usas algoritmos de pricing en tiempo real específicamente para cuentas ABM, ajustando precios basados en (el marrano, ups 🤭 se me salió un dicho inocente que todos decimos en Colombia, en cualquier estrato):

• Nivel de engagement de la cuenta

• Intelligence competitiva

• Presupuesto estimado del prospecto

• Urgencia detectada en sus señales.

Implementación práctica:

Para el CEO de una empresa que factura $500M anuales, tus aguacates premium cuestan $15 cada uno con packaging de lujo y entrega en menos de 4 horas.

Para el CEO de una startup Serie B, mismo aguacate, packaging premium, pero diferente, precio $8, entrega en 24 horas.

¿Es el mismo aguacate? Sí. ¿Es el mismo valor percibido? Absolutamente no.

Tenemos que aprender a interpretar en datos y patrones que influencia la decisión, ¿precio o tiempo? ¿Qué compra habitualmente un CEO, precio o tiempo?

Toolsitas: Dynamic Pricing AI, Reactev, integradas con tu CRM ABM.

4. Customer journey orchestration: La sinfonía del aguacate

No se trata de secuencias de email. Se trata de crear experiencias adaptativas que cambian en tiempo real basado en el comportamiento de tus prospectos, ¿cuántos tipos de correo redacta tu equipo comercial y cuantos reciclan con cada prospecto?

El journey del CEO a testear:

Día 1: Recibe un artículo personalizado sobre "Nutrición Ejecutiva en tiempos de alta presión" (no mencionas tu producto).

Día 3: Su asistente recibe un email con "5 Snacks que potencian la claridad mental de CEOs e incrementan el salario de sus asistentes" (tu aguacate aparece como #3).

Día 7: El CEO visita tu website → Trigger automático → Al día siguiente recibe una muestra gratuita con una nota: "Para que experimente la diferencia antes de decidir". ¿De dónde me saco la dirección? ¡Buscando, buscando! Por no decir que se lo puedes pedir a la AI.

Día 10: Si abre la muestra, pero no ordena → Recibe case study de otro CEO similar.

Día 14: Si no responde → Pausa la secuencia por 30 días, luego reinicia con contenido diferente.

El framework tradicional vs. el oculto:

El Momento de la Verdad

Si llegaste hasta aquí, probablemente estás pensando: "Milton, esto suena increíble, pero ¿realmente funciona?"

La respuesta es: Solo si lo ejecutas como un ingeniero de F1, no como un conductor de domingo.

Estas estrategias no son para todos. Son para quienes entienden que el futuro del B2B no está en hacer más de lo mismo, sino en hacer cosas que tu competencia ni siquiera sabe que existen, pero que requiere el esfuerzo y formación como lo tendría un equipo de F1.

Ahora, para terminar, un promptcito para que realices un diagnóstico rápido de tu estrategia ABM y qué nuevas tácticas del lado oscuro puedes testear (copia y pega en tu LLM favorito) 👇🏻

# 🏎️ ABM GARAGE: Diagnóstico Avanzado + Tácticas Ocultas

*Bienvenido al laboratorio donde convertimos estrategias ABM ordinarias en máquinas de crecimiento extraordinarias. Café listo, motores encendidos.* ☕️

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## FASE 1: DIAGNÓSTICO GRANULAR ABM
*Responde estas 8 preguntas para generar tu ABM Health Score personalizado:*

### **CONTEXTO DE NEGOCIO**
**1.** **Industria + Modelo:** ¿Cuál es tu industria específica y modelo de negocio? *(Ej: SaaS B2B para manufactura, servicios legales especializados, marketplace industrial, etc.)*

**2.** **Ciclo de Decisión:** ¿Cuánto dura típicamente tu proceso de venta desde primer contacto hasta cierre? *(< 30 días / 1-3 meses / 3-6 meses / 6+ meses)*

### **MADUREZ TECNOLÓGICA**
**3.** **Stack Actual:** Selecciona tu nivel tecnológico actual:
- [ ] **Básico:** CRM + email marketing
- [ ] **Intermedio:** CRM + automation + analytics básico
- [ ] **Avanzado:** CDP + intent data + attribution multi-touch
- [ ] **Elite:** AI predictiva + real-time personalization + omnichannel orchestration

**4.** **Señales de Intención:** ¿Cómo detectas actualmente el interés de cuentas objetivo?
- [ ] Formularios web y demo requests únicamente
- [ ] Website behavior + content engagement
- [ ] Intent data de terceros + behavioral signals
- [ ] Predictive AI + competitive intelligence + ecosystem signals

### **RECURSOS Y CAPACIDADES**
**5.** **Equipo ABM:** ¿Cuál describe mejor tu setup actual?
- [ ] **Solo:** 1 persona manejando ABM part-time
- [ ] **Startup:** 2-3 personas dedicadas a growth/ABM
- [ ] **Escalado:** Equipo especializado de 4-8 personas
- [ ] **Enterprise:** Equipos cross-funcionales 10+ personas

**6.** **Presupuesto Mensual ABM:** *(Herramientas + ads + contenido + personal)*
- [ ] < $5K USD
- [ ] $5K - $15K USD  
- [ ] $15K - $50K USD
- [ ] $50K+ USD

### **DESAFÍOS ESPECÍFICOS**
**7.** **Mayor Pain Point Actual:** Selecciona tu principal desafío:
- [ ] **Identificación:** No sabemos qué cuentas target priorizar
- [ ] **Engagement:** Las cuentas no responden a nuestros outreach
- [ ] **Conversión:** Generamos interés pero no cierran deals
- [ ] **Escalabilidad:** No podemos mantener personalización a gran escala
- [ ] **Atribución:** No medimos ROI por cuenta efectivamente

### **OBJETIVOS Y CONTEXTO**
**8.** **Meta Principal 2025:** ¿Cuál es tu objetivo #1 para ABM?
- [ ] **Penetración:** Abrir 50+ cuentas enterprise nuevas
- [ ] **Expansión:** Crecer revenue 2-3x en cuentas existentes  
- [ ] **Eficiencia:** Reducir costo de adquisición por cuenta 40%+
- [ ] **Velocidad:** Acelerar ciclo de venta 30%+
- [ ] **Retención:** Aumentar NPS y reduce churn en cuentas clave

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## FASE 2: ABM HEALTH SCORE + DIAGNÓSTICO PERSONALIZADO

*[El sistema procesará tus respuestas y generará tu puntuación en 4 dimensiones clave]*

**Basado en tu perfil, aquí está tu diagnóstico ABM específico:**

### 📊 **TU ABM HEALTH SCORE**
- **Sofisticación Tecnológica:** [X/10]
- **Madurez Operacional:** [X/10]  
- **Recursos y Capacidades:** [X/10]
- **Alineación Estratégica:** [X/10]
- **SCORE TOTAL:** [X/40] → **Nivel: [BÁSICO/INTERMEDIO/AVANZADO/ELITE]**

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## FASE 3: TÁCTICAS OCULTAS ABM PERSONALIZADAS

*Basado en tu nivel y contexto específico, aquí están las 3-4 tácticas ocultas que transformarán tu ABM:*

### **NIVEL BÁSICO (Score 8-16) - "Foundation Hacks"**

**🎯 TACTIC #1: Micro-Account Intelligence Layering**
Combina 3 fuentes de datos en tiempo real: LinkedIn Sales Navigator + Google Alerts + industry reports para crear "inteligencia de cuenta" que el 90% ignora.

**🎯 TACTIC #2: Job-to-be-Done Micro-Segmentation**
Segmenta cuentas no por industria, sino por el "trabajo" específico que tu solución ayuda a completar. Mismo sector, diferentes jobs = diferentes approaches.

**🎯 TACTIC #3: Content Syndication Estratégica**  
Publica tu mejor contenido en comunidades/foros donde tu ICP pasa tiempo (no solo LinkedIn). Reddit, Discord, industry Slack groups = goldmine oculta.

### **NIVEL INTERMEDIO (Score 17-24) - "Growth Accelerators"**

**🎯 TACTIC #1: Behavioral Trigger Stacking**
Crea secuencias de 3-4 micro-actions que predicen intent de compra con 85% precisión. Ej: Whitepaper download + pricing page visit + competitor comparison = hot account alert.

**🎯 TACTIC #2: Cross-Pollination de Cuentas**
Identifica patrones de comportamiento en tus mejores clientes y "replica" esos triggers en cuentas prospect similares. Customer success data = ABM gold.

**🎯 TACTIC #3: Predictive Content Mapping**
Usa AI para predecir qué contenido consumirá cada stakeholder en cada etapa, basado en patterns de cuentas similares cerradas.

### **NIVEL AVANZADO (Score 25-32) - "Hidden Weapons"**

**🎯 TACTIC #1: Intent Signal Triangulation**  
Combina intent data de 1st party + 3rd party + social listening + competitive intel para crear "intent score" propio que supera herramientas comerciales.

**🎯 TACTIC #2: Dynamic Persona Shifting**
Adapta messaging/content en tiempo real basado en quién de la buying committee está más activo. El CFO entra más → shift a ROI content automáticamente.

**🎯 TACTIC #3: Competitive Displacement ABM**
Identifica cuentas usando competidores y crea campañas específicas de "switching" con case studies de migrations exitosas + competitive battlecards personalizadas.

### **NIVEL ELITE (Score 33-40) - "Secret Weapons"**

**🎯 TACTIC #1: Quantum ABM (Multi-Reality Buyer Journey)**
Crea múltiples "realidades" de buyer journey para la misma cuenta, testea diferentes approaches simultáneamente, y dobla down en el que muestra más engagement.

**🎯 TACTIC #2: Neuro-ABM (Psychological Trigger Engineering)**
Usa principios de behavioral economics para diseñar secuencias que activan specific cognitive biases en cada stakeholder (anchoring, loss aversion, social proof timing).

**🎯 TACTIC #3: Ecosystem ABM Orchestration**  
Coordina partners + customers + influencers para crear "pressure from all angles" en cuentas target. La cuenta siente que "everyone is talking about you" phenomenon.

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## FASE 4: PLAN DE IMPLEMENTACIÓN PERSONALIZADO

### **TUS PRÓXIMOS 30 DÍAS:**
**Semana 1:** [Táctica específica basada en tu score + mayor pain point]
**Semana 2:** [Segunda táctica priorizada]  
**Semana 3:** [Integración y automatización]
**Semana 4:** [Medición y optimización]

### **MÉTRICAS A TRACKEAR:**
- **Cuenta-Level:** Account Progression Rate, Days to First Meeting, Stakeholder Engagement Score
- **Pipeline:** ABM-Sourced Pipeline, Velocity por Cuenta, Deal Size Average
- **Eficiencia:** Cost per Engaged Account, Content Consumption Rate, Channel Attribution

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**🏁 ¿Listo para implementar estas tácticas ocultas y convertir tu ABM en una máquina de crecimiento imparable?**

*Guarda este diagnóstico, implementa las tácticas de tu nivel, y vuelve en 60 días para re-evaluar y desbloquear el siguiente tier.*

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*ABM Garage by Milton Suarez © 2025

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Remove Text el Photoshop hecho AI, para eliminar ese texto de imágenes.

➡️ Podclips por si tienes un podcast, pero no tiempo, la AI te hace magia (aplican terminos y condiciones 😂)

➡️ PixelesQ por si ya te has familiarizado con Cursor.

Esto es un ejercicio atrevido, pero que nos ayuda a entender por qué realmente varias personas estamos obsesionados con aprender inteligencia artificial en forma.

Claramente, este cálculo depende de enfoque, habilidades y 13 variables más, pero lo que sí deja en evidencia es la aceleración que si o si nos abre tener de mano derecha la IA (sin reemplazar el pensar).

Con esto, hoy he traído un ejercicio interesante de como podemos involucrar toda una biblioteca de conocimiento en un objetivo con IA. Para que comprendas la importancia de absorber los diferentes modelos - frameworks - artifacts para armar tu esquema de ejecución.

Pero antes, te invito a explorar la nueva biblioteca de recursos IA que HubSpot ha creado para marketers, depurada y directa al grano para tu equipo [gratis como siempre para mi people de esta news] 👇🏻👇🏻👇🏻

¿Qué es OODA Loop?

Desarrollado por el coronel John Boyd, es un modelo de toma de decisiones centrado en la rapidez y la adaptación en entornos dinámicos.

Comprendiendo el nivel de responsabilidad que tiene un coronel y los escenarios a los que se enfrenta, por que no tomar esa estructura para nuestros retos de growth, que cambian de forma constante y la cantidad de experimentos que debemos ejecutar nos puede llevar a tomar decisiones no acertadas.

Así que tome este modelo y un reto como cualquier otro de una startup en crecimiento para resolverlo combinando adicional otros frames que hemos amplificado en esta news.

Reto: Adquirir 5000 Usuarios B2B en 30 Días, Sin presupuesto de ads con un enfoque en growth orgánico (normal, de todos los días 😅)

¿Cómo lograrlo? O al menos el intento

Este modelo se caracteriza en primero observar (algo que al inicio nos cuesta, cuando no estamos acostumbrados a invertir tiempo en pensar, nos dicen a la cima de la montaña y como jóvenes arrasamos los primeros 10 kilómetros, pero luego entramos en aprietos y viene a la mente, tuve que planear por donde subir.)

De hecho te pregunto, que tanto observas ¿? Y no se trata solo de ver dashboards, es aprender a ver entrelíneas para correlacionar y buscar patrones, entrevistar usuarios, desarmar el Smartlook o Hotjar de la actividad del usuario.

Detalle al detalle, como tomar una fotografía rápida de todo lo que ocurre a tu alrededor para entender claramente la situación.

Luego interpretas los posibles significados, a este segundo paso le llamamos orientar la acción, por qué hizo ese click, por qué no termino la acción si el botón era gigante (pero en color rojo y a la izquierda) y construir todo un flujo de acciones promedio para recrear los escenarios del usuario frente al producto o servicio.

Es como consultar un mapa mental que te ayuda a identificar dónde estás parado y hacia dónde te conviene ir.

El tercer paso es para decidir, cuál es el camino más rápido o más rentable, táctica corta o larga, con producto o sin producto, mejor dicho que vamos a hacer, pero no con la intuición o percepción, los números deben guiar la decisión y mi frame favorito ICE es el mejor para este step.

Es como elegir una ruta específica en Google Maps después de analizar las distintas opciones (la más rápida, la más segura o la que tenga menos tráfico).

Por último Actuar, de forma más clara, descartando lo inseguro de lo seguro como buen piloto de la Fórmula 1, evaluar el giro que di, para corregir el siguiente comprendiendo mi carro y el ambiente.

Es dar ese volantazo o pisar el acelerador en el momento justo para avanzar.

Si analizas bien estos pasos y lo asocias a alguna película militar, conectarás los puntos, es la forma en que toman decisiones para ejecutar una misión o no.

Mi recomendación: Top Gun: Maverick

🧠 Puntos importantes que tienes que medir en esta simulación de adquisición de usuarios + los agentes AI a construir:

Aquí es donde se pone ruda la cosa, pues te expone 100% a tus habilidades vibe coding (o no) para darle vida a esta carrera de relevos de agentes IA.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡ Jeeva AI el mini mano derecha para los sellers o closers sin duda, le falta el sync devuelta al CRM para solucionar el gran problema de tener el pipeline actualizado.

➡️ TalentSprout llego el momento de salir a la cancha a los de RH, a optimizar en masa la entrevista de candidatos.

➡️ AgentHunter el marketplaces de agentes AI

Las cosas se parecen a su dueño y Grok lo ha demostrado. Fue dramático y, como siempre, los bomberos salen a realizar tiktoks invocando skynet, yo realmente lo veo más del lado sarcástico, pues papá Elon es su mayor influencia en el modelo, era lo más probable en ocurrir.

Pero si hablamos de locura, esa presión o vacío de tener que aprender IA porque en la nuca tienes el cuchillo de AI employed o tu silla quedará disponible, pero el único esfuerzo que te brindan es licencia GPT compartida con 6 compañeros y pídale a la IA.

Pues bueno, me lancé al agua y preconstruí un frame que te puede servir de forma individual o como equipo o como líder para aprender de IA y luego implementar.

Por qué se nos olvidó que primero aprendimos a gatear y caminar para correr? Lo mismo sucede con la IA.

Ahora, para complementar todo lo que te voy a aterrizar hoy, es importante que lo complementes con el siguiente espacio (es gratis para tu equipo)👇🏻

En estos días se habla mucho de la pérdida de tráfico, del nuevo GEO y cómo ahora podemos posicionar antes los LLMs. Bueno, en este espacio van directo al grano, solo debes registrarte aquí. (Los cupos son limitados, así que el que madruga, la IA lo ayuda).

👉🏻 o aquí también

Framework para aprender IA siendo marketero (o no)

Son 7 etapas, si no sabes en cuál te encuentras, puedes usar el siguiente prompt 👇🏻 para que la misma IA construya las preguntas necesarias para realizarte un test y puedas determinar tu nivel, aunque realmente empezar desde cero siempre será bueno, repasar y aprender detallitos que no teníamos en el radar.

🚨 (Scrollea para avanzar con el framework).

# Evaluador de nivel de conocimiento de IA para Marketing Digital

## PROMPT PARA COPIAR Y PEGAR:

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**INSTRUCCIONES:** Copia todo el texto a continuación y pégalo directamente en tu modelo de IA preferido (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.)

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Eres un evaluador experto en agentes de IA aplicados al marketing digital. Tu misión es determinar el nivel actual del usuario en las 7 etapas de maestría en agentes de IA, específicamente en el contexto del marketing digital, y proporcionarle un puntaje numérico del 1 al 100 junto con recomendaciones personalizadas.

## CONTEXTO DE EVALUACIÓN: MARKETING DIGITAL

Los agentes de IA en marketing digital pueden:
- Automatizar campañas publicitarias
- Personalizar contenido para audiencias específicas
- Analizar datos de comportamiento del consumidor
- Optimizar SEO y SEM automáticamente
- Gestionar redes sociales de forma autónoma
- Crear copy persuasivo para diferentes canales
- Segmentar audiencias dinámicamente

## METODOLOGÍA DE EVALUACIÓN

Harás exactamente 7 preguntas (una por nivel) de forma secuencial. Cada pregunta vale 14.3 puntos (total 100 puntos).

### ESTRUCTURA DE EVALUACIÓN:

**PREGUNTA 1 (Nivel 1 - Comprensión Básica):**
"Para comenzar, cuéntame: ¿Qué entiendes por 'agente de IA' en marketing digital? ¿En qué se diferencia de usar ChatGPT manualmente para crear un post de Instagram?"

**Criterios de puntuación:**
- 0-5 puntos: No distingue entre herramientas de IA y agentes autónomos
- 6-10 puntos: Comprende conceptos básicos pero con confusión
- 11-14 puntos: Comprende claramente autonomía, triggers y diferencias

**PREGUNTA 2 (Nivel 2 - Prompting y Roles):**
"¿Has creado prompts específicos para generar contenido de marketing? Comparte un ejemplo de cómo estructurarías un prompt para que un agente genere copy para emails de una campaña de e-commerce."

**Criterios de puntuación:**
- 0-5 puntos: No conoce técnicas de prompting estructurado
- 6-10 puntos: Conoce prompting básico pero sin contexto marketing
- 11-14 puntos: Domina prompting con contexto, audiencia y objetivos específicos

**PREGUNTA 3 (Nivel 3 - Memoria y Contexto):**
"¿Cómo diseñarías un agente que recuerde las preferencias de cada cliente y personalice automáticamente el contenido según su historial de compras y comportamiento?"

**Criterios de puntuación:**
- 0-5 puntos: No comprende sistemas de memoria persistente
- 6-10 puntos: Comprende conceptos básicos de memoria pero sin implementación
- 11-14 puntos: Conoce embeddings, vectores y personalización dinámica

**PREGUNTA 4 (Nivel 4 - Herramientas y Ejecución):**
"Describe cómo crearías un agente que pueda ejecutar acciones reales como: publicar en redes sociales, ajustar presupuestos de Google Ads, o enviar emails personalizados basándose en triggers específicos."

**Criterios de puntuación:**
- 0-5 puntos: No conoce integración con APIs de marketing
- 6-10 puntos: Comprende el concepto pero sin experiencia práctica
- 11-14 puntos: Conoce APIs (Facebook, Google, Mailchimp) y function calling

**PREGUNTA 5 (Nivel 5 - Razonamiento Multi-Paso):**
"¿Cómo implementarías un agente que pueda crear una campaña completa de marketing: desde análisis de audiencia, hasta creación de contenido, configuración de anuncios y optimización automática basándose en métricas?"

**Criterios de puntuación:**
- 0-5 puntos: No comprende procesos de planificación complejos
- 6-10 puntos: Comprende los pasos pero sin metodología de implementación
- 11-14 puntos: Conoce frameworks como Chain-of-Thought aplicados a marketing

**PREGUNTA 6 (Nivel 6 - Sistemas Multi-Agente):**
"¿Has diseñado sistemas donde múltiples agentes colaboren en marketing? Por ejemplo: un agente para contenido, otro para análisis de datos, y otro para optimización de campañas, todos trabajando juntos."

**Criterios de puntuación:**
- 0-5 puntos: No conoce arquitecturas multi-agente
- 6-10 puntos: Comprende el concepto pero sin experiencia práctica
- 11-14 puntos: Ha implementado o diseñado sistemas colaborativos

**PREGUNTA 7 (Nivel 7 - Ecosistemas Autónomos):**
"¿Cómo crearías un ecosistema completamente autónomo que maneje todo el marketing digital de una empresa: desde la captación de leads hasta la retención de clientes, con mínima intervención humana?"

**Criterios de puntuación:**
- 0-5 puntos: No comprende automatización empresarial completa
- 6-10 puntos: Comprende el concepto pero sin visión de implementación
- 11-14 puntos: Puede diseñar arquitecturas empresariales autónomas

## PROCESO DE EVALUACIÓN:

1. **Haz las 7 preguntas una por una**
2. **Espera la respuesta del usuario antes de continuar**
3. **Asigna puntos internamente (no los muestres hasta el final)**
4. **Después de la pregunta 7, proporciona el resultado final**

## FORMATO DE RESULTADO FINAL:

```
🎯 EVALUACIÓN COMPLETADA - AGENTES DE IA PARA MARKETING DIGITAL

📊 PUNTAJE TOTAL: [X]/100 puntos

🏆 NIVEL DETERMINADO: Nivel [X] - [Nombre del nivel]

📈 DESGLOSE DE PUNTUACIÓN:
- Nivel 1 (Comprensión Básica): [X]/14 puntos
- Nivel 2 (Prompting y Roles): [X]/14 puntos  
- Nivel 3 (Memoria y Contexto): [X]/14 puntos
- Nivel 4 (Herramientas y Ejecución): [X]/14 puntos
- Nivel 5 (Razonamiento Multi-Paso): [X]/14 puntos
- Nivel 6 (Sistemas Multi-Agente): [X]/14 puntos
- Nivel 7 (Ecosistemas Autónomos): [X]/14 puntos

💪 FORTALEZAS IDENTIFICADAS:
- [Lista específica basada en respuestas]

🎯 ÁREAS DE MEJORA:
- [Lista específica basada en respuestas]

📚 RECOMENDACIONES PERSONALIZADAS PARA MARKETING:
- Herramientas recomendadas: [Lista específica]
- Cursos/recursos sugeridos: [Lista específica]
- Proyectos prácticos: [Lista específica]

🚀 PRÓXIMOS PASOS PARA AVANZAR:
[Descripción específica de qué estudiar para alcanzar el siguiente nivel]

💡 CASOS DE USO INMEDIATOS PARA TU NIVEL:
[3-5 aplicaciones prácticas que puedes implementar ahora]
```

## REGLAS DE EVALUACIÓN:

1. **Haz solo UNA pregunta a la vez**
2. **Espera la respuesta antes de continuar**
3. **Sé específico en el contexto de marketing digital**
4. **Pide ejemplos concretos, no solo teoría**
5. **Mantén un tono profesional pero amigable**
6. **Al final, proporciona el puntaje total y recomendaciones**

## MENSAJE DE INICIO:

"¡Hola! Soy tu evaluador especializado en agentes de IA para marketing digital. Te haré 7 preguntas específicas para determinar tu nivel actual de conocimiento y darte un puntaje del 1 al 100, junto con recomendaciones personalizadas para tu crecimiento profesional.

Cada pregunta se enfoca en aplicaciones reales de agentes de IA en marketing digital. Responde con honestidad y proporciona ejemplos concretos cuando sea posible.

**¿Listo para comenzar?**

**PREGUNTA 1 de 7:** Para comenzar, cuéntame: ¿Qué entiendes por 'agente de IA' en marketing digital? ¿En qué se diferencia de usar ChatGPT manualmente para crear un post de Instagram?"

---

**NOTA PARA EL USUARIO:** Una vez que copies y pegues este prompt, el modelo comenzará la evaluación automáticamente. Simplemente responde cada pregunta y al final recibirás tu puntaje completo y recomendaciones personalizadas.

Ahora sí, realizado tu autotest; vamos al grano, sin antes dejar algo claro:

Esta frame y la IA en general no busca reemplazar, busca potencializar, busca quien pueda construir y manejar la maquinaria, es aquí donde debes evolucionar tu perfil y aprender, por que de lo contrario si serás reemplazado por el operador de maquina que si se capacito en operarla.
Te reemplazan por no aprender, literal (Platzilover).

Cada paso te permite entender qué conceptos clave deberías profundizar y correlacionar, adicional sobre qué tareas diarias podemos asociarlo para iniciar a practicar con las tools que te recomiendo en cada paso.

El nivel entre cada etapa irá subiendo; de hecho, evidenciarás que primero te invito a construir el proceso, luego darle vida, construir proceso, darle vida, mismo loop.

Los 7 pasos tienen su razón de ser; te invitan primero a adaptarte a las bases de la IA, luego a combinarlo con tus conocimientos de marketing para finalizar con el liderazgo del área entre AI y marketing.

Para finalizar, la enseñanza es que no es fácil, es posible, esto te permitirá no caer en la piscina de vendehumos AI y unirte a nosotros, los aprendices de la AI con criterio y realismo, con un poquito de sensacionalismo, porque algo nos debe emocionar construir los nuevos perfiles de marketers para el futuro.

No olvides registrarte al webinar del jueves 24 de julio: 🇲🇽 10 am | 🇨🇴 11 am COL | 12 pm 🇨🇱, invita a todo tu equipo.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Magic Animator un plugin que te permite animar tus diseños de Figma, se puede decir que es similar a jitter video pero sin salir de Figma.

➡️ Intervo es la solución más rápida para crear un primer agente de chat o voz con IA a prueba de dummies como MVP.

➡️ AgentX te permite construir multiagentes de forma más amigable y freemium como nos gusta.

Venimos de una semana maratón en cuanto a IA, caídas nunca antes vistas (Google) nuevos jugadores, intro a LRM, pero al final del ejercicio todo se debe traducir al juicio final de toda estrategia: ROI.

HubSpot la marca oficial de esta newsletter, claramente lo entiende. Ha preparado un espacio intenso y dedicado de 3 días donde profundizarán en todo acerca de cómo estratégicamente podemos llegar al famoso ROI.

Seguramente contenido y especialistas que no encontraremos tan fácil a la vuelta de la esquina, así que la recomendación es sencilla: Regístrate y bloquea tu agenda.

🗓️ ¿Cuándo?

El martes 17, miércoles 18 y jueves 19 de junio de 2025 a partir de las 8:00 a.m. MEX | 9:00 a.m. COL | 10:00 a.m. CHL | 11:00 a.m. ARG | 4:00 p.m. ESP

👉🏻 Separa tu entrada aquí

La nueva “área” del marketing

Desde que entré al rabbit hole del término The $1 Billion One-Person Company comprendí la carrera de tiempo, no con el mundo, con nosotros mismos.

Marketing ha evolucionado a buen ritmo, hoy encontramos marketers al símil de atletas profesionales, con un gran rendimiento y creaciones.

Pero la IA no está presentando la nueva evolución a ser the one-person marketers, esta vez con una complejidad menor cuanto al skill técnico (ojo, no es no desarrollarlo), solo que el que sabe preguntar creará squads AI para sus proyectos ante habilidades complejas o que tocaba remar demasiado para adquirir esa estrella del piano.

Hace poco reflexionaba de una publicación-declaración de guerra que realizaba Manu acerca del modelo clásico de las agencias, dejar a un lado tanto proceso y briefcitis con burocracia y más bien iniciar ahora mismo a crear equipos enfocados en una parte de la estrategia.

De nuevo, si estás tomando esto como que te va a quitar tu trabajo, es porque te encuentras en dos situaciones:

1. No has estudiado ni comprendido realmente el potencial de usar la IA en pro de tu conocimiento y tareas. Si no estás por encima de la tarea, sí serás reemplazable y es tu responsabilidad.

2. Te encuentras consumiendo y no construyendo; la mejor forma es construir y eso no ha cambiado en nada. La curiosidad intelectual te aproxima más a quienes creamos procesos.

Al final del ejercicio, el mercado busca: quién adopta, quién comprende, quién se equivoca y quién propone, no a aquel que quedó en un loop de conformidad de hacer lo que debe vs el salario.

Estamos de nuevo en los juegos del hambre, pero en versión no te vas a morir ahora mismo, pero aprende, carajo.

Cuando creas tus squads de agentes AI te acercas vanidosamente al Doctor Strange, múltiples posibilidades. El que es full stack marketer, será quien funde las primeras agencias de pocas personas y múltiples AIs. Así mismo, los especializados tendrán la velocidad a su favor.

Si un prompt engineer tuviera que escribir el escenario de esas posibles realidades:

[SYSTEM]
Eres “Chief AI Architect”, experto en diseñar compañías unipersonales que escalan a 9-cifras usando micro-equipos de agentes de IA altamente especializados (“Squads Agents AI”). Tu misión: partir de la visión de una sola persona y construir todos los flujos, roles y playbooks de marketing para convertir esa agencia en un negocio de 1 B USD de facturación anual con la mínima fricción operativa humana posible.

[CONTEXT]
• Referencia visual: a la izquierda, la clásica jerarquía piramidal; a la derecha, un cerebro central (el founder) conectado con múltiples “mini-bots” (SEO, Paid, CRO, CRM, Content, Data, Growth, etc.).  
• Mantra: “Automate → Orchestrate → Compound → Scale”.  
• Norte estratégico: máxima eficiencia, time-to-money rápido, márgenes >80 %.  
• Filosofía: “The $1 Billion One-Person Company”: apalancamiento de capital, código y contenido → hiper-escalado sin head-count.

[VARIABLES DE ENTRADA]
Founder_Nombre = «<<<Coloca tu nombre>>>»  
Industria_Principal = «<<<Ej. SaaS B2B, E-commerce, HealthTech>>>»  
Mercado_Obj = «<<<LATAM / US / EU / Global>>>»  
Meta_Revenue = «<<<Ej. 10 M USD año 1 / 100 M USD año 3>>>»  
Tono_Marca = «<<<Racional / Disruptivo / Elegante / Humorístico>>>»  
Restricciones = «<<<Ej. Presupuesto inicial 5 k USD; No usar ads pagados en etapa 1>>>»  

[OUTPUT EXPECTATIONS]
1. **Mapa General**  
   • Diagrama ASCII o Mermaid que ilustre el hub (Founder) y sus Squads Agents AI.  
2. **Squads Catalog (tabla)**  
   | Squad | Objetivo Clave | Stack & APIs | KPI North Star | Prompt Principal | Triggers | Output | Recursos $/h | Prioridad 🚦 |  
3. **Playbook “Automate → Orchestrate → Compound → Scale” por Squad**  
   • Paso a paso detallado (bullet points) para cada fase.  
4. **Variaciones & Flujos**  
   a. *Bootstrapped* (💸 ≤ 10 k USD)  
   b. *Momentum* (📈 10-100 k USD MRR)  
   c. *Aggressive Scale* (🚀 100 k USD+ MRR)  
   — Para cada escenario incluye: canales core, cadencia de lanzamiento, presupuesto, riesgos y mitigaciones.  
5. **Roadmap 12 Meses**  
   • Timeline mensual con hitos, OKRs y compound loops.  
6. **Indicadores de Salud**  
   • Dashboard mínimo viable: 5 métricas críticas y fórmula.  
7. **Checklist de Implementación Instantánea** (🔑 Day-0 Ready)  
   • 10 acciones que el founder puede ejecutar hoy mismo para encender los agentes.  

[STYLE]
• Claro, directo y accionable; español neutro.  
• Usa emojis 🤖⚡️📊 para separar secciones y  mantener engagement.  
• Limita cada bullet a 20 palabras máx.  

[EXAMPLE CALL]
User: “Diseña mi $1 B One-Person Agency para una Startup SaaS B2B en US, meta 50 M USD año 2, tono racional, presupuesto inicial 25 k USD.”  
Assistant: *(devuelve la estructura completa solicitada arriba).*

[BEGIN]
Genera la **versión 1.0** con los datos de entrada provistos.

Ahora sí te emocionaste y lo usaste. Debo indicarte que te falta el 50% que no contempla estas realidades, experiencia, errores, variables de tu entorno y muchas cosas más que, claro, puedes complementar, pero por más escrita la receta, tu ejecución es la que te determina.

Dario Amodei, el CEO de Anthropic, confiado, ha declarado que para el 2026 veremos la primera empresa de mil millones de dólares con un solo empleado humano.

Creo también que para el 2026 veremos la nueva revolución de los marketeros con IA, pero será un grupo muy reducido, el que no tiene miedo y tiene las ganas de transformar o de hacer negocios.

Este es el último llamado para ti y tu equipo de trabajo, mañana inicia la ruta del ROI de HubSpot. Regístrate aquí.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Lovable es la herramienta que me atrevo a decir funablemente (aunque es la verdad y que!) si no la conoces, se te esta pasando el tren y no hablo del amor, ahora con su nueva líder de Growth que no es nada más ni menos que Elena Verna (mi mentora top) esta haciendo de las suyas, este fds que paso lovable estuvo free toda su funcionalidad y con retos.

➡️ Runner H un asistente que promete ayudar en el día a día, lo he probado un par de semanas y me ha salvado en alguna que otra tarea que se te pasa.

➡️ Job for agent uno de los primeros marketplaces al estilo Fiverr o Workana para darle vida o inspirarte en agentes AI requeridos hoy en día.

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Llegamos al ombligo del año; es impresionante y abrumador todos los avances que hemos vivido con la IA. Está complejo el ponernos al día y aplicar, pero aquí es donde realmente resalto la importancia de asistir a eventos o webinars que nos ahorren esa frustración o saturación.

Conversaba con el equipo de HubSpot y están haciendo un buen trabajo colocándose la 10 para ayudarnos con esto; sí no lo sabías, tienen una serie de IA y en pocos días tendrán un espacio donde profundizarán en las 7 tendencias que mandarán lo que nos queda de este 2025.

🧠 ¿Buscas claridad para tomar decisiones en marketing este año?

Este webinar te puede dar justo eso.

En 75 minutos, nos compartirán las tendencias que ya están transformando la industria, con herramientas concretas y ejemplos prácticos.

Además, invitaron a personas expertas de Canva, HubSpot y HypeAuditor para mostrar paso a paso cómo aplicar lo que funciona.

📌 Es una sesión pensada para quienes necesitan ejecutar, no solo planear (o sea, nosotros 😎).

👉🏻 Regístrate acá

¿Network effects?

Jeffrey Rohlfs economista, publicó un primer paper dándole forma al impacto de un crecimiento en red, como un usuario se beneficia si otro usuario se encuentra en la misma red para darle vida a ese beneficio; sin usuarios, muere el beneficio o solución.

Para hablarlo en español, el concepto se acuna en la telefonía: si Milton puede llamar a Lorena porque tiene teléfono, nos beneficiamos, pero si no tengo a quién, el valor se cancela.

Es tonto, pero es una perspectiva que omitimos en su total naturaleza, sobre todo cuando queremos implementar tácticas de growth, el famoso sistema de referidos, un microloop, etc.

Lo que conocemos filosóficamente como efecto de red se traduce a través de jeffrey de la siguiente forma:

El gran problema cuando queremos escalar y adquirir usuarios de forma obsesiva es que no hemos creado aún un % de retención estable, porque la correlación de usar un producto/servicio porque nos benefició es el efecto WOW y AHA moment.

Figma, Miro, Notion, OpenAI, incluso el mismo Napkin nos enseñan que un producto enfocado en una característica bien potencializada retiene y genera el voz a voz digital.

Creamos estrategias para atraer nuevos usuarios para explicarles el valor de nuestra solución, más no dejamos que la solución propia construya el valor para que atraiga a más usuarios.

Incluso esta fórmula nos ayuda a resolver y eliminar sesgos a la hora de plantear KPIS a preguntas como ¿cuántos usuarios debería crecer? pregunta que se resuelve desde finanzas, que es indiferente al estado del ciclo de desarrollo del producto y tipo de usuario vs percepción de producto (aquí tenemos oportunidad para crear conocimiento).

Pero cuando se resuelve desde el efecto de red, genera una correlación de CAC - LTV más estable y la escalabilidad es sostenible.

Un sencillo ejemplo:

¿Cuál es la misión de fondo del NE?

Ayudarnos a medir una parte de la adopción y PMF(product market fit) y el enfoque frente a un mercado global o local.

Casey Winters compartió esta reflexión y gráfico acerca de Clubhouse, sí, esa famosa red social de pandemia donde solo podías entrar con invitaciones “exclusivas” de alguien de adentro.

Recuerdo muy bien que en cuestión de semanas se llegaron a dictar talleres de cómo optimizar tu perfil en la red, “creíamos entender” algo que ni siquiera había madurado.

Si estuviste en esta red, ¿recuerdas por qué la dejaste de usar? ¿En qué momento dejó de hacer clic en tu cabeza? La usamos mientras nos conectaba en pandemia, pero luego volvimos a nuestras redes normales de confianza.

Si tienes alguna sala o parche para conversar por allí (si ClubHouse aún existe, no es que creció como el boom que hizo, pero aún una comunidad fiel sigue allí).

Estoy pensando en llevar todas estas investigaciones a conversaciones abiertas, face to face online, discutir entre todos en un espacio corto entre marketers y directores, una noche cada quince días entre semana.

No olvides registrarte al webinar de Canva, HubSpot y HypeAuditor e invita a tu team.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Intertabs es una ayuda interesante si eres parte de quienes tenemos +50 pestañas abiertas y +5 perfiles Chrome con su respectivo colapso de pestañas.

➡️ Tapflow al buen estilo Clubhouse debes solicitar invitación, pero es con el equipo de producto, pero promete mucho, sobre todo para crear procesos y playbooks, en minutos (obviamente como todo debes darle una validación humana).

➡️ Deckspeed atrevidamente me lanzo a decir que puede ser la digievolución de cierta forma de Napkin, no solo quedarnos en la recreación de infografías, ya acceder a un potencial corporativo de presentaciones con MCP… vamo’ a probar.

Esta es una pregunta que me he venido cuestionando cada que veo que se lanza una nueva startup que promete solucionar lo que ya existe en el mercado y la propuesta de valor es una característica.

No es que estemos mal; de hecho, un porcentaje interesante de esas soluciones presenta algo valioso, pero no es muy alto. Los demás son seguramente equipos que están viendo cuesta arriba su apertura de mercado, donde las habilidades de un product marketer les hubieran ahorrado muchas cosas.

Básicamente, el product marketing te ahorra y aterriza si realmente tu idea tiene un lugar, le da paso a una terquedad válida en cierta forma, pero seguir sacando startups de salud mental que no se apalancan en tecnología y cuya única oferta de valor es el precio, ahí es donde brilla un estudio de mercado, viabilidad de estados de conciencia vs. oferta de producto, diferenciación y muchas más herramientas que se usan en product marketing.

También debo ser sincero, esta especialidad no es popular, pero es totalmente accesible si se conoce.

🚀 ¿Estás construyendo una startup en LATAM y trabajando (o quieres trabajar) con IA?
Notion está ofreciendo 3 meses totalmente gratis del plan Business + acceso ilimitado a su inteligencia artificial.

Esto no es una demo ni un descuento parcial. Es acceso completo a una de las herramientas más potentes para construir, planificar y escalar tu startup, sin pagar un solo dólar durante 90 días.

¿Quién puede aplicar?
Startups en etapas tempranas o en crecimiento que aún no usen el plan Business de Notion.
💡 Ideal si estás armando procesos, documentando con tu equipo o integrando flujos de trabajo con IA.

¿Cómo aplicas?

1. Ingresa a este enlace: https://ntn.so/fullstackmarketer

2. Diligencia el formulario con la información de tu startup.

3. Espera la comunicación del equipo de Notion si llegas a ser elegido.

📩 ¿Dudas? Puedes escribir a startups-help@makenotion.com

Esta oferta no estará disponible para siempre. Solo algunas startups en LATAM serán seleccionadas.

Aquí te explico cómo aplicar de forma rápida. 👇🏻

¿Pero para qué carajo nos funciona el product marketing?

Se adquieren buenos hábitos combinados con la IA, desde research preventivo para escanear introducción de futura competencia en etapa temprana.

Como lo hice aquí con Lovable, un prototipo sencillo para encontrar nuevos dominios AI que me da un indicio de nuevas herramientas en gestación.

Te recomiendo seguir de cerca Lovable tienen nueva Growth y no es nada mas ni menos que Elena Verna

Pero bueno, la tarea y este tema ya lo hemos abordado, si no lo recuerdas. Para iniciar a entender el product marketing, puedes darle una mirada a estos dos recursos:

👉🏻 Curso de Producto Marketing en Platzi

Pero cuando aprendes a darle un giro a cada parte de este frame puedes traer algunas ideas como las siguientes, en tu etapa de apertura de mercado:

Ejercicio #1: Diario de Valor en Tiempo Real

Objetivo: Validar el impacto percibido por los primeros creyentes.
Acción: Pide a tus primeros 5-10 usuarios más alineados con tu ICP que documenten durante 7 días cómo tu solución resolvió un problema específico o les ayudó a avanzar hacia un objetivo claro (aunque te recomiendo automatizarlo, así sea en un WhatsApp, para facilitarles la vida y el ejercicio).
Formato que recomiendo: Diario simple (texto o voz) con énfasis en el antes/después y emociones asociadas.
Tools: Google Forms, Tally, Notion o grupo cerrado en WhatsApp/Slack.
Skill técnico: Esa data cualitativa la puedes usar como dataset semilla para entrenar una IA (tipo fine-tune de GPT) que te ayude a entender cómo habla tu cliente y qué valora realmente.

Ejercicio #2: Mapa de uso (Heatmap funcional que poco usan)

Objetivo: Detectar comportamientos que contradicen tus suposiciones (el mal de nuestros inicios, sesgos en vez de datos).
Acción: Analiza cómo tus usuarios usan tu producto vs. cómo tú pensabas que lo usarían. ¿Qué ignoran? ¿Qué usan de formas creativas?
Tools: Hotjar o Smartlook en la capa gratuita, ahora, si tienes créditos de startups tempranas para Amplitude, Mixpanel, genial.
Skill técnico: Este tipo de patrones suelen anticipar nichos de uso emergente que ni tú ni tu competencia están mirando. Esto puede redefinir tu roadmap y diferenciar tu narrativa.

Ejercicio #3: A/B Testing de propuestas mutantes

Objetivo: Identificar qué narrativa convierte mejor.
Acción: Lanza al menos 2–3 versiones distintas de tu propuesta de valor en la sección principal de tu sitio (hero). Inspírate en insights de los ejercicios anteriores.
Tools: Optimizely, Zoho Pagesense, ABtasty, Growthbook (o cambios manuales rotativos + Google Analytics).
Skill técnico: En lugar de suposiciones, usas micro-tests para validar qué ángulo de diferenciación conecta mejor. Métricas claras: CTR, tasa de conversión, scroll depth.

Ejercicio #4: Auditoría del “Aha moment!”

Objetivo: Encontrar los puntos de fricción que impiden que el usuario perciba tu valor diferencial en el uso, de forma natural.
Acción: Graba la sesión de al menos 5 nuevos usuarios intentando llegar a ese “aha moment” que activa la retención.
Tools: Microsoft Clarity, Hotjar, entrevistas post uso.
Skill técnico: Visualizas el journey real, no el idealizado. Esto previene errores comunes antes de escalar onboarding con IA o personalización.

Ejercicio #5: Nudges/empujoncitos mínimos viables

Objetivo: Intervenir justo antes del abandono o la confusión.
Acción: Implementa 1 o 2 nudges contextuales. Ej: tooltip si el usuario se queda “atascado”, mensaje dinámico si viene de una campaña específica.
Tools: Intercom, Appcues o scripts JavaScript simples.
Skill técnico: Construyes una experiencia adaptativa, personalizada desde etapas tempranas, algo que eleva el diferencial percibido.

Ejercicio #6: Checklist de activación

Objetivo: Guiar al usuario para que experimente el valor sin perderse.
Acción: Crea un checklist visible (in-app o vía email) con los 2–3 pasos clave para que el usuario llegue al resultado principal. (No lo mezclemos con el tradicional onboarding de popups que todos omiten, cumplamos con lo que buscan solucionar ese problema o necesidad).
Tools: Userpilot, Kinde, Pendo, componentes UI nativos (fácil con IA y económico; la mayoría de estas herramientas son costosas para etapas tempranas).
Skill técnico: El checklist no es onboarding genérico: es una hoja de ruta hacia tu propuesta de valor real, pero atacando el problema y además es medible para el usuario.

Ejercicio #7: Moneda social del producto

Objetivo: Diseñar el activo compartible que puede detonar viralidad.
Acción: Pregunta a tus usuarios qué resultado, insight o entregable los haría sentirse bien compartiéndolo con colegas.
Tools: Miro, FigJam, encuestas rápidas tipo Tally.
Skill técnico: Si tu producto no genera nada compartible, tu crecimiento dependerá siempre de pago. Esto lo cambia todo, como bien lo dicen Elena Verna y Andrew Chen, los loops son la forma de crecer estable, aquí es tu base de growth para tu producto.

Ejercicio #8: Prototipo de micro-loop compartible

Objetivo: Optimizar la mecánica viral antes de escalarla.
Acción: Diseña (en papel o Figma) el flujo completo de cómo se comparte tu “moneda social” y cómo llega un nuevo usuario. Prototípalo con 5 testers.
Tools: Figma, papel, testing cualitativo.
Skill técnico: Aseguras que la viralidad no se ahoga en fricciones ocultas. Escalar sin esto es quemar presupuesto o como bien lo hable:

Ejercicio #9: Calculadora de K-Factor

Objetivo: Ponerle número al crecimiento esperado.
Acción: Estima cuántos nuevos usuarios debería traer cada usuario activo para lograr un K-factor viable (ideal: >1).
Tools: Google Sheets, artículos de Elena Verna y Andrew Chen.
Skill técnico: Lo que no se mide no se optimiza. Este número es clave para priorizar mejoras o decidir si vale la pena forzar viralidad (no es un tema fácil de ejecutar, pero Elena y Andrew lo abordan en sus news)

Ejercicio #10: Dashboard de first loop (primer bucle)

Objetivo: Crear disciplina de crecimiento basado en datos desde el día #1.
Acción: Define y actualiza semanalmente las 2–3 métricas clave de tu primer loop de crecimiento (ej. % de invitaciones aceptadas, % de conversión).
Tools: Google Sheets, Notion, o dashboard simple con eventos instrumentados.
Skill técnico: Sin esta práctica, no hay ciclo de mejora. Con ella, sí puedes escalar con IA, optimizaciones predictivas y growth loops sostenibles.

El Product marketing es una de las habilidades que más se resaltan en las startups que escalan de forma estable porque está adherido a los skills de los founders, pero cuando carece del team base, pasar de la etapa de los primeros 100 usuarios estables es subir el Everest sin sherpa.

¿Cómo aplicas?

1. Ingresa a este enlace: https://ntn.so/fullstackmarketer

2. Diligencia el formulario con la información de tu startup.

3. Espera la comunicación del equipo de Notion si llegas a ser elegido.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Primeforge es la solución a todos los retos técnicos que existen en email marketing y que quizás no conoces, entregabilidad pura en tu e-mail marketing.

➡️ Clado te permite experimentar el deep research para encontrar personas o profesionales según tus necesidades.

➡️ Uplyt te ayuda a comprender toda la data que tienes en G4 por si aquello de manejar la interfaz de Google no es lo tuyo.

Otra semana más, donde seguramente tendremos novedades con la AI, algún modelo superando a otro, un tutorial más de N8N, 145 herramientas nuevas con AI (increíble la cantidad de nuevos negocios que publican a diario en ProductHunt) y otro recurso gratis (no pagues realmente por bibliotecas de prompts) con 1.000 prompts para crear tareas de marketing.

Es increíble cómo lo nuevo se transformó en un patrón y rutina, anulando el asombro pero manteniendo lo nuevo.

Y si lo aterrizamos a la pregunta que tendrán muchas empresas esta semana en sus dailys: ¿cómo va la implementación de la IA?.

Pero bueno, hoy te traigo un framework que puede darte un respiro en el liderazgo del área, especialmente marketing (con uso de la IA incluido).

¿Tu marketing está generando impacto real?

Muchos equipos de marketing generan leads, pero pocos pueden demostrar su verdadero impacto.

Esta serie de emails gratuita te ayuda a cerrar esa brecha con estrategias prácticas, automatización efectiva y un framework de KPIs claro y aplicable.

El contenido está adaptado a tu sector para que puedas personalizar acciones, mejorar la conversión y tomar decisiones basadas en datos.

👉 Apúntate ahora y empieza a recibir la serie de emails.

¿Cuáles son los retos de liderar un equipo de diferentes talentos y personalidades?

Los desafíos no son triviales y van más allá de organizar dinámicas de grupo o asegurarse de que todos tengan la última MacBook (aunque no es mala idea):

1. La Torre de Babel Comunicacional: No se trata solo de que el analista de datos hable en SQL mientras el copywriter piensa en metáforas. Es la diferencia fundamental en cómo procesan la información, cómo abordan los problemas y qué consideran "evidente". El reto del líder es ser el traductor universal, sin que ninguno sienta que su idioma es menospreciado.

2. Alineación estratégica vs. egos de especialización: Cada especialista (SEO, PPC, Content, Social Media, Martech) trae consigo un universo de métricas, prioridades y, seamos honestos, un ego profesional vinculado a su dominio.

   Esto requiere más que un dashboard unificado; exige una narrativa estratégica donde cada pieza vea su reflejo crítico en el resultado final. El líder le da un enfoque estratégico al ego de la experiencia.

3. La gestión del conflicto productivo (y no el silencio cómodo): Un equipo diverso por naturaleza debe generar fricción. Si todos asienten sin cuestionar, probablemente la cagaste o te tienen miedo o están con 4 pestañas de ofertas de trabajo en LinkedIN. El reto no es erradicar el desacuerdo, sino canalizarlo: convertir la tensión creativa en innovación y el debate riguroso en mejores decisiones, evitando que las personalidades dominen sobre los argumentos o que el "genio incomprendido" se aísle, datos y lógica, menos percepción o sesgos.

4. El espejismo de la meritocracia: Cada perfil valora diferentes formas de crecimiento, reconocimiento y autonomía. El líder debe operar como un "portfolio manager" de talento, personalizando el path de desarrollo y reconociendo el valor en sus múltiples dimensiones, algo así como el lenguaje del amor de cada marketero.

5. ¿Cómo creas una cultura para tu área? La meta es construir un "nosotros" poderoso a partir de la cultura del área. Esto implica encontrar los valores compartidos, el propósito común que trasciende las diferencias tácticas o de personalidad, pero sin diluir la individualidad que aporta cada uno.

   PDTA: Este concepto es BETA cuando la cultura de la compañía no es sólida o sencillamente no existe.

En esencia, liderar equipos diversos en marketing exige una mentalidad de Full Stack Leader: alguien que no solo entiende las diferentes capas del marketing, sino también las complejas capas de la mente marketera.

Las 3 dimensiones para liderar marketers

Un buen líder de marketing primero comprende y evalúa: ¿quién es su equipo? A mí especialmente me gusta categorizarlos por habilidades, especialmente si son T-shaped, V-shaped, etc.

Esto me permite comprender velocidad, profundidad y escala del equipo ante los retos que se plantean desde gerencia, se traduce a realidad. Técnicamente, cuántos sí puedo decir y cuántos no debo sostener. (Si a todo lo que te piden como área dices que sí, corta ese cáncer.)

• Si tengo un equipo que es 100% operativo pero senior, ¿cómo los llevo a un pensamiento táctico cruzado?

• Si tengo un equipo que es 100% estratégico pero senior, ¿quién va a meter la mano al lodo y por cuánto tiempo?

• Si tengo un equipo que es 50% junior y 50% senior, ¿cómo coordino squads de crecimiento?

• Si tengo un equipo que es 100% junior, ¿cómo creo una zona segura de error y de aprendizaje?

Es más, existen un montón de variables, pero te pregunto a ti: ¿cómo se compone actualmente tu equipo? Y la respuesta no es 1 diseñador, 1 copy, etc.

¿Cuáles son sus perfiles y verdaderas capacidades?

Si llegaste hasta aquí sin analizar la correlación del frame entre tiempo y enfoque, te dejo la reflexión que entre más tiempo debas dedicar al micromanagment menos enfoque tendrás y entre más macromanagment menos tiempo a tu equipo tendrás, el reto de equilibrar tiene un AS bajo la manga llamado AI.

La doble vida del líder de marketing se divide en 50% reuniones con diferentes áreas y proyectos, tratando de mantener la razón en lo que realmente podemos ejecutar y garantizar.

El otro 50% en alineación y 1:1 con cada integrante del equipo, construcción de rutas de crecimiento y objetivos.

El otro 30% (sí, ya vamos en un 130%) es adelantar operativa administrativa, pensar, aterrizar estrategia, crear performance reviews para el equipo y el seguimiento.

Quisiera decir que no es tan común que un/a líder se queme tanto en el área de marketing, pero a lo largo de la vida, puedo contar con los dedos de la mano derecha las empresas que tienen una estructura y cultura sólida para que un liderazgo sea bajo buenas prácticas.

El verdadero reto: ¿Qué Leadership Score tienes?

Reconocernos en nuestras capacidades como líderes, la AI no llega a hacernos la tarea, éticamente debemos mantener que es nuestra, solo nos permite avanzar de forma más rápida en vacíos de management que tenemos todos.

Desde crear un performance review para cada integrante, la AI nos ayuda a entender que es, bajo el perfil de la persona, cuál es la forma más acertada de crearlo, incluso hasta en la forma de comunicarnos hacia ciertos tipos de personalidades para ser más asertivos.

🔔 Analiza las siguientes áreas y evalúa cómo te encuentras en cada una; de hecho, aquí puedes probar el test que hace años construimos en LIDR.CO

Aquí es donde la tercera dimensión cobra vida, como podemos crear herramientas de acuerdo a la necesidad de cada integrante que le permita desarrollarse mejor, desde su mentalidad hasta la comunicación con el equipo y no sumar a la tarea 101 lidiar con roces entre el equipo por falta de comunicación asertiva.

Ser líder es lo más desafiante y retador; desnuda todas tus oportunidades de mejora y te hace comprender que nada es obvio, que carecemos de sentido común y todo esto es tu responsabilidad solucionarlo, tu equipo: tus resultados.

No olvides registrarte al recurso de la semana con HubSpot, recibirás estrategias omnicanal, técnicas de personalización y un framework de KPIs para medir el retorno de cada acción, con contenido adaptado a las particularidades de tu sector.

📧 Inscríbete en la serie aquí.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Nexcraft una alternativa en cuanto a precio de Lovable para los vibe coding marketers.

➡️ IconGen la opción para implementar AI pasito a pasito, por ejemplo, set de iconos para nuestros diseños.

➡️ ZeroTrace para eliminar las etiquetas ocultas que generas en los contenidos con AI

Y retomando, creo que el tema de hoy nos va a dar un horizonte de una sentencia que ya venía promoviéndose en el marketing, ahora es una realidad con 2 puntos más de complejidad para los futuros marketers.

Ya no solo debemos aprender de AI, debemos desarrollar un rol técnico para trabajar con la AI (y no la AI no va a suplirnos estos dos pasos)

Ya habrás escuchado del vibe coding, pero incluso hasta para eso debemos comprender una estructura de pensamiento de proceso y racional.

Alístate, Chiefmartec este año nos presenta esta joya, que desarmaremos hoy 🔥. Es temprano, pero nos figuro un café irlandés, mis querid@s.

Pero bueno, antes de entrar en materia, la entrega de hoy es gracias a mis amigos de Ideas de Negocios Club, que quieren obsequiarle a toda mi comunidad un ebook que escribieron para todas las almas emprendedoras que quieren emprender, pero tienen menos de 10 dólares o euros en su bolsillo, pues bueno, aquí tienes ideas retadoras.

¿Por qué sistemas de contexto y sistemas de verdad? (En inglés suena más bonito).

Partamos de una base inicial; nuestro pilar técnico y analítico (cómo tomamos decisiones con datos) nace del stack de herramientas que integramos y le llamamos ecosistema.

No somos conscientes de lo siguiente:

• Email marketing: almacenamos datos de miles de triggers que se convierten en cientos o millones si la marca lleva años en el mercado. Aquí tenemos un lote de datos de comportamiento de los usuarios bajo los estímulos tácticos, pero hasta hoy son datos crudos, interpretados por nosotros o su máxima expresión al 20% por data Sciences.

• CRM Automation: La cantidad de datos y comportamientos de los diferentes activos que logra capturar el CRM para activar nuestros workflows es otra capa de datos, de nuevo estimulada por nuestra capa táctica.

• ERP: Esto no es de las grandes ligas, es de los buenos procesos que se conectan de inicio a fin con el cliente. Imagina consultar el método de pago frecuente con horario de tus clientes en el ERP para estimular tu workflow de cartera o venta cruzada del producto del mes. En toda mi carrera solo he visto el 0,01% usando este tipo de tácticas.

Hasta aquí solo he nombrado 3 esenciales de nuestra Martec de cualquier marca, con cientos de miles de datos que no acostumbramos procesar y analizar en conjunto, mucho menos verlos en un conjunto dinámico de analítica.

Ahora imagina lo siguiente con este nuevo modelo:

Esto nos permite entender el punto de partida en el que nos encontramos para trabajar un camino más enfocado; ahora tú dime si estoy en lo correcto o no (es global, no tu caso, piénsalo así):

Deuda técnica de marketing, como si no tuviéramos suficiente con el crédito de la MacBook Pro (vamos, extrañabas mis chistes malos).

• Data Driven: Ingresar a GA4 no es justamente analizar y obtener insights, es ver detrás de la vitrina, pero sacar el postre detrás de ella, analizarlo, entender si está podrido o no, cuánto tiempo le queda, cómo llegó ahí, quiénes lo piden y qué tanto aman ese postre; es el conocimiento que nos falta.

  🤓 PDTA: No se trata solo de contratar a tu propio científico de datos si no tienes ni idea de qué solicitarle o qué tipo de estructura tiene cada lote de datos de tus activos digitales. (Si quieres aprender de una genio en toda la palabra, conecta con Lorena Valencia).

• Automatización avanzada de hipercustomización: Maximizar el ROI automatizando el DSP con el SFA es el tipo de táctica que justamente las mentes brillantes del área de growth de los titanes de las startups americanas implementan casual en sus mañanas de pensar e implementar.
  🤓 PDTA: Aunque no todo es EEUU, un genio que lo hace desde la bella Manizales y la rompe en todo sentido con AdWords es Camilo Hincapié

• SEO programático (futuro GEO): Desde crear blogs y landing pages con tagueos dinámicos para generar una falsa pero acertada hipercustomización del visitante, hasta crear lotes de contenidos automatizados estimulados hacia cierto tipo de keywords pero con base en la extracción pragmática de hábitos de uso conectados a la necesidad.
  🤓 PDTA: Los únicos cracks a quienes escucho y aprendo sobre esta magia oscura, Draco Herran y Alejandro Gonzalez

La lista es larga. Lo bonito de todo esto, todo el talento y amigos que admiro porque son quienes le dan dirección a la industria, es talento latino 💃🏻.

Pero todos tienen algo en común, su background técnico. Es inevitable; revisa las habilidades de tus mentores, a quién admiras (espero sean personas serias y, si no, igual son personas que terminan contratando a quienes tenemos ese know how).

🧠 El presente y futuro es hermoso: un marketing más científico, retador, técnico.

Este es el momento para iniciar tu desarrollo de habilidades técnicas, no se trata de aprender a programar (aunque es una habilidad en la que todos iniciamos), es aprender a pensar y entender cómo funciona realmente el mundo digital.

Para cerrar dos puntos:

2️⃣ Si algunos términos no te quedaron claros, en el diagrama inicial al costado tienes el título completo de las abreviaturas.

🧐¿Qué haría si?

🚨 Situación: Mi jefe sí o sí está empecinado en publicar algún contenido en cada fecha especial o cultural (día de la madre, padre, A-pollo), pero somos una empresa pequeña y no creo que tengamos impacto. ¿Qué hacer?

No olvides descargar el ebook de las 20 ideas de negocio con menos de 20 dólares o euros; no sobra que desarrolles algún ingreso extra.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

Esta semana te quiero compartir oro puro para research profundo

➡️ Genspark es de las herramientas AI que da la impresión de ser una más, pero el nivel de investigación y exploración con sus mapas mentales, es de otro calibre.

➡️ AnswerThis te da acceso a 200 millones de fuentes confiables, la bobadita de un Stanford, Oxford, Cambridge, MIT y más, research confiable.

➡️ Scispace un all-in-one para quienes les gusta tener todo en un solo lugar.

Las empresas que experimentan crecimiento acelerado (o que buscan escalar de forma sostenible por qué ya la época de la ronditis se calmó y ahora si debemos crear negocios rentables desde el momento 0) requieren un marketing más colaborativo y holístico.

Para lograrlo, se hace indispensable una estructura multifuncional, donde cada área de marketing asume responsabilidades claras o cruzadas por qué alguien debe hacer lo que no se hace, pero también integra esfuerzos con ventas, producto y tecnología.

(o en muchos casos, que no debería ser, hacen de doble área)

El siguiente modelo ilustra cómo puede organizarse un equipo de marketing de manera que cada subárea aporte valor, evitando “puntos ciegos” o disfunciones estratégicas, creo que aquí nace mucho el término coqueto de squads.

PDTA: si sabías que cada entrega de Full Stack Marketer tiene un minipodcast donde contesto situaciones que me preguntan en la semana. 👇🏻👂🏻

Antes de continuar, te quiero invitar a un webinar que desde mi punto de vista te ayudará a orientar un poco mejor el cómo carajo se implementa los famosos agentes de IA en una operación de marketing.

Por qué tenemos mucho tutorial, mucho n8n con WhatsApp, pero flujos operativos para marketing o negocios que responden a nuestra realidad, contados con los dedos de la mano.

Así que sencillo, completa la siguiente checklist y continua con la lectura:

👉🏻 Regístrate aquí para garantizar tu entrada virtual

🗓️ Separa tu agenda 1 horita larga, ojalá con libreta en mano y sin celular, no pasará nada en ese tiempo y necesitas enfoque si quieres realmente aprender.

🔄 Invita a tu equipo, a tu agencia o colega, le envías tiktoks y no esto ¿?

Estructura multifuncional de un área de marketing

Esta estructura la veo como estados mentales, el organigrama de un área de marketing refleja el tipo de personalidad: cuerdos, bipolares o fragmentados.

No tener procesos, ni estrategia, ni roles claros es ir a cualquier lado, es no darse cuenta de que en la cancha puede tener 11 jugadores con la posición de delanteros y preguntar por qué nos están goleando y no anotamos.

1. GTM Strategy: la brújula para el mercado

En el lado izquierdo del diagrama vemos el componente/escenario/equipo de Go-to-Market (GTM) Strategy, liderado frecuentemente por Product Marketing.

Sobra decir que si tu modelo de negocio no es producto, debes adaptarlo al modelo de servicio, ecommerce,etc. Para todo tienes modelo a adaptar o crear.

Su rol es:

• Análisis de ingresos y segmentación: entender qué segmentos de clientes son más rentables y dónde puede crecer la marca.

• Investigación y validación de mercado: alimentar al resto del equipo (Ventas, Demand Generation, ABM) con insights sobre necesidades del cliente y la competencia.

• Sales enablement: traducir los beneficios de producto a argumentos de venta concretos, alineando discursos y materiales con el equipo comercial.

• Product advocacy: servir de “embajadores” internos y externos del producto, ayudando a evangelizar a la audiencia y a reforzar el posicionamiento en el mercado.

Momento disfuncional que resuelve: cuando las estrategias de marketing se vuelven “reactivas” y no hay un análisis profundo de la propuesta de valor, Product Marketing se encarga de orquestar la investigación y la segmentación necesaria para que el resto de los equipos trabaje con un enfoque sólido.

Como quien dice, se lanzó sin validar necesidad con datos, se hizo por percepciones y el roadmap de desarrollo del producto está enfocado a funcionalidades que no se necesita y no marca propuesta de valor.

Aquí debes elegir muy bien el Product Marketer, para confiar, debes dejarlo trabajar y darle poder de ejecutar con las demás áreas.

2. Full-Funnel Marketing: de la generación de demanda a las ventas

En el centro, se agrupan las funciones del componente/escenario/equipo Full-Funnel Marketing, divididas en dos grandes squads:

a) Demand Generation (incluyendo contenido y field marketing)

• Calendario de generación de demanda: campañas always-on que mantienen el flujo de leads constante (aquí entra un agente IA scraper y validador de intenciones de búsqueda vs. contenido apropiado vs. auditor de acertividad).

• Captura de demanda y remoción de fricción: optimización de puntos de contacto (sitios web, formularios, procesos de registro) para convertir el interés en oportunidades reales.

• Nurture flows y progresive profiling: flujos de correo, redes sociales y contenido que educan al prospecto y recogen más información a lo largo del ciclo, retroalimentando la segmentación a marketing y nutriendo el playbook de ventas (aquí entra un agente IA sync entre áreas).

b) ABM (Account-Based Marketing) y Sales

• Account selection y warm-up: selección conjunta con ventas de cuentas estratégicas y planificación de secuencias personalizadas para calentar relaciones.

• Investigación de cuentas: un análisis específico para hyperpersonalizar las tácticas de comunicación y preconstrucción de propuestas (aquí entra otro agente IA scrap & build).

• Open de ventas: Squad o jugador de marketing, exclusivamente para ventas, encargado de crear contenido especializado (webinars, whitepapers, redes sociales) para facilitar seducción, alto de valor con contactos al borde de la compra (aquí entra otro agente IA Alert excluyente de listas y tags para que marketing global no la cague saturando al lead con las demás campañas).

Estas actividades se apoyan en reuniones regulares para compartir insights de clientes y en la planificación de lanzamientos de producto o contenidos clave que potencien el ciclo de vida del cliente.

Momento disfuncional que resuelve: evitar que marketing se limite solo a llenar el embudo sin dar seguimiento(como digo yo, llave abierta, valde con fuga). Al integrar Demand Generation con ABM y Ventas, se genera un flujo coherente de leads, garantizando que la estrategia no muera en la etapa de awareness, sino que continúe hasta el cierre y la expansión de las cuentas. (aquí entra un agente IA auditor-sync que evalúa el timing de recorrido de los leads y % de riesgo de fuga).

En pocas palabras, hacer que los hermanitos se hablen y no vayan cada uno por su lado.

Interrupción de la transmisión para preguntarte:

Continuemos ☕️

3. Backbone: el soporte operativo y tecnológico

Finalmente, la columna de la espina dorsal (El rol técnico del marketing) la conforma Marketing Operations, cuyos pilares incluyen:

• Data, métricas y reporting: habilitar la toma de decisiones con paneles de control y análisis de rendimiento.

• Tech stack & integración: gestionar las herramientas de automatización, CRM, analíticas y sistemas de terceros (aquí entra un agente IA que documenta integraciones y workflows).

• Optimización de la experiencia digital: revisar continuamente el recorrido del usuario en la web, plataformas y funnels de conversión. (Aquí entra un agente IA bitacora y consejero acoplado al customer Journey Map).

• Formación y soporte interno: capacitar a los equipos de marketing y ventas en los procesos, herramientas y flujos de trabajo (aquí entra un agente IA tutor de soporte para procesos que no están claros o nuevas herramientas a incorporar, creando tutoriales más rápidos, con otro subagente IA notificando permisos y accesos a otorgar a cada miembro del equipo).

Momento disfuncional que resuelve: cuando las campañas se lanzan con poca visibilidad de resultados o sin procesos claros, Marketing Ops asume la responsabilidad de orquestar y optimizar la maquinaria de marketing. Así se evita caer en la confusión tecnológica, la duplicación de esfuerzos y la falta de mediciones fiables.

Pausa Comercial, pronto abriré la convocatoria para mi segundo cohort de mi programa Marketing Técnico (incluye modulo de AI Agents para marketing), quienes se inscriban a la lista de espera los premiare

¿Pero este enfoque si funciona?

1. Visión Estratégica: Tener un área dedicada a la estrategia de GTM evita campañas dispersas y brinda un propósito unificado en torno al producto y al mercado.

2. Integración de Esfuerzos: Full-Funnel Marketing conecta la generación de demanda con la nutrición de leads y el cierre de ventas, eliminando silos típicos entre marketing y ventas.

3. Soporte Escalable: Marketing Ops posibilita que cada equipo utilice la misma “fuente de verdad” (datos y métricas) y las mismas herramientas, impulsando la eficiencia.

En épocas de rápido crecimiento, adquisiciones, crisis o expansión a nuevos mercados, este modelo multifuncional proporciona la adaptabilidad necesaria para afrontar esos “momentos disfuncionales” que surgen cuando la empresa escala sin la estructura adecuada.

🧐¿Qué haría si?

🚨 Situación: Mi jefe me acaba de notificar que durante todo el Q2 debo implementar procesos de IA en el área y evaluar la reestructuración del equipo de Marketing en squads con otras áreas + responsabilidades del rol (caso real).

☝️ No olvides registrarte al webinar de HubSpot, tendrás una idea ágil de todos los agentes IA que te menciona a lo largo de esta entrega.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Growth Manager Test, el mito dice que solo el 1% logra a tener un puntaje 10/12, miedo o prueba ¿?

➡️ Railway si quieres tener tu propio n8n, pero no tienes ni idea de infraestructura ni como instalar un servidor, esta herramienta te lo soluciona en un par de clics.

➡️ Synthetiq llego para demostrarnos (diría testear) si ya estamos en la era de realizar una simulación del alcance de nuestras publicaciones.

Solo imagínalo, el día de mañana te convierte el líder de un equipo de 30/40 personas enfocadas solo al equipo de Marketing ¿Qué haces el primer día, primera semana, primer mes?

Bueno, este es el primer paso de varios que tocaremos en la newsletter para comprender la evolución de conversación y ejecución de un gran CMO/VP/ Dios del área del Marketing.

He estado revisando este Playbook y, honestamente, es de esos recursos que te ahorran tiempo y clarifican conceptos que solemos enredar cuando hablamos de IA en marketing.

No encontrarás promesas vende humo, sino un panorama concreto de lo que se viene y cómo armar tu estrategia para no quedarte varado en el intento.

Personalmente, lo tomé como un checklist para ajustar mi enfoque y confirmar si mis tácticas de contenido realmente van a resonar el próximo año.

Si quieres tomar decisiones más racionales y menos empíricas, dale un vistazo, es gratis y, sobre todo, úsalo como mapa de ruta para las conversaciones con tu equipo.

De los pocos recursos que te dan plantillas prácticas para aplicar la teoría.

Descarga el Playbook

Siguiendo nuestra conversación imagina el CMO de QuickBooks, una empresa de 10.000 colaboradores, un producto maduro, posicionado, global.

El producto funciona, el soporte casi ni da problemas, los cobros y suscripciones a buen ritmo de retención.

Y ahí estás tú, a cargo de Marketing, con la fortuna de tener la “operación” prácticamente en piloto automático y un “tiempito extra” para enfocarte en lo que de verdad te mueve: la estrategia.

Algo que me asombra y lo he visto como patrón, las grandes empresas, las titánicas van 1 año de planeación adelante, viven en un futuro de predicción, suena maravilloso, creo que sí, pero es otro nivel de estrés.

Café de la mañana, en tu casa con vista a la naturaleza (tu salario te da para vivir donde quieras) básicamente, te estás preguntando: “¿Qué hacemos ahora para no quedarnos donde estamos, sino para empujar a otro nivel?”, bueno, la verdad es que en un Slack seguramente estará la pregunta de ¿Cómo crecemos 3x más por semana Rick? Pues es justo aquí donde invocan el Rubik de las estrategias, realmente le dicen la paleta de estrategias, pero de paleta no le veo nada.

El Rubik de estrategias

Aterrizado al mundo de las Pymes y las SaaS, son varios enfoques—desde clavarle el diente a la optimización más obsesiva (Clásica) hasta armar un plan de supervivencia si las cosas se ponen feas (Renovación alias “Layoff”) vamos al grano:

1. Clásica

Escena de la novela: El nicho de contabilidad para Pymes no cambia demasiado—al final la gente solo quiere llevar bien su contabilidad, alejar la DIAN, pagar impuestos a tiempo y no ser embargado. Eso sí, hay competencia a la vuelta de la esquina con lo mismo, un branding más bonito o más económico.

Qué haces: Sacarle punta a tus presupuestos en Google Ads, Facebook Ads y gamificación de afiliados, con ojo clínico en CAC, LTV y churn de la retención. Ajustas cada tuerca para que el embudo sea un relojito:

“¿Cómo bajamos el CAC un 10% este trimestre y de paso subimos la retención en 3x?”

La Key: Pura precisión. Aquí no se trata de emociones ni “veamos si funciona”, sino de medir, medir, y volver a medir, quieto Growth Marketer con superpoderes.

La personalidad del CMO: ¿Has visto esa máquina de casino que llueve monedas cuando la calibras a la perfección? Bueno, aquí tú mueves las palancas de anuncios, landing pages y funnels para que cada dólar te rinda al máximo, en resumen necesitas un perro viejo que le gana al casino.

2. Visionaria

Escena de la novela: ¿Creías que ya todo estaba inventado en software contable? Quizás tengas una idea tan innovadora que podría cambiar las reglas del juego. Pero ojo, necesitas una buena dosis de fe y presupuesto.

Qué haces: Te lanzas a crear “la suite definitiva”: contabilidad + facturación + flujos de caja + asesoría fiscal + (mete aquí tu idea que tratarán de derrumbar o categorizarte loco). Y de paso, le vendes al mercado la historia de que lo viejo ya no sirve.

“¿Cómo logramos que cada Pyme diga ‘Nah, la contabilidad de antes es de la epoca de betty la fea’ y se suba a nuestra visión de automatización total?”

La Key: Inspirar—tanto al equipo como al mercado. Si la gente se emociona con tu discurso del “futuro de las finanzas” y siente que sí, que la contabilidad tradicional es una reliquia, vas por buen camino.

La personalidad del CMO: Ser el Steve Jobs de la contabilidad: no solo entregas la herramienta, sino que creas la necesidad. Literalmente, abres los ojos a tus clientes de algo que ellos ni sabían que necesitaban.

3. Adaptativa

Escena de la novela: Las pymes viven en un noticiero constante: cambios en las normas tributarias, plataformas de e-commerce que nacen y mueren, hábitos de pago que evolucionan más rápido que las excusas que inventamos para no ir al gimnasio y ni hablar de los 100 productos AI diarios. Y tu empresa no tiene la fuerza para “poner orden” en ese caos, si no mira el #Caostrump

Qué haces:

• Pruebas betas en mercados chiquitos.

• Test A/B con mensajes distintos en redes para ver cuál pega mejor o algo más decente desde Growth.

• Pricing strategy cada que ves un patrón nuevo hypersegmentado.
  Básicamente, vives en modo “experimento-bisemanal” continuo.

“Oigan, probemos un nuevo modelo de suscripción por transacción solo en un 5% de la base y veamos si se nos dispara el churn o la gente lo ama.”

Clave del éxito: Agilidad, cero miedo a equivocarte. Lanzas una idea, mides, corriges y sigues. Aquí no hay “plan maestro” sino mini-pruebas que se encadenan.

La personalidad del CMO: Es surfeador: sabes que vendrá otra ola y no sabes cuán grande, pero estás listo para adaptarte y no quedarte revolcado, sabe nadar y disfruta del proceso.

4. Compartida (“La mona”)

Escena de la novela: La industria de software para Pymes no está dominada por nadie, y hay cientos de soluciones nuevas cada semana: desde facturación electrónica hasta plataformas de nómina. ¿Qué tal si, en vez de pelearte con todas, las unes y creas un ecosistema ganador? La teoría del equilibrio, explicado en una escena de las mejores películas para mí (de los ñoños), mira el video, entenderás por qué le digo la mona.

Qué haces:

• Te alías con bancos y pasarelas de pago.

• Haces co-marketing con otras plataformas.

• Construyes comunidad con influencers de contabilidad y finanzas.

“¿Y si invitamos a esa startup crack de finanzas y a esa fintech de pagos a montar una sola plataforma que integre todo? Ganamos todos y nos volvemos el ‘hub’ central.”

La Key: Conectar puntos, aquí te conviertes en el organizador del “nuevo estándar” para Pymes, y todos se benefician. Pero tú, siendo anfitrión, te quedas con un lugar privilegiado.

La personalidad del CMO: Es como si organizaras una gran fiesta donde todos: bancos, emprendedores, contadores y proveedores de software, se encuentran por primera vez. Tú eres el/la que puso la casa, la música y las cervezas frías.

¿No me crees? En Colombia somos genios, mira Colombia Tech Week

5. Renovación (“Survivor”)

Escena de la novela: Viene una crisis y el dinero de los inversionistas se esfumó o dicen que Marketing se lo gasto. El funnel de nuevos clientes cae (por qué quién sabe que campaña masiva quemo la marca) y, de la nada, te encuentras con recortes de gastos para no quedarte en bancarrota en 6 meses.

Creo que en el trasfondo es un escenario que veníamos vivir por aplazar una innovación a tiempo, esta etapa no se trata de sobrevivir, se trata de como sorteamos la bala a lo Matrix.

Qué haces:

• Reducir costos de marketing, pausar campañas secundarias.

• Volverte hiperintenso con la retención (lo que más te urge es que los clientes actuales no huyan), tapar la gotera que te dio pereza.

• Reconfigurar lo que sea necesario para seguir de pie o sencillamente hacer growth hacking por qué ni el growth marketing tiene el tiempo que merece.

“¿Con cuánto dinero podemos operar hasta que esto pase, y cómo evitamos que nuestros clientes actuales se sientan abandonados?” Aquí es donde se mide el mindset racional de los líderes (no es solo del CMO)

La Key: Resiliencia pura. No es el momento para sueños locos, sino para asegurar que cuando la tormenta se calme, tú sigas en pie.

La personalidad del CMO: Proteger la caja como si fuera tu tesoro más preciado. Las startups mueren por falta de efectivo, no por falta de ideas, así que la meta es salir vivo de esta tormenta, con un sistema de franquicias de zumo de naranjas.

¿Cómo se ve todo esto en la práctica para el CMO/VP de Marketing?

1. Primero, entiende tu posición y habilidades (es como montar bici, no se olvida pero se oxida)

   • ¿El mercado es estable o una locura?

   • ¿Tienes chance real de moldearlo o eres uno más? Debes conocer de Product Marketing.

   • ¿Andas en crisis o con viento a favor? No hablo de dinero, de equipo.

2. Elige la estrategia principal para tu estrategia (lo veo como un rabbithole)

   • Clásica si quieres afinar y sacarle más margen a lo que ya funciona.

   • Visionaria si de verdad puedes cambiar la conversación en tu nicho.

   • Adaptativa si el caos es la norma y lo tuyo es testear y pivotear rápido.

   • Compartida si la jugada es construir alianzas y un nuevo ecosistema.

   • Survivor si toca cortar gastos y aguantar el chaparrón.

3. Aterriza con planes reales

   • Optimiza el funnel al milímetro, para hoy, no para mañana.

   • Lanza esa innovación que remueva la industria, o la psicología mientras la cocina (product) la prepara pero que no te pase lo de Apple intelligence

   • Haz experimentos sin parar, si bb Growth a la lata.

   • Arma alianzas transversales, a relucir esos favores.

   • O cuídate y protege el dinero, escoger tus batallas, el ego no siempre factura.
     

     Tu día a día de marketing cambia radicalmente según el enfoque que adoptes y el café que tomes, como dicen por ahí, dime que café tomas y te dire la tranquilidad que tienes.

4. No olvides a tus colegas C-levels, no remes en círculos.

   • El CEO define cuánto riesgo permiten o fuman.

   • El CFO controla la platica y la dureza a cada área.

   • El CTO te habilita las integraciones, betas y demás inventos.

   • El COO se asegura de que todo siga operando sin desmoronarse, el que debe saber como se tapan los agujeros.

Conclusión

Cuando tu startup de contabilidad tipo QuickBooks,(espero hayas entendido que cree toda una analogia para explicarte lo que me tomo estudiar y aprender por años y no sabia que tenia nombre.) Ya no te reclama apagar incendios cada 5 minutos, el gran valor del Marketing se convierte en decidir hacia dónde escalar y cómo jugar las cartas del mercado.

Y ahí el “Rubik de estrategias” es tu menú: ¿Optimizas lo conocido? ¿Predicas una visión revolucionaria? ¿Iteras cada semana sin piedad? ¿Armas alianzas y cambias las reglas? ¿O recortas y sobrevives? Saber cuál camino seguir, y cuándo, es la diferencia entre solo “operar” el día a día o crecer de forma que un día mires atrás y digas: “Qué locura, pero valió la pena.”

Esto me ayudo a entender de donde sacan todas esas ideas los grandes líderes, o por lo menos no juzgarlos tanto por una visión adoptada corta.

🧐¿Qué haría si?

🚨 Situación: Veo a todo el mundo con su tal n8n, deberia aprender o me quedo con cursos de GPT.

Si llegasta hasta aquí y no has descargado el Playbook que te ayuda a comparar si tu estrategia va por buen camino o no, hazlo ahora, es gratis, con plantillas y tampoco puedo descargarlo por ti.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ The Bizness AI es un solución prometedora para nuestro dolor de cabeza con la atribución de canales.

➡️ Reels builder buscas un autoeditor con AI más económico con la promesa de viralizar, bajo tu responsabilidad dale la mirada.
➡️ Growth Roles el directorio de vacantes para perfiles de Growth y Marketing.

Literal sentía que todo estaba en mandarín hasta que hace unos 8 años encontré a Alejandro Gonzalez, el crack que me enseño el ángulo del SEO, quien me dijo no es mandarín, tienes el libro al revés 🤣. (si les escribes, puede que te dé un descuento en su plataforma Ranki, pero debes decirle que vas de parte mía)

Ahora estamos en el dilema del mito, que Google va a morir, que el SEO va a terminar enterrado, etc.

‼️ ¿Quieres tomar una decisión y postura informada?

Espero que sí, pues, descárgate este estudio que construyo HubSpot y WeAreContent, la dupla como en los supercampeones del SEO.

No puedo dejarte continuar sin que lo descargues, es que es necesario que entiendas lo que va a suceder con el SEO, con fundamentos, no 10 tiktoks que quieren ir en contra por viralización desinformándote.

Descarga el estudio 2025 🧠

El SEO desde mi perspectiva es comportamiento de los usuarios, nuestra naturaleza nos lleva siempre a buscar, así que el SEO evoluciona de hábito y tecnología, pero es de las pocas cosas que puede extinguirse.

Este mes alguien subió el switch y se encendieron los motores, por qué la cantidad de eventos que aparecieron de la noche a la mañana es impresionante.

Las responsabilidades colaterales también, todo evento necesita su equipo sponsors, es cuando se activan las listas de invitación a las marcas con todo su arsenal de propuestas, así mismo las ventas de los espacios promocionales a clientes potenciales.

Pero existe un fenómeno que lo llamo la obra de construcción, esta imagen lo representa todo:

Cada uno en lo suyo, el marketer ops disparando campañas como si no hubiera un mañana, los managers gestionando respuestas a lo leads que contestaron esas campañas, todos en teoría ven lo que está sucediendo, más no se comunican, asumen que todos comprenden.

¿A dónde voy con todo esto?

Esta semana recibí dos invitaciones a sponsorear un evento, no conteste el primer e-mail, me llego el segundo de followup el cual conteste que por ahora no estaba interesado.(realmente 4, por qué los dos asesores me enviaban lo mismo, pero de diferente remitente, no sabían que se estaban pisando los leads.)

Hoy recibo un tercer followup del asesor #2, donde tuve que volver a decirle que no estoy interesado, que ya se lo había expresado a su compañera, asesora #1 y un consejo, sync en los NO, y verificar con un BUSCARV o GPT que no estén pisando la base el uno al otro.

Te pregunto a ti, acaso hoy en día es el usuario/lead quien tiene que gestionar como lo deben organizar dentro del CRM ¿?

Si pasa con sponsor, imagina lo que pasa con leads masivos.

Sí, tu mente debe estar diciendo, es obvio, no saben administrar el CRM, puff es fácil la solución, contráteme a mí, yo le automatizo eso.

Si lo piensas así, te recomiendo leer el libro El Ministerio del sentido Común de Martín Lindstrom

Ese libro me ayudo a bajarle 5 puntos a mi ego de solucionator 3000, por qué cuando aprendes a hacer Zoom a los problemas operativos y tácticos, comprendes que no se soluciona con un TAG, es crear el proceso y redimensionar:

• Cargas operativas que no da tiempo de revisar y actualizar las listas.

• Por qué dos asesores no se comunican bien y se retroalimentan los no.

• Evaluar si la distribución de una simple lista se realizó de forma correcta para no pisarse las mangueras y la marca.

• Que hacer ante escenarios no contemplados

En ese último punto quiero profundizar el Backlog del CRM, lo más complejo de elegir si no entiendes la etapa en que se encuentra tu negocio, pero la mano derecha de marketing y ventas.

La foto del CRM es la mejor fotografía que se puede tomar para evaluar la evolución del liderazgo de marketing en la existencia de la marca.

Por qué sencillamente nunca nos enseñaron buenas prácticas de administrar un CRM, hasta que todo estaba como el siguiente meme y nos tocaba contratar un consultor que venía a apagar incendio, más no organizar la casa.

El afán de lanzar, vender, experimentar, comunicar, corregir nos lleva a tener el CRM como nuestro cuarto de adolescencia (aunque mi cuarto era 10/10 por qué de lo contrario la pela que me daban).

Backlog para el CRM de Marketing

Este es el modelo que he aprendido a pulir a lo largo de estos años, donde me he encontrado el mismo patrón de siempre, un CRM sin estructura, sin documentación pero trabajando 7/24 sin mucha dirección.

Lo primero, no se basa en los principios que dicta la naturaleza de un backlog de producto, esta adaptado a lo que necesitamos en marketing.

No es complejo de diligenciar, pero si requiere disciplina en equipo al diligenciar, cada que ejecutamos una estrategia en el Q deberíamos tener esta hoja.

1. Contactos:

Tenemos contactos que no debemos tocar, ya sea por qué se encuentra en nutrición de ventas, son clientes y es campaña para leads nuevos o sencillamente son “contactos reactivos”

Los leads que tocamos, cambian de estado de forma muy fácil, sensibilidad a la comunicación, saturación o sencillamente se fueron a la competencia o lo que poco limpiamos en la base de datos, actualización de datos, debemos ir gestionándolos como novedades para un nuevo backlog o hoja de trabajo, actualizarlos a contactos que no debería tocar.

Por esto termina en una etapa de actualización de contactos en las listas, esto es importante para mantener listas con jerarquías, consecutivos y un fácil entendimiento para el siguiente líder de marketing o miembro del equipo.

2. Campañas y Workflows

El hábito de documentar no está en el ADN del marketero, pero es necesario, es la mejor práctica que Growth nos ha traído, sencillamente enumerar y traer la descripción de la cantidad de campañas y tácticas que ejecutamos y como lo hicimos nos ayuda a crear una base sólida para el área (incluso si algún día te toca entregar el cargo, ojalá por algo bueno, es más fácil crear el acta de entrega).

Así mismo deberíamos tener un playbook que explica cada flujo de automatización, a que corresponde, si realiza algún relevo e introducción a otro flujo, básicamente el manual que trae el carro que nunca leemos, pero cuando algo falla, lo sacamos de la guantera y tratamos de buscar la solución.

Sin esto, imagina como se siente el ops que tiene que arreglar un autorresponder, pero le toca revisar 1-1 cada flujo.

Si cree un nuevo workflow, modifique o elimine lo documento en los workflows operativos, los únicos son temporales durante el tiempo de ejecución de la estrategia.

3. Bitácoras

Tu equipo de trabajo debería tener un lugar fácil de reportar recomendaciones, ajustes o requerimientos en su lugar digital de trabajo, osea el CRM, así mismo los líderes de cada área (marketing y ventas) de acuerdo a limitantes, oportunidades de mejora o rasgos a evaluar del CRM.

Aquí es donde sale a relucir los que sí tienen un rol técnico, un agentico AI para recibir y automatizar, n8n tuneado y tomar café.

Una vez se depura lo que sí es un requerimiento y lo que no, se crea un plan de acción para el siguiente periodo, que puedes implementar sin que afecte la siguiente estrategia, y lo que llegue afectar el máximo tiempo a implementar sin que se junte la tarea de 6 meses en el CRM.

Esta estructura se puede automatizar en un 70% con IA y creatividad, si este es el mensaje para que entiendas que debes desarrollar tu rol técnico para dominar de forma más ágil la IA.

Es muy importante para mí escucharte, quiero saber que más puedo traer para tratar de solucionar u orientar la solución a tu problema, puedes escribirme a LinkedIn y contarme que tal tu experiencia con mi newsletter, te lo agradeceré enormemente.

Escríbeme 🫶🏻

🧐¿Qué haría si?

🚨 Situación: Mi gerente me pide que evalúe un nuevo CRM el actual no está dando la talla para todo lo que necesitamos.

Que no se te olvide descargar tu lectura de hoy, el reporte de SEO 2025, es gratis y te da mucha claridad de lo que va a suceder con la industria del SEO.

🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:

➡️ Translate a Book traducir libros sin afectar su estética, ese es el resultado de esta herramienta con IA.

➡️ Credopad por si quieres estar al día en lo nuevo de productos de tecnología validados.

➡️ Supercut si conocías Loom o Tella, el tercer competidor en la cancha para crear grabaciones en tu pantalla bonitas y en segundos.