Cómo SalesMind AI logra un CAC de 9 $ gracias a la memoria de IA x Work Optional (Parte 2)

Para SalesMind, ¿con qué frecuencia actualiza el cliente el paquete, los datos de entrenamiento?

¿Y es autoaprendizaje con memoria, o son los clientes los que tienen que hacerlo?

Antes era el cliente quien tenía que actualizar y validar lo que generaba la IA. Ahora hemos empezado a hacer que el modelo aprenda solo y mejore la máquina con el tiempo, según el resultado que obtiene por sí mismo. Esto es el principio de todo.

El producto todavía necesita mejoras e iteración, sobre todo en la optimización, pero es muy emocionante ver que ahora la IA puede mejorar por sí sola según el resultado.

Sí, vale. Ahora pasamos a la parte de tecnología. Para mí, en cualquier agente de ventas, la capacidad de la IA de tener memoria lo cambia todo.

Si con SalesMind haces 150 o 200 contactos al día, recibes objeciones, recibes síes, la capacidad de aprender de eso y proponerle al cliente cómo mejorar su producto o su discurso de ventas es simplemente increíble. Y con memoria, se vuelve infinitamente mejor que un humano, porque un humano no puede procesar 190 interacciones cada día. Cuéntanos cómo está aprendiendo y mejorando tu agente, y si todavía no lo hace, cómo planeas lograrlo, y cómo funciona técnicamente.

Básicamente construimos RAG para algunos casos de uso, y ampliamos la base de conocimiento de objeciones a la que el agente tiene acceso, para identificar nuevas objeciones. Luego, con cada respuesta que recibimos, reevaluamos si hace falta ajustar la estrategia según esa respuesta. Y la IA decide por sí misma si le resulta útil para entender mejor el producto, entender mejor al prospecto o entender mejor el segmento al que pertenece ese lead.

Y eso mejora la base de conocimiento, lo que repercute en la siguiente conversación y en las próximas acciones.

¿Y eso ya está en producción?

Estamos en el principio. Hemos empezado a trabajar en ello, pero todavía no está publicado en producción, sigue en fase beta con nosotros.

Entonces, ahora mismo, si estoy prospectando a 100 o 200 personas al día, Julien, ¿me dais feedback como cliente? Tenéis las transcripciones, tenéis las conversaciones. Si no es automático, ¿podéis descargarlo en Excel, pasárselo a algún agente y resumirlo semanalmente?

¿Ofrecéis ya ese servicio, o será un sistema de feedback automatizado en el futuro?

Sí que lo hacemos. ¿Qué tipo de feedback tienes en mente? Por ejemplo, si SalesMind prospecta a 100 personas y 50 responden diciendo que les gusta esto o no les gusta aquello, y 20 dicen que el precio es demasiado alto, como cliente no tengo tiempo de leer 100 transcripciones, pero podéis resumírmelo: por ejemplo, de esas 100, el 20 % ama el producto pero querría un descuento medio del 20 %.

Eso es el tipo de feedback que querría como cliente, y me parece que vuestros datos se podrían digerir fácilmente con vuestro agente para darme ese feedback. Tengo curiosidad por saber si ya se ofrece, manual o no, o si está por llegar.

Todavía no tenemos esa precisión. Podemos decir: tienes 10 o 20 personas interesadas, 70 escépticas, etcétera. Eso sí lo podemos hacer hoy.

Pero el feedback de, por ejemplo, el 5 % de los interesados que esperaban un precio más bajo, todavía no lo tenemos. Pero lo apunto, y como buen product manager, lo añadiré a la hoja de ruta en algún momento.

Vale, vale. Tiene sentido, sobre todo al escalar. ¿Puedes contarnos sobre el stack tecnológico?

¿Qué usáis, qué es propietario, qué tan defendible es?

La forma en que planeamos lograrlo es integrándonos en el flujo de trabajo de la gente. Por eso estamos ajustando ligeramente la audiencia a la que apuntamos: sabemos que las agencias de marketing B2B y de generación de leads van a empezar a meter flujos de trabajo en los procesos de sus clientes, y ahí es donde queremos que SalesMind no sea solo una interfaz, no solo el agente que realiza tareas para tu equipo, sino que se integre en el flujo de trabajo e interactúe con la aplicación y la base de conocimiento que tenemos sobre las personas en la empresa. js y React para construir el producto.

Mi CTO podría hablar mucho más de eso. No tengo una visión completamente exhaustiva de todas las herramientas y lenguajes que usamos entre nuestros diez microservicios. El equipo técnico está trabajando muy duro en eso.

¿Qué tan fácil es de replicar? Si alguien lanzara un producto competidor, ¿qué hay en vuestra receta, tecnología o distribución que evitaría que alguien ofreciera lo mismo por 49 $ al mes?

La forma en que lo vemos es teniendo una solución muy completa. Vemos tantos casos de uso diferentes, incluso tenemos clientes y gente preguntando cuál es la diferencia entre hacerlo uno mismo con su propio flujo de trabajo, y la respuesta es bastante simple: o quieres construir y dedicar tiempo a montar tu propio flujo de trabajo e invertir recursos ahí, lo cual es muy costoso internamente, o puedes empezar con nosotros mañana. Si una empresa quiere empezar exactamente igual que nosotros y revender el mismo producto a 49 $, eso sería muy complicado, porque actualmente tenemos más de 10 millones de perfiles en nuestra base de datos, y entendemos cómo comunicarnos eficazmente con ellos, y cada mensaje que intercambiamos hace que el sistema sea más inteligente.

Cada mensaje hace que el sistema y el agente tengan más probabilidades de tener éxito en el siguiente mensaje. Así que los datos que procesamos sobre las personas y los perfiles en el entorno empresarial nos hacen un poco más inteligentes todo el tiempo, y creo que eso es lo que va a hacer difícil que otros nos alcancen desde la perspectiva de la interfaz. " Aspiramos a ser irremplazables por el valor que aportamos.

Si hacemos que tu negocio sobreviva o incluso prospere porque te enviamos suficientes leads para llenar tu pipeline y hacer crecer tus ingresos, nunca podrás dejarnos.

Para nuestra audiencia, nos encanta destacar herramientas que realmente funcionan y que, para mí, os aportan valor. Habéis superado los 3 millones de mensajes, y la propuesta de valor para un cliente, Julien, corrígeme si me equivoco, es: por menos de 100 $ al mes, con SalesMind puedes dedicar unas horas a entrenar al agente, y este envía entre 150 y 200 mensajes al día a prospectos, y vuestros datos muestran una tasa de respuesta del 42 %. Luego puedes conversar y tal vez sacarlo de LinkedIn para vender lo que sea, un servicio financiero, un software, lo que sea.

Y si divides 100 $ al mes entre 150 al día, por 30 días, por 42 %, es una forma extremadamente barata y sin esfuerzo de conseguir prospectos, ¿dirías que es así? ¿Esa es más o menos la propuesta de valor?

Sí, conseguir ese prospecto es extremadamente económico y bastante automatizado. Es precioso.

Increíble. Creo que lo has reformulado y resumido muy bien. El coste de adquisición de cliente para SalesMind es actualmente de 9 $ por cliente.

9 $, vale.

¿Cómo llegasteis a esa cifra? ¿Qué entendéis por coste de adquisición? Porque una respuesta no es una adquisición, es solo una respuesta.

Cuando dices adquisición, ¿te refieres a comprar el servicio?

Sí. El coste de adquisición de cliente para nosotros es de 9 $ porque nos comemos nuestra propia sopa: usamos SalesMind para prospectar y generar clientes para nosotros mismos.

Ah, esto es para SalesMind mismo, ya veo.

No podemos medir eso de forma tan precisa para todos nuestros usuarios, pero para SalesMind sí lo monitorizamos.

Mencionaste la ronda de inversión. En la medida en que te sientas cómodo hablando de ello, ¿has levantado dinero? ¿En qué ronda estáis, y cuál es el plan una vez tengáis el dinero?

Levantamos una preseed con un venture studio, que básicamente aporta todo el equipo de desarrollo durante un año. Eso ha mejorado muchísimo la calidad del producto y la velocidad de entrega. Ya superamos esa etapa, y ahora estamos levantando una seed.

La forma en que planeamos gastar el dinero es escalar lo que ya nos funciona: aumentar el número de cuentas y actividades que gestionamos nosotros mismos. El objetivo principal es escalar. 000 no están en LinkedIn.

Así que necesitamos llegar a ellas por otros canales, y eso es lo que podremos hacer con la financiación, mejorando las capacidades del agente en otros canales y asegurándonos de ser multicanal, capaces de comunicarnos por el canal preferido del lead.

Sois uno de los muchos agentes que vemos resolviendo casos de uso empresariales muy específicos, y hay varios productos de ventas en los que también hemos invertido. ¿Qué tan rápido crees que está evolucionando esto, y cómo ves que este espacio de agentes empresariales evolucionará en los próximos tres a cinco años?

Uf, es una pregunta difícil.

Lo es, pero creo que probablemente tienes una opinión porque estás en el sector.

Sí. Vemos que el reto avanza extremadamente rápido, de cuatro a seis meses vemos aparecer nuevas tendencias, nuevos desafíos que enfrentar. 000 millones de dólares en herramientas de ventas y marketing el año pasado, pero la gente todavía tiene un CRM vacío.

En los próximos tres a cinco años, donde creo que el agente de ventas tendrá más impacto, al menos la visión que tenemos en SalesMind, será hacer que todo el embudo sea completamente personalizado. Es decir, el primer mensaje es personalizado, la respuesta es personalizada, lo que ves es personalizado, y la interacción que tienes con un avatar de IA en vivo está personalizada solo para ti y tu necesidad específica, porque no tienes tiempo de pasar 10 minutos en un sitio web o en un perfil tratando de entender cuál es la oferta, el valor, el beneficio. Solo necesitamos mostrarte lo que te importa.

¿Hasta dónde podría llegar yo conectando ChatGPT a mi LinkedIn, mi Dropbox y mi kit de ventas, para hacer lo que hace SalesMind? ¿Es eso una amenaza para vosotros?

No es una amenaza para nosotros, porque puedes eventualmente hacerlo para una de tus cuentas, pero ¿puedes hacerlo de forma fiable para 100 cuentas de LinkedIn o 100 emails? Ese es el caso de uso que resolvemos para agencias, y es un gran momento para nosotros ver si ChatGPT realmente hará eso. No estoy del todo seguro de que te permitan conectarte directamente con LinkedIn para hacer lo que hacemos nosotros.

Pero aunque lo hicieran, no lo vemos como una amenaza, porque una persona que intenta automatizar su propio perfil no es realmente la audiencia que buscamos. Puedes hacerlo tú mismo si eres un builder y te gusta, y sé que te gusta, tienes una mente brillante y mucho talento para construir un producto. Pero depende de dónde esté tu foco: en construir cosas para mejorarlas un poco, o...

No estaba apuntando específicamente a SalesMind, Julien, porque ChatGPT o Perplexity están lanzando agentes ahora mismo. Estuve probando Perplexity Labs esta semana, y no es tan bueno como Manus o Genspark. Mi pregunta es menos sobre ventas y más sobre estas herramientas LLM que evolucionan hacia agentes, con el riesgo de que puedan interrumpir a una empresa exitosa como la vuestra.

Tengo curiosidad por saber cómo pensáis en eso y cómo os defendéis.

La forma en que pensamos y nos defendemos de eso es por el volumen y la capacidad de escalar que tenemos. Si mañana OpenAI lanza un sistema para responder tu correo, sí, podrá hacerlo para ti solo. Pero para todo el conjunto de clientes, hacer que sea fácil para toda una empresa integrarlo, creo que será un poco más complicado en los próximos años.

Pero eso es solo la parte más alta del embudo, donde se construye una pequeña chispa. Donde vemos que SalesMind tendrá una gran ventaja será teniendo un micrositio adaptativo, donde el mensaje es solo una puerta para que avances al siguiente paso del embudo de ventas, con una experiencia mucho más personalizada. No solo enviamos mensajes en LinkedIn, movemos al lead en el embudo y lo cualificamos.

Entonces, esto podrá enviar mensajes, pero ¿podrá hacer que avance en el embudo? Buena pregunta. Espero que no, pero si lo hacen, haremos algo diferente.

Sí, creo que esa es probablemente la mejor respuesta que se puede dar en este momento, todo avanza muy rápido. Una pregunta geopolítica: no conozco lo suficiente vuestro stack técnico, pero China claramente está liderando, sobre todo en open source. ¿Cómo ves los casos de uso entre tecnologías chinas y estadounidenses?

Gran pregunta. Vemos que los modelos tienen fortalezas distintas, cada uno para casos de uso diferentes. Usamos actualmente cinco o seis modelos distintos para todo nuestro proceso de calificación, identificación, matching, etcétera.

La competencia entre ambos, no tengo ni idea, tengo un sesgo: me encanta China.

También es mucho más barato, ¿no?

Sí. Y extremadamente bueno, los modelos de razonamiento son impresionantes. Es realmente sorprendente que hayan podido lanzar modelos tan rápido.

Sabemos que China realmente está liderando la innovación, estoy muy convencido de que en los próximos años va a estar en todas partes. Estuve en China hace unas semanas y vi que ya integran DeepSeek en los mapas de Baidu. Cuando entras en un perfil de negocio, como en Google Business, puedes ver el horario de apertura, y puedes escribirle a DeepSeek directamente para que responda la pregunta desde ahí.

Creo que la gran ventaja que tiene China en esta carrera es que solo necesita una decisión: si decide poner DeepSeek en todas partes, será instantáneo, y mil quinientos millones de personas tendrán acceso inmediato a la IA. La tasa de adopción para ellos será increíble.

Tengo una pregunta sobre adopción empresarial, la tenía en mi lista inicial de preguntas. Pasamos tiempo con grandes empresas, y es distinto de lo que hemos construido en el mundo de las startups. Las grandes empresas ven el valor de los agentes empresariales, pero la gobernanza, la ética, la privacidad y la seguridad son problemas importantes por resolver.

¿Habláis con empresas que están pensando en desplegar SalesMind o agentes similares, y cómo están resolviendo estos problemas tan nuevos? Por ejemplo, si despliegas SalesMind y lo conectas a la base de datos de una empresa, ¿qué pasa si el agente se descontrola, alucina o decide robar tus datos? ¿Os habéis encontrado con este tipo de problema?

Tengo curiosidad, porque es un tema prioritario.

Sí, tenemos clientes empresariales, y la forma en que lo gestionan fue curiosa porque conseguimos contactarlos, pero el proceso de venta fue mucho más largo. Empezamos con un piloto, una persona, luego un equipo de 10 personas, y ahora unas 80 o 90 personas en la empresa para ventas. Lo que cambió es que reemplazaron a las personas que enviaban los mensajes manualmente, porque ese era el trabajo de 15 personas que iban a LinkedIn, intentaban entender qué hacía la persona, intentaban cualificar el lead según la información disponible, empezaban un mensaje, metían el lead en una hoja de Google, y luego reportaban la hoja de Google al final del día.

El chico no superaba ni 30 conexiones al día. Así que tenían todo un grupo de gente haciendo eso, y ahora ese equipo se ha reducido. Supongo que esas personas ahora tienen otras responsabilidades.

Ahora tienen un validador: cada vez que lanzan un nuevo agente, una nueva campaña, una nueva misión, alguien valida la calidad del entendimiento de la IA y ajusta si es necesario, porque les damos acceso a todo, pueden modificar si la IA alucina un poco o no es del todo correcta, o la forma en que la promocionan ellos mismos. Así que tienen a alguien controlando eso, pero una sola persona es suficiente para toda la empresa.

Entiendo. Gary Tan, el presidente de Y Combinator, dijo hace unos meses, encuestando a los CEOs del último lote, que el 90 % de las empresas del último lote de YC usan agentes para construir software. Así que en lugar de tener 10 desarrolladores, tienen quizás dos o tres usando agentes.

Si lo piensas, es realmente toda la idea del lean startup, y tenemos un newsletter que habla de eso. ¿Cómo ves eso, y sois vosotros mismos AI native?

Sí, definitivamente. Es una de las primeras cosas que hacemos cuando incorporamos a alguien: le damos una cuenta de ChatGPT Plus y una cuenta de Cursor, para asegurarnos de que al menos tengan las herramientas básicas para hacer lo que necesiten. Migramos una parte de la aplicación que podría haber tomado semanas, en unos pocos días con Codex.

Aprovechamos muchísimo la IA, tenemos a alguien formado internamente, un campeón que ha identificado la herramienta correcta y el caso de uso correcto, y que está liderando la adopción dentro de la empresa y entre los demás desarrolladores. Pero me ha sorprendido muchísimo que Codex ya pueda enviar pull requests por ti, simplemente le das una tarea y envía la PR en GitHub.

¿Tenéis algún objetivo, como llegar a dos millones de dólares por empleado?

Mi equipo bromeaba diciendo que podríamos reemplazar a nuestra gente con Codex. Lo que creo es que vamos a tener que quedarnos con la gente y simplemente hacerla diez veces más productiva. No creo que tener un equipo pequeño de 20 personas nos vaya a ayudar, porque eventualmente necesitamos construir muchos casos de uso diferentes, pero espero que el equipo que tengo ahora pueda apoyarse en la IA para ser diez veces más productivo.

Creo que todavía no estamos en ese 10x, pero estamos trabajando en ello. Si Gamma apunta a un millón de dólares por empleado, ese podría ser nuestro próximo objetivo.

Lo que me llevo de esta conversación es que, desde el punto de vista de un cliente, en realidad no importa si usáis DeepSeek o cualquier otra cosa. Lo que importa es que estáis resolviendo un problema específico, y habéis entrenado a una IA para esencialmente aprender el producto o el servicio, y la habéis integrado muy inteligentemente en LinkedIn, que, como dijiste, tiene mil millones de personas. Así que vais a encontrar muchos clientes ahí.

Y comiéndoos vuestra propia sopa en SalesMind, estáis adquiriendo nuevos clientes a 9 $ cada uno. Yo diría incluso que es más barato que eso, en el sentido de que si no tuvieras SalesMind y tuvieras gente llamando, la cantidad de tiempo que pasas formando o reentrenando a los comerciales, la rotación, el tiempo de gestión, normalmente eso no está bien contabilizado. Así que si comparas usar SalesMind para un lead de ventas frente a la forma tradicional, es un factor de coste y tiempo enorme.

No he hecho ese cálculo, pero me parece mucho más intuitivo que escala mucho más rápido una vez entrenado, y se vuelve más inteligente, sobre todo con la memoria. Entonces para mí, los 9 $ son una cifra fantástica, pero comparado con la forma tradicional, si lo metes todo en la ecuación, creo que el múltiplo de productividad es mucho más alto. No lo expliqué muy claro, espero que tenga sentido, y quizás puedas comentar algo al respecto.

Sí, tiene mucho sentido. Lo que vemos como promedio en la industria B2B es que un lead cuesta entre 200 y 250 $ como coste de adquisición.

Vaya.

Con SalesMind, como usamos nuestra propia solución, llegamos a 9 $. Es significativamente más bajo, creo que no podríamos lograrlo de ninguna otra forma.

Genial, genial. Vale, Julien, es sábado por la mañana, seguro que tienes muchas cosas que hacer. ¿Quieres contarle a la audiencia cómo pueden contactarte?

¿A ti y a SalesMind?

Sí, bastante sencillo, en LinkedIn, somos muy visibles, estamos creando cada vez más contenido sobre IA en ventas, somos realmente evangelistas de cómo la IA puede hacer que los negocios sean diez veces más productivos, como tú supongo. LinkedIn será la mejor forma de encontrarme: Julien Gadilla en SalesMind, o SalesMind en LinkedIn, será muy fácil de encontrar.

Fantástico. Bueno, muchísimas gracias. Quizás podamos traerte de vuelta en unos meses para ver cómo estáis creciendo.

Sí, sí, fantástico. Muchísimas gracias, Julien.