Caso 04 · Marketing

Escribo el guion después de mirar qué pregunta la gente y qué está mirando.

El contenido de un concesionario puede decidirse por gusto o por evidencia. Armé un circuito que lleva métricas de contenido, preguntas de clientes y señales de interés a guiones concretos, y que distingue con claridad lo que es una hipótesis, lo que está en prueba y lo que ya está demostrado.

Proyecto: Guiones y contenido basados en métricas
Contexto: Concesionario de autos en Panamá · contenido orgánico, asesores y chat
Por Antonio Duque: Revisado contra el código y la documentación el 14 de noviembre de 2026

Contexto y necesidad

Los videos y publicaciones se decidían sin datos, mientras las conversaciones de WhatsApp repetían las mismas preguntas y fricciones.

Los asesores también graban contenido, pero no tenían una guía sobre qué auto mostrar ni con qué gancho.

Mi responsabilidad

Como responsable de marketing, definí el proceso, las métricas a revisar, las hipótesis y los criterios de las piezas; dirigí la construcción de los reportes que lo alimentan.

Estrategia y decisiones

Mirar primero el comportamiento: alcance, interacción, guardados y compartidos, y qué modelos generan intención.
Escuchar las conversaciones: un mes de chats anonimizados reveló que el financiamiento domina las preguntas, seguido de requisitos, disponibilidad, fotos, letra y abono.
Convertir cada hallazgo en una hipótesis explícita y en una pieza concreta, no en una opinión general.
No llamar A/B test a lo que no lo es: las comparaciones disponibles son observacionales.

Qué construí

Reporte diario de contenido de Instagram: marca como de alta calidad la pieza que supera la mediana en alcance y en tasa de interacción, compara reels con fotos y agrupa por modelo usando guardados y compartidos como indicio de intención.
Idea de video para asesores: elige autos financiables con pauta y clics en aumento, entrega la descripción lista y un gancho para los primeros tres segundos, rota entre asesores y no repite auto en 21 días.
Análisis de conversaciones anonimizadas que cambió respuestas del asistente y detectó anuncios que seguían pidiendo modelos vendidos.
Reescritura del flujo del asistente de WhatsApp por prioridades, con una regla: el asistente nunca es un callejón sin salida.
Flujo de producción con transcripción local y textos por red que nunca inventan precios: dejan un marcador para completarlo.

Cómo funciona

Sistema
Equipo

Sistema
Revisar métricas
Contenido, conversaciones y abandonos del chat, con su contexto.
Equipo
Detectar patrones
Preguntas frecuentes, fricciones, modelos que generan intención.
Equipo
Formular hipótesis
Por ejemplo: la letra quincenal en los primeros segundos retiene mejor que el precio.
Equipo
Crear guion y propuesta visual
Gancho, auto, mensaje y llamada a la acción; formato por red.
Equipo
Publicar o probar
Con medición por pieza y UTM cuando hay enlace.
Equipo
Revisar y ajustar
Se conserva la hipótesis hasta que haya evidencia suficiente para darla por buena o descartarla.

Demostración

Qué está demostrado y qué no

Hipótesis, prueba y resultado no son lo mismo

Diagrama

Los reels rinden más que las fotos para este catálogo.Hipótesis
Los guardados indican intención de compra por modelo.Hipótesis
Abrir el video con la letra quincenal retiene mejor que el precio.Hipótesis
Pagar resaltado en un portal ayuda a mover inventario (comparación observacional mensual).Prueba en curso
El financiamiento domina las preguntas de los clientes por WhatsApp.Hallazgo verificado

El hallazgo verificado proviene de un mes de conversaciones anonimizadas. Ninguno de estos puntos es un A/B test controlado.

Herramientas y su función

API de Instagram: Métricas de alcance, interacción, guardados y compartidos.
Laravel: Reportes programados y selección de autos para video.
Whisper local: Transcripción de videos sin subir el material a terceros.
Claude: Borradores de textos por red, revisados y sin precios inventados.
Hojas de cálculo y UTM: Seguimiento por pieza en campañas con artes por vehículo.

Evidencias disponibles

Reporte de contenido y selección de video programados en el servidor.
Documento de análisis de conversaciones con los cambios aplicados.
Campaña de artes por vehículo (septiembre de 2026) con UTM por pieza y la fórmula real del cotizador.

Estado actual

Reporte diario de contenido
Programado. Sus recomendaciones son reglas fijas, no un modelo estadístico.
En producción
Ideas de video para asesores
Programadas con rotación. No hay resultado medido documentado.
En producción
Cambios de respuestas por análisis de conversaciones
Aplicados en el asistente; impacto no medido.
Construido
Comparación del resaltado pagado en un portal
Diseño observacional mensual, no un experimento controlado. Sin resultados aún.
En desarrollo
Efecto del contenido en la calidad de los leads
Hipótesis abierta: todavía no hay evidencia que la demuestre.
Propuesta

“En producción” solo se usa cuando la documentación del proyecto lo confirma. “Construido y probado” significa que hay pruebas automatizadas, no que esté en uso. “Propuesta” es una idea documentada, no algo construido.

Próximos pasos

Cruzar las piezas con UTM con la calidad del lead en el CRM, no solo con interacciones.
Diseñar una prueba controlada cuando el volumen lo permita.

Aprendizajes

Los guardados dicen más sobre intención que los “me gusta”, pero siguen siendo un indicio, no una venta.

Una conclusión escrita en el código (“la hora no diferencia”) también necesita su análisis; la marco como pendiente de revisión.

Las preguntas de los clientes son el mejor brief de contenido que existe.

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