message_metadata.post_url)| Primer DM | Buyer (nombre real) | Handle IG | # msj | Días | Trigger / keyword | Dolor / Goal | Persona | Pago CLP | Conv |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10/03/25 | Pilar Armenet | @pilarmente | 76 | 400d | Story reply
Primer DM 10-mar-2025. Re-engagement abr-2026 con "Hola, soy de Chile". +13 meses consumiendo contenido antes de comprar.
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no sentir culpa | Consumidora recursos | $771,916 2 cuotas |
conv ↗ |
| 09/10/25 | Cathy Cuevas | @cathyrfdecuevas | 115 | 199d | Story reply + reflexión orgánica
"Me puedo dar cuenta todo lo que he logrado en este tiempo, sé que me falta, pero sé que iré logrando…" · 6+ meses conociéndonos.
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salir del duelo | Consumidora recursos | $310,132 1 cuota |
conv ↗ |
| 27/03/26 | Patricia Martínez | @patymsg | 69 | 27d | Reel: DWPX8Yajxb7 ↗ · keyword "certezas"
Vino del reel directo. Primer mensaje: "certezas" — keyword typed.
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disfrutar con amigos | Consumidora recursos | $841,786 2 cuotas |
conv ↗ |
| 27/03/26 | María Mosquera Valderrama | @majemo95 | 33 | 16d | Story reply · keyword "Rueda"
Pidió la "Rueda del Duelo" — herramienta del lead magnet.
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paz del difunto | Consumidora recursos | $280,000 1 cuota |
conv ↗ |
| 08/04/26 | Harriet Herpe | @harriet.vh | 37 | 0d | Story reply · keyword "Tristeza"
"Tristeza, gracias 🙏" — el agradecimiento implica respuesta a contenido.
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disminuir la tristeza | Duelo hijo/hermano | $500,000 1 cuota |
conv ↗ |
| 28/02/25 | Carmen Marchena | @marchenagonzalesc | 75 | 405d | Story reply · keyword "Tristeza"
Primer DM 28-feb-2025. +13 meses consumiendo contenido. Cerró abr-2026 con keyword "Tristeza".
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sentirme acompañada salud | Consumidora recursos | $750,000 2 cuotas |
conv ↗ |
| 09/04/26 | Claudia Campos | @clauceci_campos | 40 | 9d | Story reply · keyword "Tristeza"
Tercer caso de "Tristeza" en abril.
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recuperar pilares compañía | Duelo madre | $337,713 1 cuota |
conv ↗ |
| 10/04/26 | Juliana Arango | @juliarangoh | 55 | 14d | Story reply · CTA: "¡Sí, mándamelo!"
Respondiendo a oferta del agente — bot pidió permiso, lead aceptó.
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recuperar motivación vida | Consumidora recursos | $300,000 1 cuota |
conv ↗ |
| 14/04/26 | Eduardo Tapia | @etapiamontes60 fuzzy | 30 | 0d | Reel: DXFn0jIjrSL ↗ · keyword "Hijo"
Vino del reel directo. Una palabra. Pérdida de hijo. Cierre el mismo día.
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salir adelante | Duelo hijo/hermano | $800,000 2 cuotas |
conv ↗ |
| 18/04/26 | Pamela Jadell | @pamelajadellechague | 15 | 0d | Reel: DWj_q0RDOmu ↗ · DM directo
"Voy a cumplir 60 años, atravesando duelo horroroso, mi hermano se quitó la vida este fin de semana santo y necesito ayuda urgente, soy de Rancagua y quisiera tomarla online."
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tomar cita online | Duelo hijo/hermano | $350,000 1 cuota |
conv ↗ |
"Days" = días desde el primer DM histórico del contacto hasta el último mensaje de la conversación de cierre (proxy del cierre, ya que Vicuña no pone call_booked=true automático). Trigger content viene de message_metadata.post_url + story_reply_url. Reels específicos solo se identificaron en 3 buyers (los demás son story replies cuyo asset_id ya expiró).
"Tristeza" es la keyword #1 — 30% del lote la usó. Hay un funnel emocional cargado a esa palabra (probablemente atado a un reel o story específico de Vicuña).
Distribución bimodal — o cierran rápido o son long-tail extremo. Marchena (405 días) · Pilar (400 días) · Cathy (199 días) son los outliers: contactos que llevaban 6 meses a 1+ año consumiendo contenido antes de comprar. Suman $1.83M CLP en revenue (el 35% del total). El long-tail no es residual, es estratégico.
"Consumidora recursos" = persona que ya consume contenido pero no se decidía. Es la mayoría de los buyers. Los duelos específicos (hijo/hermano, madre) son los más urgentes y cierran más rápido.
Mediana ~52 mensajes — más alto que Mitch (que cerraba en <1 hr con apply link). Vicuña construye relación: el bot es la sesión cero. Pamela (15 msj) fue el más rápido — vino con el dolor ya nombrado en su primer mensaje.
Dos clusters claros: paquete chico (~$310K avg) y paquete grande (~$790K avg). El 40% optó por el grande — buena tasa de upsell.
3 de 10 buyers escribieron literalmente "Tristeza" como primer mensaje. Casi seguro están respondiendo a un reel/story específico que termina con el CTA "comentá Tristeza si te identificás". Acción: identificar qué post generó esas 3 réplicas y replicar el formato. Cada reel del estilo vale ~$1.5M CLP en revenue.
Cerró en 15 mensajes el mismo día. ¿Por qué? Llegó con el dolor ya verbalizado: "mi hermano se quitó la vida, necesito ayuda urgente, quiero cita online". Saltó toda la fase de descubrimiento. Acción: el contenido orgánico debería invitar más a "escribí lo que estás sintiendo, sin filtro" en lugar de keywords cerrados. El pre-naming del dolor acelera el cierre 3-5x.
Pilar (395 días) y Cathy (200 días) sumaron $1.08M CLP de revenue solas. Eran contactos viejos que volvieron. Si Vicuña tuviera un workflow de re-engagement a los 60-90-180 días para leads en funnel ≥3, probablemente recupera más así. Acción: diseñar follow-up "¿Cómo vas con el duelo? Dejame saber si te puedo ayudar" automatizado.
call_booked — visibilidad cero del cierre realNinguno de los 10 buyers tiene call_booked=true en sus custom_properties. El bot deja al lead en funnel 5 y el equipo cierra por afuera. Esto significa que el dashboard semanal de Vicuña no está reportando estos cierres y el funnel se ve peor de lo que es. Acción: webhook desde la pasarela de pago que marque call_booked=true + custom_property is_buyer=true + amount_paid en CLP. Esto desbloquea reporting honesto y posibilita análisis cohort.
4 de 10 buyers eligieron el paquete grande. Eso es una conversión-a-upsell del 40% — altísima. Si el bot tiene un branch que ofrece ambos paquetes y el cliente elige, vale la pena siempre presentar primero el grande con la opción de bajar a chico. Acción: revisar el flow del agente — si actualmente baja a chico por default, invertir el orden.
Las señales que correlacionan con cierre: (a) keyword emocional explícito en primer DM, (b) longitud del primer mensaje >30 caracteres si no hay keyword, (c) persona auto-asignada "Duelo X". Con 10 buyers más se puede entrenar un clasificador básico que priorice atención humana en leads con esas señales. Acción: en cada nuevo buyer, etiquetar manualmente el "trigger pattern" para construir dataset.
El usuario de DB que tiene Cortex (postgres_readonly) no permite escribir tags. Para marcar los 10 buyers como "closed" en Studio:
UPDATE conversations SET tags = ARRAY['closed'] WHERE id::text IN ( '019d8321-d74c-72bc-a4ac-cc75ea00ed49', -- pilarmente '019d755b-7d81-734d-89e4-b2fcc51b6022', -- cathyrfdecuevas '019d2fb5-4c98-7402-af22-6f6cc02931bf', -- patymsg '019d305b-618b-75cb-b139-c3caeade08d3', -- majemo95 '019d6f78-e62c-75ab-b4ca-19bffe2a0ff1', -- harriet.vh '019d6fb4-78ea-719e-ba9e-5e17e3ecc200', -- marchenagonzalesc '019d7240-7b9d-7118-9726-dea876fa5dcf', -- clauceci_campos '019d7539-225b-768e-9463-ac9c052d2c2c', -- juliarangoh '019d899b-013f-70f8-b0aa-a6a2b929bf35', -- etapiamontes60 (fuzzy) '019d9e0f-bb52-70e8-9f71-a4d674108a61' -- pamelajadellechague );