Cómo Laderas preparó su temporada alta con IA conectada en tiempo real a Google Sheets

El desafío: escalar la atención de cara a la temporada alta

Laderas se preparaba para uno de los momentos más exigentes del año: la temporada alta, con un aumento fuerte en el volumen de consultas de visitantes a través de WhatsApp y su sitio web. El objetivo era claro: asegurar respuestas rápidas, precisas y siempre actualizadas, sin que el equipo tuviera que sostener ese ritmo de forma manual.

Para lograrlo, trabajamos junto a Laderas en un proyecto que combinó WhatsApp Coexistence con una integración de IA conectada directamente a la información operativa del negocio.

La solución: IA conectada a Google Sheets para responder en tiempo real

Implementamos una integración con Google Sheets que le permite a la IA acceder a información clave y resolver de forma automática las consultas más frecuentes de los visitantes: precios de pases de temporada, pases diarios y alquiler de equipos.

Aquí surgió un desafío técnico particular: la información no estaba centralizada, sino distribuida en tres archivos distintos de Google Sheets. En ese momento, la integración disponible no permitía consultar múltiples archivos de forma simultánea, lo que limitaba la posibilidad de dar respuestas completas y consistentes.

Junto con nuestro equipo de desarrollo, construimos una solución que le permite a la IA consultar los tres archivos en tiempo real de forma conjunta. Esto significa que cualquier cambio que el equipo de Laderas haga en sus planillas —una actualización de precio, una modificación de disponibilidad— se refleja automáticamente en las respuestas que reciben los visitantes, sin ningún paso manual intermedio.

El resultado

Hoy, cada consulta sobre precios en Laderas recibe una respuesta actualizada al instante. La solución permitió centralizar la información que antes estaba dispersa, reducir los tiempos de respuesta y garantizar una atención escalable, justo lo que se necesitaba para afrontar con éxito el aumento de consultas propio de la temporada alta.

Un análisis comparativo de las conversaciones entre abril/mayo y junio/julio confirma el impacto de esta automatización:

• Tasa de conversión a lead: pasó de 15% (abril-mayo, con bajo volumen) a 62% en junio-julio, ya en pleno volumen transaccional de temporada alta.
• Velocidad de respuesta promedio: menos de 5 segundos, reflejo de una automatización efectiva incluso con el salto en el volumen de consultas.
• Volumen de conversaciones: creció de forma sostenida mes a mes, acompañando la aproximación a la temporada alta, con julio como el mes de mayor actividad tanto en conversaciones totales como en conversión a leads.

El comportamiento de los visitantes también cambió con la temporada: en abril y mayo predominaban las consultas exploratorias, sin demasiada urgencia, mientras que en junio y julio el patrón se volvió transaccional, con preguntas puntuales sobre apertura, clima, estado de pistas y precios. Esto reforzó lo que ya venía mostrando el proyecto: la velocidad de respuesta es clave, pero el verdadero salto en conversión se logra cuando la información que recibe el visitante es precisa y está actualizada en tiempo real.

De cara a lo que viene, el foco está puesto en seguir afinando la integración de datos operativos del día a día para que cada respuesta sea aún más precisa, sumando valor a una base que ya demostró ser sólida para sostener los picos de la temporada alta.

¡Graciasa todo el equipo de Laderas, por seguir confiando en Cliengo para su automatización de procesos!