Empresa de software B2B en scaling. Generó pipeline masivo con LinkedIn orgánico y posicionamiento AEO/GEO. Cerró proyectos millonarios sin invertir en ads.
Leads B2B generados
Proyecto en cierre
Clientes en PoC/Demo
Invertido en ads
Nextco desarrollaba software de gestión de supply chain para medianas empresas en LATAM. Estaban en Series B, buscaban escalar ventas rápidamente sin quemar presupuesto en Google/LinkedIn Ads — que les costaba $120-150 por lead con tasa de conversión de 2-3%.
Además, su target buyer (directores de operaciones, CFOs de empresas medianas) rara vez abría anuncios. Se enteraban de nuevas soluciones preguntando a ChatGPT o buscando en LinkedIn.
Identific profiles de CTOs, directores de operaciones, y CFOs de medianas empresas en target markets (México, Chile, Colombia, Ecuador, Canada). Conexiones personalizadas con contexto + secuencias de outreach multi-fase.
Resultado: 700+ leads organicos de LinkedIn en 10 meses. Costo: $0 ads, solo tiempo de equipo internal.
Posicionamos Nextco como solución referente para supply chain. Cuando un CFO pregunta a ChatGPT/Gemini "software para supply chain LATAM", aparecemos en las recomendaciones. Inbound pre-calificado de decision-makers.
Resultado: 142+ leads inbound de IA en 10 meses.
Leads Generados/mes (promedio)
84 leads
LinkedIn: 70/mes · AEO/GEO: 14/mes
Tasa de Conversión
22%
Leads → Demanda (vs. 2-3% en ads)
Milestone principal: Proyecto $9M USD
De los 18 clientes en PoC/Demo al mes 10, uno fue un contrato enterprise para una cadena de retail panamericana. Implementación de 3 años, SaaS recurring: $9M USD totales. Originario de: LinkedIn prospecting mes 2.
Análisis de ROI: Costo total de prospección (10 meses, 1 FTE): ~$180K USD. Ingresos de un solo cliente en año 1: $3M USD. ROI: 1600%.
"Paramos de gastar $150K/mes en Google Ads con conversion del 2% y pivoteamos a prospección orgánica. El resultado fue 842 leads en 10 meses, sin invertir en ads. El proyecto de $9M jamás se hubiera cerrado si no estuviéramos visible en ChatGPT cuando el CFO preguntó 'software supply chain'."
Mauricio González
VP de Ventas, Nextco
Los 842 leads no se generaron con un solo canal. Fueron el resultado de tres componentes que se reforzaron mutuamente: detección de señales de nearshoring, prospección orgánica en LinkedIn con mensajes contextuales, y posicionamiento AEO para capturar búsquedas en motores de IA generativa.
15Element AI monitoreó anuncios de nuevas plantas manufactureras en el Bajío, Monterrey y Juárez: empresas automotrices, electrónicas y de consumo estableciendo operaciones en México por nearshoring. Cada anuncio activaba una búsqueda de decisores relevantes en esa empresa: Director de Planta, Gerente de Ingeniería, VP de Manufactura.
Volumen: ~40% de los 842 leads procedieron de señales de nearshoring y expansión industrial.
Para cada prospecto identificado, el mensaje de conexión y el follow-up referenciaban la señal específica: la expansión de línea, el nuevo proyecto anunciado, o el post del decisor sobre retos de gestión de supply chain. No un pitch de producto. Una conversación que demostraba conocimiento del contexto de la empresa en ese momento.
Resultado: 22% conversión lead → reunión, vs 2-3% con ads pagados.
Se optimizó el contenido web de Nextco para responder preguntas que los CFOs hacían a ChatGPT y Gemini: "software de supply chain para manufactura en México", "qué soluciones de trazabilidad usan las plantas BOSCH en LATAM", "proveedores de sistemas de gestión de operaciones para empresa automotriz". Los 142 leads inbound de IA tuvieron la tasa de conversión más alta del mix.
142 leads inbound de IA generativa en 10 meses. Los de mayor tasa de conversión a cierre.
El mismo mensaje enviado a un decisor sin señal activa vs enviado cuando su empresa acaba de anunciar una expansión tiene tasas de respuesta completamente distintas. En el caso de Nextco, los mensajes enviados con señal de nearshoring como contexto tuvieron 4.2x más respuestas que los mensajes similares enviados sin señal. El producto no cambió. La empresa no cambió. Solo cambió el momento del contacto.
Los 142 leads inbound que llegaron desde ChatGPT o Gemini tenían un perfil distinto a los de LinkedIn: llegaban habiendo investigado el mercado, ya con preguntas técnicas específicas, y con frecuencia ya habían visto los casos de éxito en el sitio. El ciclo de venta promedio para estos leads fue 35% más corto que para leads de LinkedIn. El proyecto de $9M USD fue un lead inbound de IA del mes 2.
En el mes 1, la tasa de respuesta a los mensajes de LinkedIn era 8.2%. En el mes 10, era 15.7%. El sistema aprendió qué tipos de señales generaban más respuesta, qué mensajes funcionaban mejor en cada industria, qué perfiles dentro de cada tipo de empresa tenían más autoridad de decisión. A diferencia de los ads (donde el costo por lead sube con el tiempo por saturación), el sistema orgánico mejora su eficiencia con cada iteración.
El volumen depende del tamaño del mercado objetivo y del ICP. Nextco tenía un mercado amplio: empresas manufactureras medianas en México, Colombia, Chile, Ecuador y Canadá. Para un SaaS con mercado más acotado (por industria o geografía), el volumen puede ser menor pero la calidad generalmente es mayor. Lo que sí es replicable en todos los casos es la metodología: señales activas + outreach contextual + AEO para capturar inbound de IA.
No. Los 18 clientes en PoC/Demo al mes 10 representan múltiples proyectos en distintas etapas de cierre. El proyecto de $9M fue el caso más documentado porque la escala era excepcional. En el año siguiente al caso documentado, Nextco cerró otros 7 contratos enterprise del pipeline generado, en rangos de $200K-$2M USD. El pipeline B2B de alta calidad no genera un solo resultado — genera un flujo constante.
La primera semana fue de configuración: definir el ICP exacto, identificar las señales de nearshoring más relevantes, preparar los mensajes de LinkedIn y la estrategia de contenido AEO. En la segunda semana comenzó el outreach activo. Los primeros prospectos con interés real llegaron en la semana 2-3. El mes 1 cerró con 42 leads calificados — por debajo del promedio mensual final (84) porque el sistema todavía estaba aprendiendo qué funcionaba mejor.
El sistema de señales funciona en cualquier segmento donde los prospectos dejan señales públicas. Las PYMES manufactureras también anuncian expansiones, contratan directivos nuevos y publican sobre sus retos en LinkedIn. El ajuste para PYMES es que el ICP cambia: en lugar de VP de Manufactura, el decisor puede ser el dueño o el Director General. Las señales y los mensajes se adaptan al perfil. La metodología es la misma.
Próximo paso
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