Aivyro AnalyticsDescubra por qué sus deals cierran — y por qué no cierran
Todos tienen dashboards bonitos. Aivyro Analytics va más allá: analytics causal que muestra QUÉ ACCIONES generan más cierres. Forecasting predictivo que anticipa el mes antes de que termine. Alertas proactivas, no reportes reactivos.
Analytics causal
Muestra POR QUÉ las ventas cayeron, no solo que cayeron. Acción correctiva, no reportes.
Forecast 95%+ preciso
Previsión de ingresos por pipeline, estacionalidad y patrones reales.
Alertas proactivas
"Pipeline Enterprise cayó 30%". Sepa antes de que se vuelva un problema.
Analytics causal — el PORQUÉ, no solo el QUÉ
Los dashboards normales muestran "las ventas cayeron 15%". Analytics muestra "las ventas cayeron porque el tiempo de respuesta aumentó 3x y el 40% de los leads Hot no recibieron follow-up en 24h". Acciones correctivas, no solo números.
Forecasting predictivo
Previsión de ingresos que va más allá de probabilidad × valor. El modelo analiza velocidad del pipeline, patrones históricos de conversión y estacionalidad para proyectar el mes con 95%+ de precisión.
Alertas proactivas y dashboards en vivo
No espere el reporte semanal para descubrir problemas. Alertas automáticas cuando las métricas se desvían: "El pipeline Enterprise cayó 30% esta semana". Dashboards en tiempo real con drill-down en cualquier métrica.
Todo lo que necesita
Análisis causal
"Las ventas cayeron porque el tiempo de respuesta aumentó 3x." Causa, no correlación.
Forecasting predictivo
Probabilidad × valor × velocidad × estacionalidad. 95%+ de precisión.
Dashboards en vivo
Tiempo real, drag-and-drop, drill-down en cualquier métrica.
Alertas automáticas
Pipeline, actividad, forecasting, SLA. Sepa antes de que se vuelva crisis.
Filtros por equipo
Vea por vendedor, equipo, producto o período. Granularidad total.
KPIs personalizables
Win rate, cycle time, pipeline coverage, quota. Configure su visión.
Analytics (no solo correlación)
Precisión de forecasting
Dashboards en vivo
Preguntas frecuentes
Analytics causal identifica relaciones de causa-efecto, no solo correlaciones. En vez de "las ventas cayeron", muestra "las ventas cayeron porque la acción X dejó de ocurrir". Permite acciones correctivas precisas.
El modelo analiza velocidad del pipeline, tasas de conversión por etapa, patrones estacionales y comportamiento del vendedor para proyectar ingresos. Se actualiza en tiempo real conforme los deals avanzan.
Sí. Drag-and-drop de métricas, filtros por equipo/producto/período y templates listos para los KPIs más comunes (pipeline coverage, win rate, cycle time, quota attainment).
Para datos de ventas y CRM, sí. La ventaja es que los datos ya están integrados — sin ETL, sin conectores. Para BI cross-funcional (finanzas, producto), las herramientas dedicadas siguen siendo necesarias.
Alertas de pipeline (deals estancados, pipeline coverage bajo), alertas de actividad (SDR sin llamadas, follow-ups atrasados), alertas de forecasting (proyección por debajo de la meta) y alertas personalizadas que usted configura.