Conversión +43% y ticket medio +18% con IA de recomendaciones.
Una agencia de viajes bilbaína de 12 empleados tenía tráfico web decente pero conversión baja y asesores comerciales saturados con leads poco cualificados. Implantamos un motor de recomendaciones con IA y CRO sobre la web. Cinco meses después, la conversión web subió 43% y el ticket medio creció 18%.
Bilbao · 12 empleados · Viajes a medida
Una agencia bilbaína con buen producto y web que no convertía.
El cliente es una agencia de viajes bilbaína con 12 empleados: 7 asesores comerciales, 2 personas en marketing, 2 administrativos y 1 directora. Especializada en viajes a medida de gama media-alta (lunas de miel, viajes familiares de 4-6.000 €, escapadas culturales, safaris, viajes solo adultos). Cartera mixta de cliente recurrente y captación digital.
Antes del proyecto, la web tenía un buen tráfico (~22.000 sesiones/mes) pero conversión a lead útil del 0,9%. Los asesores recibían leads con poca información: "queremos ir a Asia, en septiembre, no sé presupuesto". Cada lead requería 2-3 llamadas para entender qué quería el cliente, qué presupuesto manejaba y qué tipo de experiencia buscaba. Asesores saturados con curiosos, no con compradores reales.
A esto se sumaba un problema de catálogo: la web tenía 180 viajes preconfigurados, pero el cliente ideal no encontraba el suyo porque no había navegación inteligente por criterios reales (tipo de cliente, duración, presupuesto, estilo). Acababan llamando "a ver qué tenéis". El encargo: cualificar mejor desde web y subir el ticket medio (los viajes premium estaban infravisitados).
Recomendaciones reales, no filtros muertos. Y brief preparado antes de llamar.
La trampa habitual en webs de agencias de viajes es montar filtros tradicionales (destino, fechas, número de viajeros) que dejan al cliente igual de perdido. Decidimos lo contrario: conversación guiada con IA de 4-6 preguntas en lenguaje natural ("¿qué tipo de experiencia buscáis?", "¿qué presupuesto manejáis aproximado?", "¿cuándo os gustaría viajar?") que termina en 3-5 recomendaciones reales del catálogo del cliente, ordenadas por relevancia.
El motor de recomendaciones no es un chatbot genérico. Está entrenado con el catálogo real, los viajes que mejor han funcionado históricamente, los márgenes y las preferencias de los asesores. Si dos viajes son igual de relevantes para un cliente, el sistema prioriza el de mayor margen o el que mejor se vende. Esto subió el ticket medio sin forzar venta.
El cambio más rentable fue el brief automatizado para el asesor. Cuando el cliente captura lead tras una conversación con la IA, el asesor recibe ya: tipo de cliente, presupuesto orientativo, ventana temporal, viajes en los que mostró interés, posibles objeciones detectadas. Pasaron de "te llamo para ver qué quieres" a "Hola María, vi que estáis mirando viajes a Vietnam de 14 días con presupuesto sobre 6.000 € y os gusta más cultura que playa…". El cierre se acelera y el cliente se siente atendido.
Sobre la web, hicimos CRO clásico: simplificación de la landing principal, reordenación de bloques (precio antes), prueba social en momentos clave (testimonios con destino concreto, no genéricos), CTA visible siempre. Cinco tests A/B en 4 meses, mejora acumulada del 22% en la captación de lead sobre tráfico orgánico.
De auditoría a régimen estable: 5 meses, sin parar campañas.
Auditoría web + catálogo (mes 1)
Análisis GA4 + heatmaps + grabaciones + revisión del catálogo de 180 viajes con la directora. Sesiones con 2 asesores para entender qué hace que un lead sea útil. Identificación de los 5 puntos de fuga principales del funnel web.
Motor de recomendaciones IA (mes 2)
Construimos el motor entrenado con el catálogo, márgenes, históricos de cierre y preferencias del equipo. Diseñamos el flujo conversacional. Compliance RGPD para los datos del cliente potencial.
Integración + CRO web (mes 3)
Integración del motor en web, brief automatizado al CRM (HubSpot). Lanzamiento de tests A/B sobre landing principal y fichas de viaje. Reentrenamiento del motor con primeros datos reales de uso.
Régimen estable + iteración (meses 4-5)
Volúmenes estabilizados, conversión en 1,3%, ticket medio 4.540 €. Iteración mensual del motor con nuevos viajes y feedback de asesores. Dashboard 24/7 con métricas: conversión, ticket medio, asesor más eficiente, recomendaciones más cliqueadas.
Cinco lecciones replicables a otras agencias de viajes
La conversación guiada bate a los filtros tradicionales
Probamos filtros mejorados primero (destino, presupuesto, fechas). Subieron conversión un 12%. La conversación guiada con IA subió 43%. La diferencia: el cliente no sabe lo que quiere hasta que se lo preguntas bien. Filtros funcionan para producto repetible; viajes no lo son.
El brief al asesor cambia el cierre, no solo el lead
Lo más impactante no fue capturar más leads, sino que el asesor recibiera el brief preparado. Pasaron de 35% a 56% de cierre sobre lead útil. Trabajo psicológico: el cliente se siente comprendido en la primera llamada y baja la guardia.
Priorizar por margen sin forzar venta es delicado
El motor prioriza viajes de mayor margen cuando son igual de relevantes — clave: "igual de relevantes". Si fuerzas recomendaciones que no encajan con lo que el cliente pidió, el ticket medio sube por una vez y el NPS se hunde. Hay que medir las dos cosas, no solo una.
Las fotos del viaje pesan más que las descripciones
Test A/B sobre ficha de viaje: subir la galería de fotos arriba (antes del texto descriptivo) subió un 19% el ratio "ver ficha → contactar". El cliente compra emoción primero, datos después. Las descripciones largas son útiles para SEO, no para conversión.
La directora necesita ver impacto en NPS, no solo en ventas
Empezamos midiendo solo conversión y ticket. La directora pidió añadir NPS de cliente post-viaje. Resultó subir 11 puntos con el nuevo flujo, porque los asesores tenían más tiempo de calidad por cliente. Métrica blanda con impacto duro en recurrencia.
Dudas que nos hacéis llegar
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