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CRM para agencias de marketing: del cliente al prompt

CRM para agencias de marketing: reuniones, chats y briefs en 1 cronología por cliente, y el prompt sale armado para Higgsfield o Magnific. Concepto de ejemplo.

Año2026
RubroAgencias y estudios de marketing
DuraciónConcepto: lo armamos primero para nosotros
Qué hicimos
  • CRM para agencias
  • Base de conocimiento por cliente
  • Workflows creativos por API
  • Prompts con contexto de marca
Vermú Lindero Reunión · 14/10

«Menos estudio, más vereda»

Va al prompt neighbourhood sidewalk bar
HiggsfieldMagnific
Marca y datos de ejemplo

El caso en video, explicado.

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Abrís el cliente y ya sabés todo

Este CRM para agencias de marketing guarda la cronología completa de cada cliente: reuniones, chats, mails, briefs, piezas y lo que le gustó o no. Todo eso queda en una base que alimenta el workflow creativo, en Higgsfield o Magnific por API. Cuando alguien pide una pieza, el prompt sale armado con el contexto de esa marca, sin volver a explicarla.

Lo que dijo el cliente no llega a la pieza

El cliente lo explica una vez, con detalle, en una reunión. Después la cuenta lo resume por WhatsApp y quien produce lo tipea en la herramienta, de memoria. En cada mano se cae algo.

En la reunión

«Menos estudio, más vereda, a las 7 de la tarde. Gente de 25 a 45, sin sombrillitas, y que mande el ámbar.»

  • Vereda
  • 7 de la tarde
  • Sin sombrillitas
  • De 25 a 45
  • Ámbar
En el WhatsApp de la cuenta

Quieren algo de verano, en la calle, gente joven. Te paso el logo.

  • Vereda
  • 7 de la tarde
  • Sin sombrillitas
  • De 25 a 45
  • Ámbar
En el prompt, de memoria
Vermouth bottle, summer vibes, fresh, professional photo
  • Vereda
  • 7 de la tarde
  • Sin sombrillitas
  • De 25 a 45
  • Ámbar
Y la pieza vuelve «No es esto. Ya les había dicho vereda.»
Vermú Lindero · datos de ejemplo

El CRM: toda la historia en una columna

Es la pantalla de quien atiende al cliente. Antes de una reunión, o cuando el cliente escribe un sábado, abre la ficha y ve qué se prometió, qué se aprobó y qué no le gustó. Si la cuenta cambia de manos, la historia se queda. Tocá cada cosa y mirá qué dice.

Estudio Bruma · CRM
Motivo del rechazo

«Muy de noche. Quedamos en el sol de las 7.»

Pasa a la base: luz de la tarde, nunca de noche
  • Antes de una reuniónSe lee en un minuto qué quedó pendiente.
  • Cuando cambia la cuentaQuien entra no le pregunta nada de nuevo al cliente.
  • Cuando algo sale malSe ve qué se pidió, quién lo aprobó y cuándo.
Estudio Bruma y Vermú Lindero · datos de ejemplo

La base: las transcripciones y los briefs, hechos datos

Una transcripción sola no le sirve a nadie: son cuarenta minutos de charla. De cada reunión y de cada brief salen los datos que importan para producir, y cada uno señala la frase de donde salió. Si la marca cambia de idea, el dato se actualiza y se ve qué decía antes. Tocá un campo y mirá su frase.

Reunión del 14/10

Lo del estudio ya nos cansó. Menos estudio, más vereda, como cuando sacás la mesita afuera. Y a las 7 de la tarde, con ese sol, no de noche. El que toma esto tiene de 25 a 45, no es un boliche. Y de color, que mande el ámbar de la botella.

  • También en la base
  • Chats
  • Mails
  • Manual de marca
  • Piezas aprobadas y rechazadas
Base de Vermú Lindero
Datos de ejemplo

El prompt sale con la marca adentro

Mismo pedido, con y sin la base del cliente. Sin base, sale una botella en verano como la de cualquier marca. Con la base, el prompt ya sabe la escena, la luz, lo que no va y lo que rechazaron la semana pasada. Y cada parte dice de dónde salió, para corregirla en un momento.

Pedido: «feed de verano para Lindero»
Vermouth bottle, summer vibes, fresh and refreshing, professional product photo, high quality.
  1. SUBJECT Amber vermouth bottle, glass on ice with lemon peel, metal bar table.Brief 21/10
  2. SCENE Neighbourhood sidewalk bar, table set outside.Reunión 14/10
  3. LIGHT Warm golden hour, 7 pm. Not night.Rechazo 03/11
  4. PEOPLE Adults 25 to 45, natural, out of focus.Reunión 14/10
  5. PALETTE Amber, bottle green, sun-bleached cream.Manual 02/09
  6. AVOID Cocktail umbrellas, studio backdrop, neon, nightclub.WhatsApp 03/10
  7. FORMAT 4:5, clear space at the bottom for the legal line.Mail 29/10
Lo que sale · ilustración

Esto lo podría usar cualquier marca de bebidas.

Esto sólo le sirve a Lindero, y nadie volvió a explicar la marca.

Vermú Lindero · datos de ejemplo

El workflow: Higgsfield o Magnific, por API

Nadie copia y pega. El workflow toma el pedido, le suma la base de ese cliente y arma la llamada para la herramienta que use la agencia. Cambiá la herramienta y el formato: cambia cómo se le pide, y el contexto de la marca sigue siendo el mismo.

  1. Pedido «Feed de verano»
  2. Base del cliente Elige lo que sirve
  3. Prompt armado Con su fuente
  4. Higgsfield Por API
  5. Candidatos A aprobar
El pedido que sale por API
POST higgsfield /generate
{
  "model": "gpt_image_2",
  "aspect_ratio": "4:5",
  "references": ["manual_lindero.pdf", "feed_v1_aprobado.jpg"],
  "prompt": "Amber vermouth bottle on a metal bar table, neighbourhood sidewalk, warm golden hour, not night. Avoid cocktail umbrellas, studio, neon. Clear space at the bottom for the legal line."
}

El pedido se arma solo. Una persona lo lee y decide generar.

Pedido y modelos de ejemplo

Lo que decide la persona vuelve a la base

Generar gasta créditos y una pieza mala le llega al cliente. Por eso lo generado es un candidato hasta que alguien de la agencia lo aprueba. Lo que decide queda en la cronología, con su nombre y su fecha, y el próximo prompt ya lo sabe. Mirá las dos salidas.

Rechazada
Feed v2
Lo que dice quien decide

«Muy de noche. Quedamos en el sol de las 7.»

  1. Cronología Feed v2 rechazado, con el motivo, la fecha y el prompt que lo hizo
  2. Base Luz: nunca de noche
  3. Próximo prompt Ya sale con esa línea LIGHT Warm golden hour, 7 pm. Not night.
Vermú Lindero · ilustraciones y datos de ejemplo

Sabés por qué vuelve cada pieza

Como cada rechazo queda con su motivo, la agencia deja de corregir a ciegas. Se ve qué le molesta a cada cliente, y eso se revisa antes de generar y antes de mandarle nada.

Por qué volvieron sus piezas
  • Luz y horario45 %
  • Escena27 %
  • Leyenda legal18 %
  • Logo10 %

Con Lindero, casi la mitad de los rechazos es por la luz. Eso ya va en cada prompt.

Estudio Bruma · clientes y datos de ejemplo

Lo armamos primero para nosotros

Mithandir trabaja así con sus propios clientes y su propia marca: la cronología de cada empresa está en nuestro CRM, las reuniones quedan transcriptas, y nuestro backoffice le pide imágenes a Magnific por API con un prompt armado desde el método de la marca. Cada imagen guarda el modelo y el prompt que la hizo, y entra por aprobación.

  1. 01La cronologíaCada empresa, con su historia en el CRM.
  2. 02Las reunionesTranscriptas y guardadas por cliente.
  3. 03El métodoArma el prompt desde lo que sabe la marca.
  4. 04La imagenSale por API, con su procedencia y a aprobar.

Respondé y te decimos si esto sirve para tu empresa.

Lo analizamos rápido. Si encaja, coordinamos una reunión.

Diagnóstico

5 preguntas, un minuto. Con esto llegamos a la charla sabiendo cómo trabaja tu equipo con sus clientes.

¿Qué describe mejor a tu equipo?
¿Cuántas personas trabajan en cuentas y producción?
¿Dónde se pierde más tiempo entre el cliente y la pieza?

Elegí hasta 3.

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¿Dónde queda hoy lo que dice cada cliente?
¿Cuándo te gustaría tenerlo resuelto?
Último paso: ¿a quién le escribimos?

Lo usamos sólo para responderte sobre este diagnóstico.