LatAm GTM Hackathon — CDMX, Mayo 2026
Las inmobiliarias pierden deals todos los días sin saberlo.
Un cliente llama, nadie contesta. O contestan pero no dan precio. O dan precio pero nunca hacen seguimiento. El gerente de ventas no lo sabe porque nadie lo mide en tiempo real.
La única forma de saberlo hoy es contratar visitantes misteriosos o hacer llamadas manuales. Caro, lento, y no escala.
Ghost Shopper automatiza el mystery shopping de equipos de ventas.
Llama a la empresa como un cliente real, graba la conversación, la analiza y genera un reporte con score y recomendaciones. Todo sin intervención humana. Todo en minutos.
Un gerente de ventas puede auditar a su equipo el lunes por la mañana antes de que empiece el día.
1. El webscraper detecta una inmobiliaria → extrae nombre + teléfono
2. Manda el número a Ghost Shopper
3. Ghost Shopper llama al número como cliente potencial (voz real, conversación real)
4. Cuando termina la llamada, analiza la conversación
5. Genera un score + reporte con fortalezas, debilidades y recomendaciones
Funciona también por WhatsApp.
| Criterio | ¿Por qué importa? |
|---|---|
| ¿Contestaron? | El 30% de leads se pierden porque nadie contesta |
| ¿Dieron precio? | Sin precio, el cliente se va con la competencia |
| ¿Intentaron cerrar? | La mayoría de vendedores nunca pide el cierre |
| ¿Hicieron seguimiento? | El 80% de ventas requieren 5+ contactos |
| ¿Usaron el nombre? | Personalización básica que aumenta conversión |
| Tiempo de respuesta | Cada hora que pasa, bajan las chances de cierre |
El resultado es un score de 0 a 100 con calificación A–F y un veredicto en lenguaje simple.
Score: 34 / 100 → F
✅ Respondieron la llamada
❌ No dieron precio
❌ No intentaron cerrar
❌ No usaron el nombre del cliente
Veredicto: "Atención reactiva — responden pero no venden."
Oportunidad: "Dar precios proactivamente y proponer visita al inmueble."
- Mueve pipeline: detecta exactamente dónde se rompe el proceso de ventas
- Ahorra horas: lo que antes tomaba semanas de observación, ahora tarda minutos
- Escala: puede auditar 100 sucursales en el mismo tiempo que una
- Reutilizable: corre automáticamente cada N días por campaña — no es un one-shot
| API | FastAPI + Python |
| Base de datos | Supabase |
| Llamadas de voz | ElevenLabs + Twilio |
| Análisis | Groq (llama-3.3-70b) |
| Automatización | Make |
| Deploy | Railway |
git clone https://github.com/davidpp09/ghost-shopper
cd ghost-shopper
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # llenar las keys
uvicorn main:app --reloadVer doc completa de endpoints en /docs.
Construido en 24 horas en el LatAm GTM Hackathon — CDMX 2026
| Nombre |
|---|
| Luis Ernesto Merida de Leon |
| Hector Said Ferreira Rodríguez |
| Tlahuel Mendez Samuel Oswaldo |
| Peña Pedraza David |
| Paolo Flores |
Gracias a todos los que hicieron posible este hackathon en CDMX.
Organizadores
LatamBuilds · Makers Fellowship · 30X · Hack0 Community by Crafter Station
Sede
Tuhabi México — Paseo de la Reforma 333, CDMX
Stack que nos dieron para construir esto
ElevenLabs · Supabase · Make · Groq · Anthropic · Cursor