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M
Mela
K10 Mobility
Dashboard
Resumen del período
↗
Conversaciones
—
—
— por día
↗
Conversiones
—
—
reservas completadas
↗
Tasa conversión
—%
—
chats → reserva
↗
Revenue estimado
—€
—
Ticket medio: —€
↗
Sentimiento neto
—%
positivo
— conversaciones
Actividad
Actividad diaria
Conversaciones totales vs reservas confirmadas
Sentimiento
Tono detectado en las conversaciones
Conversión
Embudo de conversión
Tasa de avance entre etapas — los pasos rojos son donde más se abandona
Coberturas
% de reservas por tier
Por isla
Conversaciones y conversiones
FLEX vs No-FLEX
Impacto en descuento aplicado
20%
Desc. No-FLEX
0%
Desc. FLEX
Perfiles y comportamiento
Top coches reservados
Conversiones por modelo
Distribución de edades
Edad del conductor principal
Actividad por hora
Cuándo interactúan los clientes
Temporada
Actividad mensual — Baleares
Temas frecuentes
Antes del abandono o la conversión
Mapa de calor — hora × día de la semana
Actividad horaria semanal
Más saturado = más actividad
Métricas adicionales
Días de alquiler
Distribución de duración del viaje
Idioma detectado
Primer mensaje del usuario
Turnos hasta conversión
Mensajes promedio para cerrar reserva
Próximamente — Detección de patrones con IA
Detector de objeciones recurrentes
Identifica las razones más comunes de abandono y sugiere mejoras automáticas al prompt de Kay
Q3 2026Predicción de conversión
Estima en tiempo real si la conversación activa va a terminar en reserva y cómo intervenir
Q3 2026Segmentación por perfil
Familias, parejas, business, grupos jóvenes — comportamiento, cobertura preferida y ticket medio
Q4 2026Alertas en tiempo real
Notificación cuando un cliente lleva N turnos sin convertir o Kay genera sentimiento negativo
Q4 2026A/B testing de respuestas
Comparar versiones del prompt de Kay en tráfico real y medir cuál convierte más
2027Forecast de demanda
Predice picos por fecha y destino basándose en patrones históricos — útil para pricing dinámico
2027—
Total
—
✅ Buenas
—
❌ A mejorar
—
Sin revisar
Issues detectados:
💬
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