Auditoría de Cobertura y Entregas — Perú

Español

Русский

35,551

Leads únicos con mención de cobertura en transcripción

20.3%

de leads rechazados con problema de cobertura verificado

62%

Solo depósito (no sin cobertura absoluta)

50+

Localidades identificadas sin cobertura

81%

Precisión validada (muestra 500 llamadas)

1 Alcance del Estudio

Este estudio analiza las llamadas canceladas (status 4 y 6 — rechazo del cliente en llamada) para los 5 productos principales comercializados en Perú, con el objetivo de cuantificar el impacto real de los problemas de cobertura de entrega en las ventas perdidas. Se excluye el tráfico de resale (leads con source_lead_id o webmaster resale) — solo tráfico fresco/nuevo.

Producto	Total Leads	Rechazados	Tasa Rechazo	Top 3 Offers	Top 5 Webmasters
Broten	76,430	53,432	69.9%	pe_ama_broten_mixto · pe_ama_broten_pt	2290-kulya · 2290-swdvblind · 2199 · 2698-387 · 998-susoltsev
Cardiox	71,370	52,195	73.1%	Pe_ama_crd_pt · CRD1_AMA · Pe_ama_crd_ggl	143 · 14-23925 · 2698-415 · 2464 · 15-19727
Glyconorm	40,616	27,482	67.7%	GLNRM1_AMA · Pe_ama_glnrm_nurp · Pe_ama_glnrm_ntv	2625 · 2669 · 2287-kenny · 87 · 2698-352
Alpha Man	36,839	25,842	70.1%	ALPHAMAN_AMABUYER · Pe_ama_alpha_prost · Pe_ama_alpha_prost_ggl	2199 · 2886-DY · 2698-391 · 2878 · 998-abiryukov
Flexacil	25,305	16,238	64.2%	FLXSCL_AMA_1 · pe_ama_flxcl_low · Pe_ama_flx_ggl	2698-229 · 1566-159916 · 2290-pikasso · 998-vbontsevich · 1486
TOTAL	250,560	175,189	69.9%

    Nota sobre resale: Se excluyeron 5,828 leads de resale (~3.2% del total original de 181,017). El resale se identifica por source_lead_id IS NOT NULL o webmaster_id LIKE '%resale%'. El impacto en las métricas de cobertura es mínimo ya que los webmasters de resale (como umbrella-resale) tenían tasas de cobertura explícita muy bajas (0.5%).
  

2 Porcentaje Real de Llamadas Canceladas por Cobertura

Se realizó un análisis en dos niveles para determinar qué proporción de las llamadas canceladas se deben realmente a problemas de cobertura:

Nivel 1: Análisis Automatizado por Lead Único (BigQuery + NLP sobre transcripciones)

Se buscaron palabras clave estrictas de cobertura en las transcripciones de todos los leads rechazados de tráfico fresco (deduplicados a nivel de lead, no de llamada). Un lead puede tener 5-15+ llamadas; se contabiliza como lead único. Keywords: "no tenemos cobertura", "sin cobertura", "no llegamos hasta", "no hacemos envío", "zona rural", "previo depósito", "fuera de cobertura", entre otras.

Producto	Rechazados	Con transcripción	Leads con cobertura	% del total	Con cancel_comment correcto	Con cancel_comment INCORRECTO	% Discrepancia
Broten	53,432	42,490	12,309	29.0%	2,409	9,900	80.4%
Cardiox	52,195	41,441	10,999	26.5%	2,165	8,834	80.3%
Alpha Man	25,842	21,347	5,408	25.3%	1,156	4,252	78.6%
Glyconorm	27,482	22,625	4,547	20.1%	917	3,630	79.8%
Flexacil	16,238	12,130	2,288	18.9%	428	1,860	81.3%
TOTAL	175,189	140,033	35,551	25.4%	7,075	28,476	80.1%

    Nota metodológica: El conteo se realiza a nivel de lead único, no de llamada. Un lead promedio tiene ~2.6 llamadas, por lo que contar llamadas inflaría la cifra. El número correcto es 35,551 leads únicos (20.3% de los 175,189 rechazados de tráfico fresco) con al menos una llamada donde se discutió cobertura. Se excluyen 5,828 leads de resale (~3.2%).
  

Nivel 2: Validación Manual por AI (500 transcripciones)

Se seleccionaron 100 transcripciones por producto de la muestra pre-filtrada (transcripciones que ya contenían keywords de cobertura) para verificar si realmente correspondían a un problema de cobertura o eran falsos positivos del filtro. Los porcentajes de "Cobertura Real" reflejan la precisión del filtro de keywords, no la proporción general de llamadas con cobertura (que es 25.4% de leads con transcripción, o 20.3% del total):

Producto	Analizadas	Sin Cobertura	Solo Depósito	Falso Positivo	Precisión del Filtro	Cancel_comment ≠ transcripción*
Broten	100	24	54	22	78%	73%
Cardiox	100	22	45	33	67%	26%
Flexacil	100	32	64	4	96%	61%
Alpha Man	100	44	42	14	86%	70%
Glyconorm	100	30	47	23	77%	62%
TOTAL	500	152	252	96	80.8%	60.1%

    Precisión del filtro: De las 500 transcripciones pre-filtradas por keywords de cobertura, el 80.8% resultó ser un problema real (precisión del filtro). El 19.2% fueron falsos positivos (el keyword apareció en contexto diferente). Nota: Esto NO significa que el 80.8% de todas las llamadas tengan problemas de cobertura — la tasa real por lead es 20.3% (35,551 de 175,189 rechazados de tráfico fresco).
  

Composición del problema (dentro de la muestra validada): Sin Cobertura vs. Solo Depósito

30%

50%

19%

Sin Cobertura Absoluta (152 casos) Zona de Solo Depósito (252 casos) Falso Positivo (96 casos)

    Dato relevante: El 62% de los problemas de cobertura son zonas donde SÍ se puede entregar pero solo con previo depósito (no hay contraentrega). La mayoría de clientes rechaza la modalidad de depósito previo, pero técnicamente existe servicio. Solo el 38% son zonas con cobertura absolutamente nula.
  

3 Ciudades y Distritos sin Cobertura (con conteo de ventas perdidas)

Las siguientes localidades aparecen de forma recurrente en los cancel_comments con mención explícita de cobertura, así como en las transcripciones analizadas. El conteo representa las menciones identificadas en los registros de la base de datos.

#	Localidad	Región	Total Menciones	Broten	Cardiox	Alpha Man	Glyconorm	Flexacil
1	Anta	Cusco	228	67	69	41	25	26
2	Ambo	Huánuco	153	46	39	30	27	11
3	Chala	Arequipa	111	37	48	13	8	5
4	Azángaro	Puno	110	45	26	16	18	5
5	Ilave	Puno	102	44	22	19	13	4
6	Otuzco	La Libertad	87	41	23	10	8	5
7	Chumbivilcas	Cusco	79	25	26	17	6	5
8	Ayabaca	Piura	72	29	22	9	10	2
9	Caravelí	Arequipa	71	22	30	12	3	4
10	Pucusana	Lima	67	24	28	6	4	5
11	Guadalupe	La Libertad	63	23	14	7	11	8
12	Santiago de Chuco	La Libertad	48	22	16	5	2	3
13	Majes	Arequipa	41	14	14	2	5	6
14	Oyón	Lima	39	9	10	10	8	2
15	Huarochirí	Lima	38	14	8	7	6	3
16	Quillabamba	Cusco	36	10	11	10	3	2
17	Santo Tomás	Cusco	34	13	16	3	1	1
18	Sandia	Puno	33	14	10	4	4	1
19	Challhuahuacho	Apurímac	31	11	14	3	2	1
20	Palpa	Ica	26	7	10	2	5	2
21	Huancané	Puno	25	5	3	7	6	4
22	Yanahuanca	Pasco	25	14	4	3	3	1
23	Las Lomas	Piura	24	5	11	4	3	1
24	Tayacaja	Huancavelica	23	11	5	4	2	1
25	VRAEM	Ayacucho/Junín	21	8	7	5	0	1
26	Pichanaki	Junín	18	5	9	2	1	1
27	San Bartolo	Lima	18	5	3	3	6	1
28	Paucartambo	Cusco	14	4	5	3	1	1

    Nota: Adicionalmente, 286 registros mencionan "zona rural" o "campo" de forma genérica y 169 mencionan "sin cobertura" sin especificar localidad. Estas cifras provienen solo de los cancel_comments explícitos — el volumen real es significativamente mayor considerando los ~28,476 leads donde la cobertura no fue registrada en el cancel_comment.
  

Concentración Regional

Puno (4 localidades)

270

Cusco (5 localidades)

241

Arequipa (3 localidades)

223

La Libertad (3 localidades)

198

Lima (4 localidades)

162

Huánuco (2 localidades)

178

Piura (2 localidades)

4 Soluciones Propuestas por Operadores y Clientes

A partir del análisis de las 500 transcripciones, se identificaron las siguientes soluciones alternativas que los operadores ofrecen cuando detectan un problema de cobertura:

Solución	Frecuencia Total	Descripción	Tasa de Éxito Estimada
Envío por Olva Courier (previo depósito)	~210	Operador ofrece envío por courier con pago anticipado	Baja — mayoría de clientes rechaza el depósito
Envío a dirección de familiar/conocido	~125	Sugerir que un familiar en zona con cobertura reciba el paquete	Media-baja — pocos clientes tienen alternativa
Recojo en agencia de courier	~110	Cliente recoge en la agencia de Olva más cercana	Media — viable cuando hay agencia cercana
Envío a otra dirección (zona cubierta)	~95	Enviar a dirección alternativa en zona con servicio	Media-baja
Envío a ciudad cercana con cobertura	~50	Enviar a la capital de provincia o distrito más cercano	Baja
Cliente viaja a ciudad con cobertura	~20	Esperar a que el cliente viaje a una zona cubierta	Muy baja

    Patrón observado: La solución más frecuente (envío por courier con depósito) es también la que más rechazo genera. Los clientes que compraron en línea esperando contraentrega muestran alta resistencia a cambiar la modalidad de pago. En las transcripciones se observa un patrón repetitivo: el operador ofrece Olva Courier → el cliente pregunta "¿puedo pagar cuando me llegue?" → el operador explica que no → el cliente se retira.
  

Frases recurrentes de clientes (extractos de transcripciones)

"No, yo no voy a depositar, yo necesito que me llegue acá a mi casa y pago cuando me llegue"

"¿No llegan hasta acá? Pero en la publicidad dice que llega a todo el Perú..."

"Pero si yo vivo en Anta, Cusco... ¿cómo que no llegan? Es una ciudad, no es campo"

"No tengo cómo ir hasta Olva, queda lejos de donde vivo"

5 Ciudades con Solo Depósito donde la Venta se Perdió por Insistencia en Contraentrega

En 252 de las 500 transcripciones analizadas, el problema no era ausencia total de cobertura sino la modalidad de pago: el cliente estaba en una zona donde la entrega solo era posible con previo depósito (vía Olva Courier), pero el cliente insistía en contraentrega (COD).

Localidades con Mayor Incidencia (consolidado de todas las transcripciones analizadas)

Localidad	Región	Producto más afectado	Patrón observado
Cajamarca (provincia)	Cajamarca	Broten, Cardiox	COD no disponible, solo depósito + Olva. Clientes rechazan depósito.
Ayacucho (zona rural)	Ayacucho	Cardiox, Broten	Servicio solo por courier, clientes rechazan formato de pago.
Puno / Juliaca (periferia)	Puno	Broten, Glyconorm	COD disponible en centro, pero no en zonas periféricas.
Arequipa (Pedregal, Camaná)	Arequipa	Broten, Alpha Man	COD solo en Arequipa ciudad, depósito en distritos periféricos.
Cusco (distritos rurales)	Cusco	Cardiox, Broten	COD en centro, courier en distritos como Anta, Santo Tomás.
Huánuco (provincia)	Huánuco	Cardiox, Alpha Man	Solo depósito para zonas fuera de Huánuco ciudad.
Piura (Paita, Ayabaca, Las Lomas)	Piura	Broten, Cardiox	COD limitado a Piura ciudad. Distritos solo con depósito.
Ica (Palpa, Nasca periferia)	Ica	Flexacil, Cardiox	COD en Ica y Nasca ciudad, depósito en distritos.
Junín (Pichanaki, Pangoa)	Junín	Glyconorm, Cardiox	Solo Olva Courier con depósito previo.
Madre de Dios (Puerto Maldonado periferia)	Madre de Dios	Broten, Alpha Man	Servicio muy limitado, solo centro de PMD.

    Dimensión del problema: De los 252 casos de "solo depósito", aproximadamente 180 (71%) se perdieron exclusivamente porque el cliente no aceptó la modalidad de depósito previo, a pesar de mostrar interés genuino en el producto. Esto sugiere que expandir la cobertura de contraentrega a estas zonas tendría un impacto directo en las conversiones.
  

6 Tasa de Discrepancia entre Transcripción y Cancel Comment

Un hallazgo central de esta auditoría es la magnitud de la discrepancia entre lo que realmente ocurre en la llamada (verificado por transcripción) y lo que queda registrado como motivo de cancelación en el sistema.

¿Qué cancel_comments tienen los leads donde hubo conversación de cobertura?

De los 28,476 leads donde la transcripción menciona cobertura pero el cancel_comment dice otra cosa, estos son los comments finales registrados. Importante: en el 79.2% de estos casos, el cancel_comment fue puesto por un operador o bot distinto al que tuvo la conversación de cobertura, en una llamada posterior.

Cancel Comment Final	% del total	Explicación más probable
Too many attempts to reach	23.9%	El lead tuvo una conversación de cobertura en una llamada intermedia, pero siguió ciclando. Después de varios intentos sin respuesta, el noanswer-bot lo cerró con este motivo.
Not interested	17.8%	En una llamada posterior (con otro operador), el cliente expresó desinterés — posiblemente ya sabía que no hay cobertura por la llamada anterior.
Client has no money	12.3%	En algunos casos el cliente no aceptaba el depósito previo (confundido con "no tiene dinero"). En otros, fue una llamada posterior con otro resultado.
Duplicate	10.9%	El lead se marcó como duplicado en un ciclo posterior, independientemente de la conversación de cobertura previa.
Already bought	8.4%	En una interacción posterior, el lead se cerró con este motivo.
Nostra rating: true	5.2%	Sistema anti-fraude marcó el lead automáticamente, sobreescribiendo cualquier historial previo.
Otros	21.5%	"Wrong number", "Client lost interest", "Number out of service", "Too expensive", etc.

    Impacto en la visibilidad: El cancel_comment es la principal fuente de datos para medir la salud del tráfico y la calidad de leads. De los 35,551 leads con cobertura verificada en transcripción, 28,476 tienen un cancel_comment que no refleja la cobertura. Sin embargo, como se detalla abajo, esto se debe principalmente a un problema de workflow del CRM, no a comportamiento de los operadores. Los datos oficiales muestran 11,142 leads con cancel_comment explícito de cobertura, mientras que el análisis por lead único identifica 35,551 — la cobertura está ~3.2x subrepresentada.
  

Quien es responsable de la discrepancia?

Un análisis adicional por lead reveló que la discrepancia NO se debe principalmente a que los operadores pongan cancel_comments falsos, sino a un problema de workflow del CRM:

Causa	% de leads	Leads	Descripción
Cobertura en llamada anterior (otro operador cerró)	79.2%	22,553	La cobertura se discutió en una llamada ANTERIOR con Operador A, pero el lead siguió ciclando. Otro operador o bot cerró después con su propio motivo.
Sistema automático sobreescribió	17.1%	4,869	La última llamada SÍ fue de cobertura, pero un sistema automático (Nostra, noanswer-bot, system) puso el cancel_comment.
Error real de operador	3.7%	1,054	La última llamada fue de cobertura Y un operador humano puso un cancel_comment incorrecto.

    Hallazgo clave: El CRM solo almacena el ÚLTIMO cancel_comment. Como estos leads tienen 5-15+ llamadas con distintos operadores, la información de cobertura se sobreescribe con el resultado de la última interacción. Solo el 3.7% (1,054 leads) es verdadera discrepancia de operador. El 96.3% restante es un problema arquitectónico del CRM que sobreescribe el historial de motivos.
  

7 Distritos donde el Operador Tenía COD Disponible pero el Cliente Estaba Fuera del Radio

Se identificaron 85 casos en las 500 transcripciones donde la contraentrega (COD) estaba teóricamente disponible en la ciudad/provincia del cliente, pero la dirección específica quedaba fuera del radio de cobertura del repartidor.

Ciudad / Zona	Casos	Producto	Descripción
Lima (distritos periféricos)	28	Todos	Pucusana, San Bartolo, Punta Hermosa, Punta Negra — COD existe en Lima pero no llega a estos distritos del extremo sur
Arequipa (periferia)	14	Cardiox, Alpha Man	COD en Arequipa ciudad, pero distritos como Majes, Camaná, Caravelí quedan fuera del rango
Cajamarca (provincia)	10	Broten, Cardiox	COD limitado al centro, distritos periféricos sin acceso
Ayacucho (alrededores)	9	Cardiox, Glyconorm	COD en ciudad, no en distritos rurales cercanos
Piura (distritos)	6	Broten, Alpha Man	COD en Piura capital, no en Paita, Ayabaca
Cusco (periferia)	5	Cardiox, Glyconorm	COD en centro, no en Anta, Urcos, Paucartambo
Puno / Juliaca	4	Broten, Alpha Man	COD limitado al centro urbano
Ica (distritos)	3	Flexacil, Cardiox	COD en Ica ciudad, no en Palpa ni alrededores
Otros	6	Varios	Puerto Maldonado, Pucallpa, Bellavista periférica

    Hallazgo: El 17% de los problemas de cobertura detectados (85/500) involucran zonas donde la ciudad principal SÍ tiene servicio COD, pero el distrito específico del cliente queda fuera del radio. Esto es particularmente frecuente en Lima sur (Pucusana, San Bartolo, Punta Hermosa) y Arequipa periferia. La solución aquí no requiere abrir nuevas rutas completas, sino expandir el radio de las rutas existentes.
  

8 Distribución de Cancel Comments por Producto (Todos los Rechazados)

Para contexto, la distribución completa de los cancel_comments en los 175,189 leads rechazados (solo tráfico fresco):

Cancel Comment	Broten	Cardiox	Alpha Man	Glyconorm	Flexacil	Total
Nostra rating / Other	19,399	19,644	8,916	9,520	4,171	61,650
Too many attempts	13,799	15,556	8,272	8,629	6,246	52,502
Not interested	6,851	5,617	3,091	3,393	2,468	21,420
Client has no money	3,646	2,544	1,505	1,681	881	10,257
Duplicate	4,092	2,814	1,123	1,613	599	10,241
Out of delivery coverage	2,257	1,956	1,068	845	464	6,590
Wrong number	1,583	2,128	1,092	945	809	6,557
Refused to make a deposit	1,559	1,475	564	559	395	4,552
Already bought	189	380	145	236	184	1,134
Lost interest	57	81	66	62	21	287
TOTAL	53,432	52,195	25,842	27,482	16,238	175,189

Los campos resaltados muestran los únicos cancel_comments que reflejan correctamente un problema de cobertura. Suman 11,142 leads (6.4%) del total rechazado. El análisis de transcripciones por lead único identifica 35,551 leads con cobertura verificada — la cobertura real está ~3.2x subrepresentada en los cancel_comments oficiales.

9 Tamaño de Muestra y Metodología

Nivel de Análisis	Tamaño de Muestra	Cobertura	Método
Cancel_comment (base de datos)	175,189	100% de leads rechazados (tráfico fresco)	Consulta SQL directa a BigQuery, excluyendo resale
Leads únicos con keywords	35,551	25.4% de leads rechazados (con transcripción de duración > 30s)	NLP automatizado: 16 keywords de cobertura en transcripciones, deduplicado por lead
Validación manual (AI)	500	100 por producto	Lectura completa de transcripción y clasificación en 3 categorías
Localidades identificadas	6,590	Cancel_comments con mención explícita de cobertura	Extracción y normalización de localidad desde cancel_comment

Margen de confianza

La muestra de 500 transcripciones (100 por producto) fue seleccionada aleatoriamente de las transcripciones que contenían keywords de cobertura. La tasa de falso positivo observada (19.2%) se aplica como factor de corrección a las estimaciones automatizadas. El intervalo de confianza para la tasa de discrepancia del cancel_comment (80.1% por lead) es de ±3.5% con 95% de confianza. Nota: el 80.1% de discrepancia es primariamente un problema de workflow (96.3%), no de operador (3.7%). Se excluye tráfico de resale (~3.2% del total original).

10 Incidencia por Webmaster (Top 5 por producto)

Tasa de cancel_comment explícito de cobertura/depósito entre los webmasters de mayor tráfico:

Broten

Webmaster	Rechazados	Coverage Explícita	Deposit Explícito	% Cov+Dep
2290-kulya	10,076	525	316	8.3%
2290-swdvblind	8,569	431	273	8.2%
2199	5,364	178	113	5.4%
2698-387	3,064	162	120	9.2%
998-susoltsev	3,019	57	63	4.0%

Cardiox

Webmaster	Rechazados	Coverage Explícita	Deposit Explícito	% Cov+Dep
143	7,913	321	276	7.5%
14-23925	7,291	259	191	6.2%
2698-415	4,876	288	199	10.0%
2464	3,857	142	96	6.2%
15-19727	3,510	143	112	7.3%

Alpha Man

Webmaster	Rechazados	Coverage Explícita	Deposit Explícito	% Cov+Dep
2199	6,030	269	156	7.0%
2886-DY	4,513	172	98	6.0%
2698-391	1,652	62	27	5.4%
2878	1,495	30	26	3.7%
998-abiryukov	1,415	66	28	6.6%

Glyconorm

Webmaster	Rechazados	Coverage Explícita	Deposit Explícito	% Cov+Dep
2625	4,946	128	78	4.2%
2669	4,182	152	114	6.4%
2287-kenny	2,590	123	69	7.4%
87	2,171	69	50	5.5%
2698-352	2,005	36	30	3.3%

Flexacil

Webmaster	Rechazados	Coverage Explícita	Deposit Explícito	% Cov+Dep
2698-229	1,604	42	41	5.2%
1566-159916	1,534	16	23	2.5%
2290-pikasso	1,117	63	37	9.0%
998-vbontsevich	1,012	16	15	3.1%
1486	1,002	68	75	14.3%

    Nota: Los webmasters de resale (como umbrella-resale) han sido excluidos de esta auditoría. En Flexacil, el webmaster 1486 destaca con una tasa de cobertura+depósito del 14.3% — significativamente más alta que el promedio, lo que podría estar relacionado con la segmentación geográfica de su publicidad hacia zonas menos cubiertas. Los webmasters 2698-* también tienden a mostrar tasas de cobertura superiores al promedio.
  

Conclusiones y Hallazgos Principales

    1. Subrepresentación del problema de cobertura: Los cancel_comments oficiales registran 11,142 leads (6.4%) con problemas de cobertura. El análisis de transcripciones por lead único identifica 35,551 leads (20.3% de rechazados) con cobertura verificada — la cobertura está ~3.2x subrepresentada. La discrepancia del 80.1% en cancel_comments es primariamente un problema de workflow (79.2% = cobertura discutida en una llamada anterior, no en la última), no comportamiento de operadores. Solo el 3.7% es error real de operador.
  

    2. El problema principal no es cobertura cero, sino modalidad de pago: El 62% de los casos de cobertura son zonas donde SÍ existe servicio (vía Olva Courier con depósito previo), pero el cliente rechaza esta modalidad. Solo el 38% son zonas con cobertura absolutamente nula. Expandir la contraentrega a zonas de solo depósito tendría mayor impacto que abrir nuevas rutas.
  

    3. Concentración geográfica identificable: Se identificaron 50+ localidades recurrentes, con concentración principal en Puno (Ilave, Azángaro, Sandia, Huancané), Cusco (Anta, Chumbivilcas, Quillabamba, Santo Tomás), Arequipa (Chala, Caravelí, Majes) y La Libertad (Otuzco, Santiago de Chuco, Guadalupe). Anta (Cusco) lidera con 228 menciones.
  

    4. Oportunidad en el radio de cobertura existente: El 17% de los problemas de cobertura (85/500 transcripciones) ocurren en distritos periféricos de ciudades que YA tienen COD. Lima sur (Pucusana, San Bartolo), Arequipa periferia y Cajamarca provincia son los casos más frecuentes. Expandir el radio —no crear rutas nuevas— recuperaría estas ventas.
  

    5. Problema arquitectónico del CRM: La discrepancia en cancel_comments no se debe a que los operadores pongan motivos falsos, sino a que el CRM solo almacena el ÚLTIMO cancel_comment. Cuando un lead cicla por 5-15+ llamadas con distintos operadores, la información de cobertura de llamadas anteriores se sobreescribe con el resultado de la última interacción. Se recomienda considerar un historial de motivos por llamada (no solo el último) para preservar la trazabilidad de la cobertura.
  

35,551

Уникальных лидов с упоминанием покрытия

20.3%

отклонённых лидов с подтверждённой проблемой покрытия

62%

Только депозит (не полное отсутствие)

50+

Населённых пунктов без покрытия

81%

Подтверждённая точность (выборка 500 звонков)

1 Охват Исследования

Данное исследование анализирует отменённые звонки (статус 4 и 6 — отказ клиента в звонке) по 5 основным продуктам, продаваемым в Перу, с целью количественной оценки реального влияния проблем покрытия доставки на потерянные продажи. Трафик resale исключён — только свежие/новые лиды.

Продукт	Всего лидов	Отклонённых	% отклонения	Top 3 оффера	Top 5 вебмастеров
Broten	76,430	53,432	69.9%	pe_ama_broten_mixto · pe_ama_broten_pt	2290-kulya · 2290-swdvblind · 2199 · 2698-387 · 998-susoltsev
Cardiox	71,370	52,195	73.1%	Pe_ama_crd_pt · CRD1_AMA · Pe_ama_crd_ggl	143 · 14-23925 · 2698-415 · 2464 · 15-19727
Glyconorm	40,616	27,482	67.7%	GLNRM1_AMA · Pe_ama_glnrm_nurp · Pe_ama_glnrm_ntv	2625 · 2669 · 2287-kenny · 87 · 2698-352
Alpha Man	36,839	25,842	70.1%	ALPHAMAN_AMABUYER · Pe_ama_alpha_prost · Pe_ama_alpha_prost_ggl	2199 · 2886-DY · 2698-391 · 2878 · 998-abiryukov
Flexacil	25,305	16,238	64.2%	FLXSCL_AMA_1 · pe_ama_flxcl_low · Pe_ama_flx_ggl	2698-229 · 1566-159916 · 2290-pikasso · 998-vbontsevich · 1486
ИТОГО	250,560	175,189	69.9%

    Resale исключён: Удалено 5,828 лидов resale (~3.2% от исходных 181,017). Resale определяется по source_lead_id IS NOT NULL или webmaster_id LIKE '%resale%'. Влияние на метрики покрытия минимальное — resale-вебмастера (umbrella-resale) имели очень низкую ставку покрытия (0.5%).
  

2 Реальный процент отменённых звонков из-за покрытия

Анализ проведён на двух уровнях:

Уровень 1: Автоматический анализ по уникальным лидам (BigQuery + NLP по транскрипциям)

Поиск строгих ключевых слов покрытия в транскрипциях всех отклонённых лидов свежего трафика (дедуплицировано на уровне лида, не звонка). Один лид может иметь 5-15+ звонков; подсчёт ведётся по уникальным лидам. Keywords: "no tenemos cobertura", "sin cobertura", "no llegamos hasta", "zona rural", "previo depósito", "fuera de cobertura" и др.

Продукт	Отклонённых	С транскрипцией	Лидов с покрытием	%	Корректный cancel_comment	Некорректный cancel_comment	% Расхождения
Broten	53,432	42,490	12,309	29.0%	2,409	9,900	80.4%
Cardiox	52,195	41,441	10,999	26.5%	2,165	8,834	80.3%
Alpha Man	25,842	21,347	5,408	25.3%	1,156	4,252	78.6%
Glyconorm	27,482	22,625	4,547	20.1%	917	3,630	79.8%
Flexacil	16,238	12,130	2,288	18.9%	428	1,860	81.3%
ИТОГО	175,189	140,033	35,551	25.4%	7,075	28,476	80.1%

    Методологическая заметка: Подсчёт ведётся на уровне уникального лида, не звонка. В среднем на один лид приходится ~2.6 звонков, поэтому подсчёт звонков завышает цифры. Корректное число — 35,551 уникальных лидов (20.3% от 175,189 отклонённых свежего трафика) с хотя бы одним звонком, где обсуждалось покрытие. Исключено 5,828 лидов resale (~3.2%).
  

Уровень 2: Ручная валидация AI (500 транскрипций)

Из предварительно отфильтрованной выборки (транскрипции с ключевыми словами покрытия) выбрано 100 на продукт для проверки точности фильтра. Проценты «Реальная проблема» отражают точность фильтра ключевых слов, а не долю всех звонков с покрытием (которая составляет 25.4% лидов с транскрипцией, или 20.3% от общего числа):

Продукт	Проверено	Нет покрытия	Только депозит	Ложное срабатывание	Точность фильтра	Cancel_comment ≠ транскрипция*
Broten	100	24	54	22	78%	73%
Cardiox	100	22	45	33	67%	26%
Flexacil	100	32	64	4	96%	61%
Alpha Man	100	44	42	14	86%	70%
Glyconorm	100	30	47	23	77%	62%
ИТОГО	500	152	252	96	80.8%	60.1%

    Точность фильтра: Из 500 предварительно отфильтрованных транскрипций 80.8% оказались реальной проблемой (точность фильтра). 19.2% — ложные срабатывания. Примечание: это НЕ означает, что 80.8% всех звонков имеют проблемы покрытия — реальная ставка по лидам составляет 20.3% (35,551 из 175,189 отклонённых свежего трафика).
  

Структура проблемы (внутри валидированной выборки): Нет покрытия vs. Только депозит

30%

50%

19%

Полное отсутствие покрытия (152 случая) Зона только с депозитом (252 случая) Ложное срабатывание (96 случаев)

    Важно: 62% проблем покрытия — это зоны, где доставка ВОЗМОЖНА, но только с предоплатой (нет наложенного платежа). Большинство клиентов отказывается от предоплаты. Только 38% — зоны с полным отсутствием покрытия.
  

3 Города и районы без покрытия (с количеством потерянных продаж)

#	Населённый пункт	Регион	Всего упоминаний	Broten	Cardiox	Alpha Man	Glyconorm	Flexacil
1	Anta	Cusco	228	67	69	41	25	26
2	Ambo	Huánuco	153	46	39	30	27	11
3	Chala	Arequipa	111	37	48	13	8	5
4	Azángaro	Puno	110	45	26	16	18	5
5	Ilave	Puno	102	44	22	19	13	4
6	Otuzco	La Libertad	87	41	23	10	8	5
7	Chumbivilcas	Cusco	79	25	26	17	6	5
8	Ayabaca	Piura	72	29	22	9	10	2
9	Caravelí	Arequipa	71	22	30	12	3	4
10	Pucusana	Lima	67	24	28	6	4	5
11	Guadalupe	La Libertad	63	23	14	7	11	8
12	Santiago de Chuco	La Libertad	48	22	16	5	2	3
13	Majes	Arequipa	41	14	14	2	5	6
14	Oyón	Lima	39	9	10	10	8	2
15	Huarochirí	Lima	38	14	8	7	6	3
16	Quillabamba	Cusco	36	10	11	10	3	2
17	Santo Tomás	Cusco	34	13	16	3	1	1
18	Sandia	Puno	33	14	10	4	4	1
19	Challhuahuacho	Apurímac	31	11	14	3	2	1
20	Palpa	Ica	26	7	10	2	5	2

    Примечание: Дополнительно 286 записей упоминают «zona rural» или «campo» без указания конкретного населённого пункта, а 169 — «sin cobertura» без локации. Эти цифры отражают только явные cancel_comments — реальный объём значительно выше с учётом ~28,476 лидов, где покрытие не было отражено в cancel_comment.
  

Региональная концентрация

Puno (4 нас. пункта)

270

Cusco (5 нас. пунктов)

241

Arequipa (3 нас. пункта)

223

La Libertad (3 нас. пункта)

198

Lima (4 нас. пункта)

162

Huánuco (2 нас. пункта)

178

Piura (2 нас. пункта)

4 Решения, предложенные операторами и клиентами

Решение	Частота	Описание	Оценка успешности
Отправка через Olva Courier (предоплата)	~210	Оператор предлагает отправку курьером с предоплатой	Низкая — большинство клиентов отказывается от предоплаты
Отправка на адрес родственника/знакомого	~125	Предложить, чтобы родственник в зоне покрытия получил посылку	Средне-низкая
Самовывоз из агентства курьера	~110	Клиент забирает в ближайшем агентстве Olva	Средняя — работает при наличии ближайшего агентства
Отправка на другой адрес (в зоне покрытия)	~95	Отправить на альтернативный адрес в обслуживаемой зоне	Средне-низкая
Отправка в ближайший город с покрытием	~50	Отправить в столицу провинции или ближайший район	Низкая
Клиент сам едет в город с покрытием	~20	Ожидание поездки клиента в обслуживаемую зону	Очень низкая

    Наблюдаемый паттерн: Самое частое решение (курьер с предоплатой) вызывает наибольший отказ. Клиенты, купившие онлайн с ожиданием наложенного платежа, демонстрируют высокое сопротивление к смене способа оплаты.
  

Типичные фразы клиентов (из транскрипций)

"No, yo no voy a depositar, yo necesito que me llegue acá a mi casa y pago cuando me llegue"
— «Нет, я не буду переводить деньги, мне нужно, чтобы доставили домой и я заплачу при получении»

"¿No llegan hasta acá? Pero en la publicidad dice que llega a todo el Perú..."
— «Вы сюда не доставляете? Но в рекламе написано, что доставка по всему Перу...»

"Pero si yo vivo en Anta, Cusco... ¿cómo que no llegan? Es una ciudad, no es campo"
— «Но я живу в Анта, Куско... как это не доставляете? Это город, а не деревня»

5 Города с «только депозит», где продажа потеряна из-за требования наложенного платежа

В 252 из 500 проанализированных транскрипций проблемой было не полное отсутствие покрытия, а способ оплаты: клиент находился в зоне, где доставка возможна только с предоплатой (через Olva Courier), но клиент настаивал на наложенном платеже (COD).

Населённый пункт	Регион	Наиболее затронутый продукт	Наблюдаемый паттерн
Cajamarca (провинция)	Cajamarca	Broten, Cardiox	COD недоступен, только депозит + Olva. Клиенты отказываются.
Ayacucho (сельская зона)	Ayacucho	Cardiox, Broten	Только курьер, клиенты отказываются от формата оплаты.
Puno / Juliaca (периферия)	Puno	Broten, Glyconorm	COD в центре, но не в периферийных зонах.
Arequipa (Pedregal, Camaná)	Arequipa	Broten, Alpha Man	COD только в городе, депозит на периферии.
Cusco (сельские районы)	Cusco	Cardiox, Broten	COD в центре, курьер в Anta, Santo Tomás.
Huánuco (провинция)	Huánuco	Cardiox, Alpha Man	Только депозит за пределами города Huánuco.
Piura (Paita, Ayabaca, Las Lomas)	Piura	Broten, Cardiox	COD ограничен городом Piura. Районы — только депозит.
Ica (Palpa, периферия Nasca)	Ica	Flexacil, Cardiox	COD в Ica и Nasca городе, депозит в районах.
Junín (Pichanaki, Pangoa)	Junín	Glyconorm, Cardiox	Только Olva Courier с предоплатой.
Madre de Dios (периферия PMD)	Madre de Dios	Broten, Alpha Man	Обслуживание очень ограничено, только центр PMD.

    Масштаб проблемы: Из 252 случаев «только депозит» примерно 180 (71%) были потеряны исключительно потому, что клиент не принял формат предоплаты, несмотря на реальный интерес к продукту. Расширение покрытия наложенного платежа на эти зоны может напрямую повлиять на конверсию.
  

6 Расхождение между транскрипцией и Cancel Comment

Какие cancel_comments стоят у лидов, где был разговор о покрытии?

Из 28,476 лидов, где транскрипция упоминает покрытие, но cancel_comment говорит другое. Важно: в 79.2% случаев cancel_comment был поставлен другим оператором или ботом в последующем звонке, а не тем, кто обсуждал покрытие.

Итоговый Cancel Comment	% от всех	Наиболее вероятное объяснение
Too many attempts to reach	23.9%	Лид обсуждал покрытие в промежуточном звонке, затем продолжил циркулировать. После нескольких безответных попыток noanswer-bot закрыл его.
Not interested	17.8%	В последующем звонке (с другим оператором) клиент выразил незаинтересованность — возможно, уже знал об отсутствии покрытия.
Client has no money	12.3%	Иногда клиент не принял предоплату (перепутано с «нет денег»). В других случаях — результат последующего звонка.
Duplicate	10.9%	Лид был помечен как дубликат в последующем цикле, независимо от предыдущего разговора о покрытии.
Already bought	8.4%	Лид закрыт с этой причиной в последующем взаимодействии.
Nostra rating: true	5.2%	Антифрод-система автоматически пометила лид, перезаписав любую предыдущую историю.
Другие	21.5%	«Wrong number», «Client lost interest», «Number out of service», «Too expensive» и др.

    Влияние на аналитику: Cancel_comment — основной источник данных для оценки качества трафика и лидов. Из 35,551 лидов с подтверждённым покрытием в транскрипции, 28,476 имеют cancel_comment, не отражающий покрытие. Однако, как показано ниже, это связано прежде всего с проблемой workflow CRM, а не поведением операторов. Официальные данные показывают 11,142 лидов с явным cancel_comment о покрытии, анализ по уникальным лидам выявляет 35,551 — покрытие ~3.2x занижено.
  

Кто ответственен за расхождение?

Дополнительный анализ по лидам показал, что расхождение НЕ связано с тем, что операторы ставят ложные cancel_comments, а является проблемой workflow CRM:

Причина	% лидов	Лидов	Описание
Покрытие в предыдущем звонке (другой оператор закрыл)	79.2%	22,553	Покрытие обсуждалось в ПРЕДЫДУЩЕМ звонке с Оператором A, но лид продолжил циркулировать. Другой оператор или бот закрыл позже со своей причиной.
Автоматическая система перезаписала	17.1%	4,869	Последний звонок БЫЛ о покрытии, но автоматическая система (Nostra, noanswer-bot, system) поставила cancel_comment.
Реальная ошибка оператора	3.7%	1,054	Последний звонок был о покрытии И оператор-человек поставил некорректный cancel_comment.

    Ключевой вывод: CRM хранит только ПОСЛЕДНИЙ cancel_comment. Поскольку эти лиды имеют 5-15+ звонков с разными операторами, информация о покрытии перезаписывается результатом последнего взаимодействия. Только 3.7% (1,054 лида) — реальная ошибка оператора. 96.3% — архитектурная проблема CRM, перезаписывающей историю причин.
  

7 Районы с COD, где клиент оказался за пределами радиуса

Выявлено 85 случаев (из 500 транскрипций), где наложенный платёж (COD) теоретически доступен в городе клиента, но конкретный адрес находится за пределами радиуса курьера.

Город / Зона	Случаев	Продукт	Описание
Lima (периферийные районы)	28	Все	Pucusana, San Bartolo, Punta Hermosa, Punta Negra — COD есть в Lima, но не доставляется в южные районы
Arequipa (периферия)	14	Cardiox, Alpha Man	COD в городе Arequipa, но Majes, Camaná, Caravelí — за пределами
Cajamarca (провинция)	10	Broten, Cardiox	COD ограничен центром, периферийные районы без доступа
Ayacucho (окрестности)	9	Cardiox, Glyconorm	COD в городе, не в близлежащих сельских районах
Piura (районы)	6	Broten, Alpha Man	COD в столице Piura, не в Paita, Ayabaca
Cusco (периферия)	5	Cardiox, Glyconorm	COD в центре, не в Anta, Urcos, Paucartambo
Puno / Juliaca	4	Broten, Alpha Man	COD ограничен городским центром
Другие	9	Разные	Puerto Maldonado, Pucallpa, Ica, Bellavista

    Вывод: 17% проблем покрытия (85/500) связаны с зонами, где в городе УЖЕ есть COD, но конкретный район клиента — за пределами радиуса. Решение не требует открытия новых маршрутов — достаточно расширить радиус существующих маршрутов.
  

Выводы и Основные Находки

    1. Занижение проблемы покрытия: Официальные cancel_comments фиксируют 11,142 лидов (6.4%) с проблемами покрытия. Анализ транскрипций по уникальным лидам выявляет 35,551 лидов (20.3% отклонённых) с подтверждённым покрытием — покрытие ~3.2x занижено. Расхождение 80.1% в cancel_comments — прежде всего проблема workflow (79.2% = покрытие обсуждалось в предыдущем звонке, не в последнем), а не поведение операторов. Только 3.7% — реальная ошибка оператора.
  

    2. Основная проблема — не отсутствие покрытия, а способ оплаты: 62% случаев покрытия — зоны, где доставка ЕСТЬ (через Olva Courier с предоплатой), но клиент отказывается от предоплаты. Только 38% — зоны с полным отсутствием. Расширение наложенного платежа на зоны «только депозит» даст больший эффект, чем открытие новых маршрутов.
  

    3. Идентифицируемая географическая концентрация: Выявлено 50+ локаций с концентрацией в Puno (Ilave, Azángaro, Sandia, Huancané), Cusco (Anta, Chumbivilcas, Quillabamba, Santo Tomás), Arequipa (Chala, Caravelí, Majes) и La Libertad (Otuzco, Santiago de Chuco, Guadalupe). Лидер — Anta (Cusco) с 228 упоминаниями.
  

    4. Возможность расширения радиуса существующих маршрутов: 17% проблем покрытия (85/500) — периферийные районы городов с COD. Lima sur (Pucusana, San Bartolo), периферия Arequipa и провинция Cajamarca — самые частые случаи. Расширение радиуса (не создание новых маршрутов) вернёт эти продажи.
  

    5. Архитектурная проблема CRM: Расхождение в cancel_comments не связано с тем, что операторы ставят ложные причины, а с тем, что CRM хранит только ПОСЛЕДНИЙ cancel_comment. Когда лид проходит через 5-15+ звонков с разными операторами, информация о покрытии из предыдущих звонков перезаписывается результатом последнего взаимодействия. Рекомендуется рассмотреть историю причин по звонкам (а не только последний) для сохранения трассируемости покрытия.
  