Reputation into Revenue
Las reseñas de tus clientes valen más de lo que crees.
Recens Up analiza cada reseña, responde en tu nombre y calcula la facturación que estás perdiendo por los clientes que decidieron no volver.
SE HABLA DE NOSOTROS
El problema
Cada mes pierdes clientes sin saberlo.
Tus sistemas miden pedidos y tráfico. No miden a los clientes que dejaron de volver. Las reseñas lo dicen claramente — Recens Up lo convierte en facturación en riesgo, antes de que el cliente se vaya para siempre.
Tus sistemas miden
Pedidos
Tráfico
Conversiones
NPS agregado
Recens Up mide
Quién decidió no volver
LTV perdido por cliente
Clientes aún recuperables
Benchmark frente a competidores
Cómo funciona
Un sistema para detectar, gestionar y recuperar clientes insatisfechos — sede por sede.
Detectamos a los clientes insatisfechos
- Análisis automático de reseñas y encuestas
- Alertas instantáneas para cada sede
- Detección temprana de señales de abandono
€102K
LTV perdido estimado por sede (caso de retailer de gran distribución)
Respondemos con Webcare profesional
- Respuestas rápidas y personalizadas
- Convertimos a los clientes insatisfechos en Promoters!
- Reputación de marca protegida
79%
de clientes insatisfechos recuperados antes del abandono
Aumentamos tu
Lifetime Value (LTV).
- Descubre el LTV en riesgo por sede
- Más ventas de los clientes que ya tienes
- Reduce el coste de adquisición (CAC)
82%
de clientes fidelizados con intervención en 72h
COMPETITOR INTELLIGENCE
Sabes exactamente dónde estás perdiendo clientes — y por qué.
Grid map de competidores en un radio de 2 km de cada sede. Ve en tiempo real dónde eres más fuerte y dónde te están superando.
- Grid map de tu sede y de cada competidor de la zona
- Comparación directa: dónde atacar, dónde defender
- Seguimiento del crecimiento en tiempo real, sede por sede
- Conviértete en el #1 de tu zona — alerta automática si bajas
ANTES
DESPUÉS de RecensUp
#1
Conviértete en el primero
RESULTADOS REALES
Dónde se esconde la facturación perdida
Reputation → Revenue
Retailer Gran Distribución
79%
Retención
€0
facturación perdida estimada por sede / año
Reseñas analizadas
4.152
Clientes en riesgo
68
Reseñas reales analizadas
★★☆☆☆
🔴 Negativa
"colonnina sempre occupata"
★☆☆☆☆
🔴 Crítica
"sconsiglio vivamente"
Metodología aplicada
Conjunto de datos real
4.152 reseñas Google, 12 meses
Análisis lingüístico
Marcadores de abandono identificados
Modelo basado en LTV
AOV × frecuencia × prob. abandono
Intervención en 72h
Retención estimada del 79%
Retailer Bricolaje
Home Improvement · Retail físico · E-commerce
79%
Retención
€0
LTV perdido en una semana por 4 clientes rastreados
| Cliente | Señal detectada | Gasto medio | LTV perdido |
|---|---|---|---|
| Marco R. | abandono declarado | €290 | €870 |
| Giulia V. | decepción profunda | €210 | €630 |
| Andrea P. | competidor mencionado | €380 | €1.140 |
| Sara M. | no volveré | €80 | €240 |
LTV total perdido en una semana
€2.880
Metodología aplicada
Conjunto de datos real
4 clientes rastreados, 1 semana
Análisis lingüístico
Marcadores de abandono detectados
Modelo LTV residual
LTV total − primera compra
Intervención en 72h
Retención estimada del 79%
Reseña en bruto
→
Algoritmo Serena
→
Tarea al Manager
NO IMPORTA QUIÉN. LO QUE IMPORTA ES:
No dejes dinero sobre la mesa
E-commerce
- Gestión de reseñas en todos los canales
- Alertas automáticas de clientes en riesgo
- Recuperación de clientes a partir de reseñas negativas
Retail y Franquicias
- Plataforma todo en uno para +500 sedes
- Análisis de competidores en el radio local
- Problemas recurrentes por categoría de producto/servicio
El equipo
Las personas detrás de Recens Up
"La reputación es el dataset más infravalorado del mundo. Recens Up será la infraestructura que la haga utilizable."
— @OtthoDESCUBRE
Cuánta facturación estás dejando sobre la mesa!
Introduce tu perfil de Google Business
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🔍 Recuperando perfil de Google Business
📋 Analizando las últimas 5 reseñas vía Apify
🧠 Clasificación de sentimiento con Claude AI
📊 Cálculo del LTV en riesgo
Análisis completado
Facturación en riesgo en los próximos 12 meses
—
estimación anual (benchmark del sector)
Desbloquea el informe completo
Descubre el valor LTV de cada cliente identificado, el plan de respuesta y el benchmark frente a la competencia.
LTV exacto de cada cliente en riesgo
Respuesta recomendada para cada reseña
Benchmark competitivo en tu sector
Simulación de LTV con tus datos reales
Proyección de recuperación a 12 meses
Añade tus datos para una estimación de LTV precisa (opcional)
Sin spam. Los datos solo se usan para tu informe personalizado.
3 DE FEBRERO DE 2026
Primera vez en un gran escenario🥹
4:42
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PRODUCT MARKET FIT
¡Queremos escucharte !
Responde a la encuesta en 180 segundos y danos tu opinión sobre Recens Up
2.350.000⭐️+
Reseñas analizadas
<2h
79%
Tasa de retención con intervención
Tiempo medio de respuesta garantizado
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Cómo funciona el análisis de reseñas?
Recens Up se conecta a los principales canales de reseñas (Google, Trustpilot, Shopify Reviews) y aplica un motor NLP propio para clasificar cada feedback. Identifica marcadores lingüísticos de abandono — frases como "no volveré", "decepcionado", "prefiero [competidor]" — y calcula el LTV residual en riesgo de cada cliente rastreado. Todo automático, actualizado en tiempo real.
¿Respondéis vosotros a las reseñas o lo hacemos nosotros?
Nosotros gestionamos las respuestas, aplicando los principios del Webcare profesional: sin plantillas genéricas, cada respuesta es contextual al contenido de la reseña y al tono de tu marca. Si prefieres el control directo, puedes usar la plataforma en modo sugerencia: te proponemos la respuesta y tú la publicas. En ambos casos, el tiempo medio de respuesta es inferior a 2 horas.
¿Cuántas sedes puedo gestionar a la vez?
No hay un límite fijo. Recens Up está diseñado para redes multisede: de 5 a 500+ puntos de venta. Cada sede tiene su propio perfil de reputación, su propio benchmark competitivo en un radio de 2 km y sus propios indicadores de LTV. El panel centralizado permite a la dirección tener una vista agregada y bajar al detalle sede por sede.
¿Cómo se calcula la facturación en riesgo?
Usamos una metodología basada en LTV: multiplicamos el valor medio del pedido (AOV) por la frecuencia de compra anual y por la probabilidad de abandono estimada mediante el análisis lingüístico de las reseñas negativas. Para retail aplicamos una tasa de abandono del 4,2% por sede, calibrada con datos del sector. El resultado no es una estimación teórica — es la facturación que estás perdiendo, cliente por cliente.
¿Qué es la Webcare?
La Webcare es la gestión estratégica, oportuna y profesional de las reseñas y las interacciones online de los clientes. No se limita a responder: convierte el feedback en herramientas de marketing para mejorar la reputación de marca y aumentar la facturación.