Maps Scraper: 15 Errores Fatales que Matan tu ROI (y Cómo Evitarlos) 2025

Define ICP ANTES de usar tu maps scraper:

• Categoría específica: "restaurante italiano" no "restaurante"
• Rango de precio: €€ o €€€ (en Google Maps)
• Rating: 3.8-4.5 (conscientes de calidad, margen de mejora)
• Reviews: 80-400 (establecidos pero no mega-chains)
• Señal específica: inaugurado hace 6-24 meses (necesitan clientes)

Resultado con ICP:

• Extraes solo 200 leads pero MUY cualificados
• Contactas 150
• Response rate: 22%
• Conversion: 8%
• 12 clientes de 150 contactados = 8% conversion

Menos leads, 2.4x más clientes.

Pipeline de validación (30 min para 1,000 leads):

1. Deduplicación automática (script Python o Excel)
2. Validación sintaxis de teléfonos (phonenumbers library)
3. Validación sintaxis de emails (regex básico)
4. Check manual rápido de top 50 hot leads (5 min cada uno)

Resultado: 650 leads validados, 95% contactables vs 1,000 sin validar con 35% contactables.

Mismo tiempo total, 3x mejor efficiency.

Invierte 3-5 min enriqueciendo antes de contactar:

1. Lee 5-10 reseñas recientes → identifica pain point
2. Visita website → detecta si es antiguo, mal optimizado, etc.
3. Busca en LinkedIn → encuentra decisor por nombre
4. Revisa Instagram/Facebook → último post, engagement

Email personalizado (bueno):

Response rate con personalización: 18-28%

7-14x mejor que email genérico. Vale la pena los 5 min.

Secuencia multicanal (7 días):

Día 1: Email inicial

Día 2: Llamada si abrió email pero no respondió

Día 4: Segundo email con caso de estudio

Día 5: Mensaje LinkedIn (si conectados)

Día 7: Segunda llamada + email final

70% de tus cierres vendrán de touchpoints #3-7, no del primer email.

Regla del "Just In Time Scraping":

• Extrae solo lo que puedes contactar en 2-4 semanas
• Para 100 leads/semana de capacity → extrae 200-400 leads/mes
• Cuando termines ese batch, extrae el siguiente

Ventajas:

• ✅ Datos siempre frescos (extrajiste hace <30 días)
• ✅ No te abrumas con volumen imposible
• ✅ Puedes ajustar ICP basado en resultados del batch anterior

Calidad beats cantidad. Siempre.

5 métricas esenciales a trackear SIEMPRE:

Herramienta mínima: Google Sheet simple

No necesitas CRM caro. Sheet con 5 columnas es suficiente para empezar.

Estrategia de búsquedas rotativas:

En lugar de:

• "clínica dental Madrid" (siempre igual)

Rota con variaciones:

• "clínica dental Chamberí Madrid"
• "clínica dental Salamanca Madrid"
• "dentista Madrid Centro"
• "ortodoncia Madrid"
• "implantes dentales Madrid"
• "mejor clínica dental Madrid"
• "nueva clínica dental Madrid"

Resultado: Cada búsqueda devuelve set diferente de resultados. Cobertura completa sin duplicados.

Sistema de re-engagement cada 90 días:

1. Mes 1: Outreach inicial (email + llamadas)
2. Mes 2-3: Si no convierten, mueve a "nurturing"
3. Mes 4: Re-contacta con nuevo ángulo/oferta
4. Mes 7: Segundo re-contacto
5. Mes 10: Tercer re-contacto

Caso real:

Agencia contactó 500 maps leads en Enero. 15 se convirtieron inmediatamente.

Re-contactaron los 485 restantes en Abril con nueva oferta. 12 más se convirtieron.

Re-contactaron en Julio. 8 más se convirtieron.

Total: 35 clientes de 500 leads (7%) vs 15 (3%) sin re-engagement.

2.3x más clientes del mismo batch de leads.

Si haces scraping manual: Varía los horarios de extracción.

Si automatizas: Programa scraper para correr en diferentes horarios:

• Batch 1: 8am-10am
• Batch 2: 2pm-4pm
• Batch 3: 8pm-10pm

Captura máxima variedad de datos.

Crea 3-5 templates específicos por nicho principal:

Template Clínicas Dentales:

Template Restaurantes:

Mismo servicio, mensaje adaptado al pain point del nicho.

Regla: Solo extrae si tienes plan de seguimiento EN ESE MOMENTO.

Checklist antes de usar maps scraper:

1. ☐ Tengo template de email listo
2. ☐ Tengo script de llamada preparado
3. ☐ Sé cuántos leads puedo contactar esta semana (realista)
4. ☐ Tengo sistema de tracking (Sheet/CRM)
5. ☐ Tengo tiempo bloqueado en calendario para outreach

Si algún ☐ no está chequeado → NO extraigas todavía.

Prepara proceso primero. Extrae después.

Sistema de scoring de intención (0-100 puntos):

def calculate_intent_score(lead):
    score = 0

    # Timing signals
    if lead['opened_months_ago'] >= 3 and lead['opened_months_ago'] <= 18:
        score += 25

    # Quality awareness
    if 3.8 <= lead['rating'] <= 4.3:
        score += 20

    # Engagement signals
    if lead['responds_to_reviews_pct'] > 70:
        score += 15

    # Opportunity signals
    if not lead['has_google_ads']:
        score += 15

    if lead['website_age_years'] > 5:
        score += 10

    # Pain point visible
    if 'difícil' in lead['recent_reviews_text'] or 'problema' in lead['recent_reviews_text']:
        score += 15

    return min(score, 100)

# Contacta solo score > 60
high_intent_leads = [l for l in leads if calculate_intent_score(l) > 60]

Resultado: Contactas 200 leads alta intención con 12% conversion vs 1,000 leads sin filtrar con 2% conversion.

Mismo número de clientes (24), 80% menos esfuerzo.

Comprométete a mínimo 100 leads contactados antes de juzgar.

Si después de 100 conversaciones tienes <2% conversion, entonces sí revisa estrategia completa.

Pero 87% abandonan en los primeros 30-40 leads. No seas parte del 87%.

Para tus top 20 hot leads, invierte 5 min leyendo reseñas:

Busca patrones:

• 3+ reseñas mencionan "difícil aparcar" → Oportunidad: partnership con parking cercano
• 5+ reseñas mencionan "tiempo de espera largo" → Oportunidad: sistema de gestión de colas
• 8+ reseñas mencionan "difícil reservar" → Oportunidad: sistema de reservas online

Úsalo en tu pitch:

Response rate sube 3-5x cuando mencionas algo específico de SUS reseñas.

Trackea esto SEMANALMENTE:

Si estas métricas mejoran, vas bien. Si no, ajusta proceso.

Número de leads extraídos es métrica vanidad. Clientes y revenue son las únicas que importan.