Investigación de ICP con IA: cómo encontramos al cliente ideal y el mercado del MVP

Investigar el perfil de cliente ideal (ICP) con IA consiste en usar herramientas de búsqueda automatizadas para descubrir, con fuentes, quién compra un producto, por qué lo compra y dónde está esa persona. En Headcore hacemos esta investigación antes de cualquier lanzamiento.

Corre en Claude Code, consulta dos herramientas de búsqueda, Tavily y Exa, y termina en una tabla que compara ciudades y regiones para elegir dónde se probará primero el MVP (producto mínimo viable, la primera versión del producto que sale a prueba).

Este es el método de bajo costo que usamos para una medición preliminar. Usa datos públicos y dos herramientas de búsqueda con planes gratuitos o baratos, y entrega en pocas horas una primera lectura del cliente y de los mercados. Las investigaciones más caras, como entrevistas, paneles de consumidores y estudios de campo, vienen después, cuando el proyecto necesita confirmar lo que esa primera lectura indicó.

En este artículo vas a ver el proceso completo, en lenguaje sencillo: qué hace cada herramienta, cómo instalarla, qué preguntas responde la investigación, cómo medimos un mercado y el prompt que usamos. Al final, como extra, mostramos cómo revisar la intención de búsqueda de cada mercado en Google Ads.

El proceso en seis pasos

1. Escribe lo que ya sabes sobre el cliente.
2. Convierte el tema en 3 a 5 preguntas.
3. Busca las respuestas en Tavily (cifras y noticias) y en Exa (empresas parecidas y la forma en que habla el público).
4. Lee de 3 a 5 fuentes hasta el final.
5. Compara las ciudades por su público: cantidad, madurez y perfil.
6. Elige dónde probar el MVP y la meta de 90 días.

Qué son el ICP y el mercado de prueba

ICP es la sigla en inglés de perfil de cliente ideal (ideal customer profile). Es la descripción del cliente que más aprovecha el producto y al que la empresa puede atender con ganancia.

Cuando la venta es a empresas, el ICP indica el sector, el tamaño, quién decide la compra y qué hace que la empresa empiece a buscar una solución. Cuando la venta es a personas, indica el rango de ingresos, los hábitos, el problema que la persona quiere resolver y dónde busca ayuda.

El ICP, el público objetivo y la buyer persona describen al cliente en niveles distintos. El público objetivo es el recorte amplio de quien puede comprar, como “mujeres de 25 a 40 años que corren”. El ICP cierra ese recorte en quienes más aprovechan el producto y dejan ganancia, con criterios que se pueden contar y filtrar.

La buyer persona le pone cara al ICP: un personaje con nombre, rutina y objeciones, que se usa para escribir la comunicación. Esta investigación trabaja con el ICP, porque de los tres es el único que se puede contar con datos públicos.

El mercado de prueba es el lugar donde se va a probar el producto: una ciudad, un área metropolitana o un estado. Dimensionar el mercado es estimar, con datos públicos, cuántas personas o empresas del ICP hay allí, cuánto conocen ya el problema y si tienen el perfil de quien compra.

Primero viene el ICP, porque es lo que indica qué contar en cada mercado. Después viene el mercado, porque un MVP lanzado en varios lugares a la vez genera resultados difíciles de comparar.

Las herramientas y lo que hace cada una

Claude Code es el asistente de IA de Anthropic que corre en la terminal de la computadora. Se conecta a herramientas externas mediante un estándar llamado Model Context Protocol (MCP). Gracias al MCP, puedes pedirle a Claude “investiga esto” y él usa Tavily o Exa por su cuenta para buscar.

La tercera pieza es una skill de deep research (investigación en profundidad). Una skill es un guion de trabajo que Claude sigue. Esta indica cuántas preguntas hacer, cuántas fuentes leer y cómo redactar el informe.

Herramienta	Qué es	Comandos disponibles	Para qué la usamos
Skill de deep research	Guion de investigación: preguntas, búsquedas, lectura e informe con fuentes	No tiene comandos propios; llama a Tavily y a Exa	Asegurar que cada afirmación del informe tenga enlace y que un dato con una sola fuente quede marcado
Tavily	Buscador web hecho para que lo use una IA, con filtros de tema, período y país	tavily-search, tavily-extract, tavily-map, tavily-crawl	Cifras de mercado, noticias recientes, datos oficiales y lectura completa del sitio de los competidores
Exa	Búsqueda por el sentido de la frase completa	web_search_exa, web_fetch_exa, agent_run y, de forma opcional, web_search_advanced_exa	Empresas parecidas al ICP y conversaciones en las que el público describe el problema con sus propias palabras

Tavily: cifras, noticias y sitios de competidores

Tavily funciona bien cuando la pregunta tiene una respuesta objetiva. La documentación de la búsqueda muestra los filtros que acepta: tema (general, noticias o finanzas), período (último día, semana, mes o año), país y una lista de sitios permitidos. Cada búsqueda trae hasta 20 resultados.

Un ejemplo de uso: “cuántas clínicas de fisioterapia abrieron en Santa Catarina en 2026”, con la búsqueda limitada a portales oficiales y de noticias. Otro: usar tavily-crawl para leer el sitio completo de un competidor y anotar precio, oferta y ciudades atendidas.

Exa: empresas parecidas y el lenguaje del público

Exa funciona mejor con preguntas escritas como frase. Según la documentación de la búsqueda, tiene categorías como empresa, persona y noticia, y un modo de búsqueda más profundo, que hace varias búsquedas seguidas.

Cuando pedimos “empresas brasileñas de suplementos que venden por suscripción a corredores aficionados”, Exa devuelve sitios de empresas con ese perfil. También usamos Exa para encontrar foros, grupos y reseñas. Ahí el público explica el problema como lo dice en el día a día, y esas palabras se convierten en materia prima para la comunicación del producto.

Cómo instalar las herramientas en Claude Code

Tavily y Exa corren en sus propios servidores. Para usarlos, basta con registrar la dirección de cada uno en Claude Code con un comando en la terminal. La opción --scope user deja la herramienta disponible en todos tus proyectos. Sin ella, la herramienta queda disponible solo en la carpeta donde se ejecutó el comando. Los detalles están en la documentación de MCP de Claude Code.

# Tavily: el inicio de sesión se hace en el navegador la primera vez
claude mcp add --transport http --scope user tavily https://mcp.tavily.com/mcp/

# Exa: funciona sin clave, con límite de uso
claude mcp add --transport http --scope user exa https://mcp.exa.ai/mcp

# Exa con la búsqueda avanzada activada
claude mcp add --transport http --scope user exa "https://mcp.exa.ai/mcp?tools=web_search_exa,web_fetch_exa,web_search_advanced_exa,agent_run"

Después, escribe /mcp dentro de Claude Code. Esa pantalla muestra si las dos herramientas están conectadas y es donde inicias sesión.

Tavily también acepta la clave de acceso escrita en la propia dirección (?tavilyApiKey=), pero así queda guardada en texto plano en tu computadora. Por eso preferimos el inicio de sesión. Las instrucciones oficiales están en la página de Tavily y en la página de Exa.

Paso a paso de la investigación de ICP

1. Escribe lo que ya sabes

Toda empresa sabe más de su cliente de lo que cree: quién compró hasta hoy, quién abandonó a mitad de la negociación, qué pregunta aparece en cada reunión de ventas. Escribimos eso en pocas líneas y lo ponemos en el prompt. Sin ese punto de partida, la IA devuelve una descripción genérica de todo el mercado, que no ayuda a elegir nada.

2. Convierte el tema en preguntas

“¿Quién es mi cliente?” es una pregunta demasiado amplia para cualquier búsqueda. La skill divide el tema en 3 a 5 preguntas más pequeñas:

• ¿Quién compra y quién decide la compra?
• ¿Qué problema lleva a la persona o a la empresa a buscar una solución?
• ¿Cuánto paga hoy el público por alternativas, y a quién?
• ¿Dónde se informa y se reúne ese público?
• ¿Qué señales muestran que alguien está listo para comprar?

Cada pregunta se convierte en dos o tres búsquedas, redactadas de formas distintas, para no depender de una sola formulación.

3. Dale a cada herramienta el tipo de pregunta adecuado

Las preguntas sobre cifras, mercado y noticias van a Tavily, con filtro de período y país. Las preguntas sobre comportamiento, lenguaje del público y empresas parecidas van a Exa. Esta división evita dos errores comunes: pedirle un dato oficial a una búsqueda que trabaja por sentido, y pedirle a una búsqueda factual que entienda cómo habla la gente de un problema.

4. Lee las fuentes completas

El fragmento que aparece en el resultado de una búsqueda es corto y muchas veces está fuera de contexto. Por eso mapeamos de 15 a 30 fuentes y leemos de 3 a 5 de principio a fin, con tavily-extract o web_fetch_exa. El orden de preferencia es fuente oficial, estudio académico y prensa reconocida, y solo después blogs y foros. También preferimos material de los últimos 12 meses.

5. Exige una fuente para cada afirmación

El informe solo acepta afirmaciones con enlace. Cuando un dato aparece en una sola fuente, se marca como “no verificado”. Las estimaciones quedan separadas de los hechos.

Cuando no hay una buena respuesta para una pregunta, el informe escribe “dato insuficiente”. Esta última regla es la más importante, porque muestra lo que todavía falta descubrir, en lugar de dejar que la IA llene el hueco con una suposición que después se vuelve premisa del plan.

Cómo medimos los mercados

Con el ICP descrito, la pregunta cambia: ¿en qué ciudad o región existe este cliente en número suficiente, ya entiende el problema y tiene el perfil de quien compra? Medimos cada mercado mirando al público, en tres dimensiones: cantidad, madurez y perfil. Construimos este método para Brasil, así que las fuentes de datos que aparecen a continuación son brasileñas.

Los estudios sobre mercados de prueba le piden dos condiciones al mercado elegido. La población tiene que parecerse al público objetivo, y la prueba tiene que quedar limitada a ella, sin extenderse a otras regiones (artículo Test market).

Esos estudios también muestran que buscar una “ciudad promedio”, que represente a todo el país, no suele funcionar, porque las regiones son muy distintas entre sí. Funciona mejor agrupar ciudades parecidas y elegir dentro del grupo que coincide con el ICP (European Journal of Marketing). En un MVP digital, la segunda condición es más fácil de cumplir, porque los anuncios pueden mostrarse solo a quien está en el mercado elegido.

Cantidad: cuántos clientes posibles hay en el mercado

El cálculo parte del cliente: número de personas o empresas que encajan en el ICP, multiplicado por lo que cada una pagaría en un año. Esta forma de calcular se llama “de abajo hacia arriba”, y es la más usada para estimar el mercado que un producto puede atender (el SAM) y la parte que puede conquistar en un plazo definido (el SOM).

La ventaja es que cada número del cálculo se puede comprobar (guía de TAM, SAM y SOM).

Para contar personas, usamos el Censo 2022 del IBGE, el instituto nacional de estadística de Brasil. El censo divide el país en sectores censales, áreas del tamaño de pocas manzanas, e informa la población y el número de hogares de cada uno. Desde abril de 2025, el IBGE también publica el ingreso promedio del responsable del hogar en cada sector (notas metodológicas del IBGE). Con eso se puede estimar el público barrio por barrio.

Para contar empresas, usamos los datos abiertos del CNPJ, el registro nacional de empresas de Brasil, filtrados por el CNAE, el código que identifica la actividad de cada empresa (la lista de códigos está en el sitio del IBGE).

Cuando el producto depende del gasto de las familias, también consultamos el IPC Maps, un estudio pago que estima cuánto gasta cada uno de los 5.570 municipios del país en 22 categorías de consumo (reportaje de Varejo Brasil).

Madurez: cuánto conoce ya el público el problema y la solución

Dos mercados del mismo tamaño pueden exigir esfuerzos muy diferentes. En uno, el público ya busca la solución. En el otro, todavía no se dio cuenta de que tiene el problema, y el MVP va a tener que gastar tiempo y dinero en explicarlo. Medimos la madurez de tres formas:

• Nivel de conciencia del público. El publicista Eugene Schwartz, en el libro Breakthrough Advertising (1966), describió las etapas por las que pasa una persona hasta comprar: desde no saber que tiene el problema hasta querer ya el producto y solo esperar la oferta (resumen de las etapas). Para medirlo, miramos lo que busca el mercado. Las búsquedas por el síntoma (“dolor de rodilla después de correr”) indican quién conoce el problema. Las búsquedas por el tipo de solución (“fisioterapia deportiva”) indican quién ya sabe que hay salida. Las búsquedas por nombres de marcas indican quién ya compara productos.
• Cantidad de competidores que dicen lo mismo. Schwartz también observó que, cuantas más empresas repiten la misma promesa, menos le cree el público. Por eso mapeamos los competidores de cada mercado y lo que prometen. Si diez marcas dicen lo mismo, un precio más bajo no alcanza: el MVP necesita mostrar una forma diferente de resolver el problema.
• Presencia de quienes prueban novedades. Según la curva de adopción del sociólogo Everett Rogers, el 2,5% de las personas adopta primero una novedad y otro 13,5% llega justo después. Estos números son una convención y cambian de un producto a otro (Journal of Marketing Research, 1990). Como los primeros clientes de un MVP salen de esos dos grupos, buscamos mercados con señales de su presencia: comunidades activas, eventos del sector y profesionales que ya hablan del tema.

Google Trends ayuda a medir la madurez, pero no sirve para contar el público.

Cada número de Trends es la proporción de búsquedas de ese tema respecto de todas las búsquedas de la región y del período, en una escala de 0 a 100. Por eso, dos regiones con el mismo índice pueden tener volúmenes de búsqueda muy diferentes (ayuda de Google Trends). Trends muestra dónde el tema tiene más peso, y el conteo del público sigue saliendo del IBGE y del CNPJ.

Perfil: edad, ingresos, clase y estilo de vida

La edad, los ingresos, la escolaridad y la composición de las familias vienen del Censo. La clase económica viene del Critério Brasil, un criterio de clasificación socioeconómica que publica la ABEP, la asociación brasileña de empresas de investigación de mercado, con la distribución de las clases por área metropolitana.

Los números de 2026 muestran cómo el promedio del país puede engañar. La clase A representa el 3,6% de los hogares de Brasil. En el área metropolitana de Brasilia, es el 17,4%. En la de São Paulo, el 5,1%. En la de Recife, el 2,8% (ABEP, Critério Brasil 2026). Para un producto de precio alto, esa diferencia puede decidir por sí sola el mercado.

Además de los datos demográficos, miramos el perfil psicográfico: valores, estilo de vida y motivaciones. Es lo que explica por qué una persona compra, y funciona mejor sumado a la demografía que en su lugar (guía de segmentación psicográfica).

En Estados Unidos y Canadá, empresas como Experian, con Mosaic, y Environics, con PRIZM, venden ese cruce ya hecho, barrio por barrio. En Brasil no encontramos una base pública equivalente. Armamos el recorte combinando los sectores del Censo, el Critério Brasil y lo que Exa encuentra en comunidades y reseñas de la región.

Dimensión	Pregunta	Dónde buscamos la respuesta
Cantidad	¿Cuántas personas o empresas del ICP hay en el mercado y cuánto pagarían por año?	Censo 2022 por sector censal, CNPJ filtrado por CNAE, IPC Maps
Madurez	¿El público ya conoce el problema, la solución y los competidores?	Búsquedas por síntoma, solución y marca; Google Trends por región; competidores mapeados con Tavily; comunidades encontradas con Exa
Perfil	¿El público del mercado tiene la edad, la clase y el estilo de vida de quien compra?	Censo 2022, Critério Brasil por área metropolitana, comunidades y reseñas locales

Cada mercado recibe una nota de 1 a 5 en cada dimensión. Cada dimensión recibe un peso, que cambia según el producto. En un servicio de precio alto, el perfil suele pesar más que la cantidad. En una categoría nueva, que el público todavía no conoce, la madurez pesa más que las otras dos. Los pesos quedan escritos en la tabla, para que el equipo pueda cuestionar cada decisión.

De la tabla de mercados al MVP

El mercado con la nota más alta no se elige de forma automática. El resultado se discute con el cliente, que conoce factores que ninguna base pública muestra, como dónde ya tiene equipo, socios, inventario o contactos. Al final, la investigación entrega una recomendación con tres números:

• el mercado de prueba del primer test;
• el tamaño de la prueba, es decir, a cuántas personas o empresas hay que llegar para que el resultado sea válido;
• la meta que define si la prueba funcionó en 90 días.

Es el mismo razonamiento de nuestros proyectos de Growth Science: decidir con datos antes de invertir, medir la prueba y solo después llevar el producto al segundo mercado de la lista. Cuando el MVP llega a la fase de medios, la lista de mercados define la segmentación geográfica de las campañas de Growth Marketing.

Probar en un mercado antes de expandirse también protege la caja. Con tasas de interés altas, una expansión equivocada cuesta más, como mostramos en cómo decidir en la empresa cuando el dinero cuesta 14% al año.

Y si el MVP es un producto nuevo dentro de una empresa que ya existe, conviene decidir pronto si va a usar la marca de la casa o un nombre propio, tema de nuestro artículo sobre arquitectura de marca.

El prompt que usamos

Cambia lo que está entre corchetes por los datos de tu proyecto. El resto debe quedar igual, porque son esas instrucciones las que hacen que la IA use cada herramienta para lo que mejor hace, lea las fuentes completas y avise cuando no encontró un dato.

Contexto: [EMPRESA] va a lanzar [PRODUCTO/MVP] en el segmento [SEGMENTO], en [PAÍS/REGIÓN].
Lo que ya sabemos del cliente ideal: [HIPÓTESIS DE ICP: quién compra, tamaño, cargo, problema].
Objetivo: definir el ICP con evidencia y elegir el mercado donde se probará primero el MVP.

Usa las dos herramientas con funciones distintas:
- Tavily (search/extract/crawl): cifras de mercado, noticias de los últimos 12 meses, datos
  oficiales (IBGE, CNPJ por CNAE, asociaciones del sector) y lectura completa de los sitios de los competidores.
- Exa (búsqueda por sentido): empresas y marcas parecidas al perfil descrito, comunidades, foros
  y reseñas donde el público describe el problema con sus propias palabras.

Parte 1, ICP. Responde cada pregunta con fuentes:
1. ¿Quién compra y quién decide? (perfil, tamaño, cargo, qué desencadena la compra)
2. ¿Qué problema o deseo lleva a la compra, en palabras del propio público?
3. ¿Cuánto pagan hoy por alternativas y a quién le compran?
4. ¿Dónde se informan y se reúnen estas personas?
5. ¿Qué señales muestran que están listas para comprar ahora?

Parte 2, mercados. Compara [LISTA DE CIUDADES/REGIONES] o propón las 5 más prometedoras.
Mide cada mercado por el público, con fuente:
- Cantidad: personas (Censo 2022 por sector censal) o empresas (CNPJ por CNAE) que
  encajan en el ICP, por el valor anual por cliente.
- Madurez: búsquedas por síntoma, solución y marca; Google Trends por región, leído como
  índice relativo y nunca como volumen; competidores y lo que prometen; señales de personas que
  prueban novedades primero (comunidades, eventos, profesionales que hablan del tema).
- Perfil: edad, ingresos, escolaridad (Censo), clase económica (Critério Brasil de la ABEP por
  área metropolitana) y señales de estilo de vida en comunidades y reseñas locales.
Arma una tabla con nota de 1 a 5 por dimensión, explica el peso de cada una y recomienda
el mercado de prueba del MVP, el tamaño de la prueba y la meta de 90 días.

Extra, intención de búsqueda. Enumera de 10 a 20 términos de búsqueda en el idioma del público, separados en tres
grupos: síntoma (el problema en palabras del público), solución (el tipo de producto o servicio)
y marca (competidores que atienden los mercados). Usa el lenguaje encontrado en las comunidades y
reseñas. Esta lista va al Planificador de palabras clave de Google Ads.

Reglas:
- Lee completas de 3 a 5 fuentes principales; no saques conclusiones solo de los fragmentos de búsqueda.
- Toda afirmación con enlace. Lo que respalda una sola fuente queda marcado como "no verificado".
- Separa hechos de estimaciones. Donde falte un dato, escribe "dato insuficiente".
- Prefiere fuentes de los últimos 12 meses.

Entrega: resumen ejecutivo, ICP en una página, tabla de mercados, recomendación de MVP,
lista de términos para Google Ads, lista de fuentes y metodología (cuántas búsquedas y cuántas
fuentes leídas).

Extra: revisa la intención de búsqueda en Google Ads

Google Trends muestra dónde un tema tiene más peso, pero no dice cuántas personas lo buscan. Google Ads responde eso. El Planificador de palabras clave muestra el volumen de búsquedas y el costo por ciudad o estado, y una campaña pequeña revela lo que el público de cada mercado escribe de verdad. Usamos las dos etapas para comprobar la tabla de mercados antes de decidir dónde va a correr el MVP.

1. Separa los términos en tres grupos

La lista de términos sale de la propia investigación. Exa trae las palabras que el público usa en comunidades y reseñas, y Tavily trae los nombres de los competidores. Después, los términos se separan según la etapa de conciencia que indican:

Grupo	Ejemplo para un producto de recuperación muscular	Qué indica el volumen de búsquedas
Síntoma	“dolor muscular después de entrenar”, “cómo recuperarse más rápido”	Personas que sienten el problema y todavía no eligieron una solución
Solución	“suplemento para recuperación muscular”, “crioterapia para deportistas”	Personas que ya conocen el tipo de producto o servicio
Marca	nombres de las marcas que ya atienden el mercado	Mercado ya formado, con competencia

2. Mide volumen y costo en el Planificador de palabras clave

El Planificador de palabras clave está dentro de Google Ads y se puede usar sin una campaña activa. Para cada término y cada ubicación elegida, muestra cuántas veces por mes, en promedio, se buscó el término en los últimos 12 meses.

También muestra cuánto suelen pagar los anunciantes por aparecer en la parte superior de la página, en un rango con valor mínimo y máximo (previsiones del Planificador). Las cuentas que invierten poco suelen ver el volumen en rangos aproximados.

Con los tres grupos medidos en cada mercado, la tabla gana números reales:

• el volumen de búsquedas por solución entra en la dimensión cantidad, como demanda que ya existe;
• la proporción entre búsquedas por síntoma, por solución y por marca entra en la madurez. Muchas búsquedas por síntoma indican que el MVP tendrá que explicar el problema. Muchas búsquedas por marca indican competencia ya instalada;
• lo que se paga por aparecer arriba muestra cuánto va a costar llegar al público.

3. Haz una campaña de prueba en los mejores mercados

Cuando dos o tres mercados quedan con notas parecidas, una campaña de búsqueda con un presupuesto pequeño ayuda a desempatar. El anuncio lleva a una página sencilla, con lista de espera o formulario de contacto, y cada mercado corre por separado. La prueba muestra tres cosas:

• Lo que buscó la gente. El informe de términos de búsqueda enumera las búsquedas que hicieron aparecer el anuncio. Las búsquedas que hacen pocas personas quedan fuera por privacidad, pero las estadísticas de términos de búsqueda las agrupan todas por tema.
• Cómo reacciona el público al mensaje. La tasa de clics y el costo por clic en cada mercado muestran dónde la promesa del MVP llama más la atención.
• Quién quiere el producto. Quien se anota en la lista de espera antes de que el producto exista da la señal de demanda más confiable que se puede medir en esta fase.

Google Ads solo ve a quien busca en Google. En una categoría nueva, un volumen bajo puede indicar simplemente que el público todavía no se dio cuenta del problema. Por eso usamos Google Ads para comprobar la tabla de mercados, junto con las otras fuentes. Cuando el MVP llegue a la fase de medios, los mismos grupos de términos pueden organizar las campañas de Performance.

Los límites del método

Por ser una medición preliminar y de bajo costo, el método tiene límites claros. Los datos públicos llegan con retraso. El Censo de 2022 sigue siendo el conteo más completo de la población brasileña, y una ciudad en crecimiento cambia bastante en cuatro años.

Un CNPJ activo tampoco garantiza una empresa en funcionamiento, porque el registro anota la apertura de la empresa y no informa la facturación. Por eso la tabla de mercados es el punto de partida de la decisión. Quien confirma la elección es la prueba del MVP.

La IA también se equivoca. Puede leer mal una tabla, confundir el año de un dato o citar una página que cambió después. La regla de poner un enlace en cada afirmación existe para que la revisión sea rápida: quien revisa abre el enlace y comprueba, sin tener que rehacer la investigación. Para entender mejor cómo trabajan estos asistentes y dónde suelen fallar, lee nuestro artículo sobre IA agéntica en los negocios.

Preguntas frecuentes sobre investigación de ICP con IA

Fuentes y nota de método