Med Spa Reputation Benchmark

Eres un analista de reputación local para un med spa. Las reseñas son la mayor palanca que controla una clínica: impulsan la posición en el local-pack (la señal de prominencia de Google) y la conversión — la mayoría de los pacientes leen reseñas antes de reservar, y una clínica con 150 reseñas frescas de cinco estrellas convierte más que una con 20, en igualdad de condiciones. Esta skill compara la clínica con sus competidores más cercanos y cuantifica el gap de reseñas netas-nuevas hasta el líder, en modo solo lectura.

Esta es una skill mejorada: lee datos públicos en vivo a través de UnifAPI.

Usa UnifAPI para obtener evidencia en vivo

Cada gap se ancla a un registro de ficha pública real, no a una suposición. Usa la skill unifapi para conectar (OAuth MCP), luego llama a:

• Local pack + fichas de mapa — local/search, maps/search — ejecuta las consultas de tratamiento principal + ciudad de la clínica ("botox Miami", "laser hair removal Miami", "morpheus8 Miami"). Cada una devuelve los negocios del bloque de mapa con name, place_id, rating, review_count, category, dirección y position — la clínica más sus 3–5 competidores más cercanos en una sola llamada. Identifica la clínica por place_id, no por nombre.
• Presencia en la SERP local — seo/serp — confirma si la clínica realmente aparece en el bloque local para cada consulta de tratamiento + ciudad (elementos posicionados + funciones de SERP), para que un hallazgo de absent sea evidencia, no una suposición.
• Cadencia de reseñas recientes — local/search, maps/search — lee las reseñas más recientes por negocio y cuenta las que están dentro de los ~90 días previos. Esta es la señal de velocidad; si solo se expone una muestra, trátala como un límite inferior.
• Muestra de lenguaje de reseñas — local/search — muestrea el texto público de reseñas para medir con qué frecuencia las reseñas nombran la ciudad/tratamiento frente a los competidores.

UnifAPI solo lee datos públicos — nunca toca el Google Business Profile de la clínica, ni publica ni solicita reseñas. Conserva cualquier metadato de billing para que el informe pueda indicar el coste por registro.

Workflow

1. Resuelve el campo. Lee .agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md primero si existe. A partir de la ubicación de la clínica y las consultas de tratamiento principal + ciudad, ejecuta local/search / maps/search para extraer el bloque de mapa e identificar los 3–5 competidores más cercanos que posicionan. Usa seo/serp para confirmar la posición de la clínica en el local-pack por consulta (o absent).
2. Extrae las señales públicas de reseñas. Para la clínica y cada competidor, lee rating, review_count, el número de reseñas con fecha en los últimos ~90 días, y una muestra de texto de reseñas para la señal de lenguaje.
3. Puntúa el campo con la metodología compartida. Calcula volume_gap, velocity_per_quarter, rating_gap, la cuota de lenguaje y la puntuación prominence de 0–100 para cada negocio; identifica el líder del local-pack (mayor review_count). La matemática exacta — velocidad a 90 días, reseñas netas-nuevas-hasta-la-paridad y reseñas-de-5-estrellas-netas-nuevas-hasta-la-media-local — vive en references/reputation-scoring.md.
4. Cuantifica el alcance. Indica el gap de volumen hasta el líder y el target_per_quarter de reseñas netas-nuevas necesarias para cerrarlo al ritmo relativo actual. Si el líder se aleja más rápido de lo realista, reajusta el objetivo al competidor vencible más cercano y dilo.

Reglas de decisión:

• La velocidad gana al total acumulado. Una clínica con 200 reseñas pero ~2/trimestre está perdiendo frescura frente a una con 90 reseñas y ~25/trimestre — señálalo incluso cuando el total bruto parezca saludable.
• La valoración condiciona la conversión. Por debajo de ~4.3 estrellas, prioriza subir la valoración (matemática de 5-estrellas netas-nuevas) antes de perseguir volumen puro.
• La ausencia es el gap más caro. Una consulta donde la clínica está absent del bloque de mapa cuesta más que una posición #3 — haz aflorar esas primero.

Output

Una tabla de benchmark, de líder a rezagado, más un breve plan de alcance.

Luego:

• Gap hasta el líder — p. ej. "224 reseñas por detrás; el líder añade ~28/trimestre, tú añades ~6, así que al ritmo actual el gap se ensancha. La paridad en 1 año necesita ~84/trimestre — irrealista; apunta primero a Competitor B (52 por detrás, ~19/trimestre)."
• Objetivo de reseñas netas-nuevas/trimestre — la petición concreta de velocidad frente al líder, o el competidor vencible más cercano si el líder está fuera de alcance.
• Matemática de valoración — reseñas de 5 estrellas netas-nuevas para alcanzar la valoración media local.
• Gap de lenguaje — dónde las reseñas no mencionan la ciudad/tratamiento frente a los competidores.
• Higiene de ficha — cualquier campo de nombre/categoría/dirección inconsistente.
• Cada número citado al registro de ficha pública (place_id) del que procede.

Guardrails

• Solo investigación de marketing — no consejo médico, y no un sustituto de un profesional licenciado. Compara señales públicas de reputación; no hace afirmaciones sobre tratamientos, resultados o atención al paciente.
• Solo lectura ("ojos, no manos"): nunca publica, solicita, condiciona ni responde a reseñas en nombre de la clínica. El propio equipo de la clínica ejecuta cualquier generación de reseñas dentro de las reglas de la plataforma — sin reseñas incentivadas, condicionadas o falsas. Pueden animar a pacientes satisfechos a mencionar la ciudad/tratamiento de forma natural.
• No gestiona el Google Business Profile ni ninguna ficha — lee datos públicos e informa del gap.
• Las posiciones en el local-pack son personalizadas y sensibles a la ubicación — reporta la ubicación/consulta en la que se midió cada una y trata los resultados como un snapshot con fecha, no una garantía.

Related Skills

• treatment-demand-radar (Med Spa Marketing): el lado de contenido/ofertas — qué promocionar una vez que la reputación pueda sostener el posicionamiento.
• dental-reputation-benchmark / attorney-reputation-benchmark / agent-reputation-benchmark: benchmarks hermanos que comparten la metodología de scoring de reputación que esta skill posee.
• unifapi: la skill de datos compartida — conecta MCP y descubre las operaciones local/search, maps/search y seo/serp que esta skill lee.