Demostrar antes que prometer
El método entero cabe en una frase: rebobinar tu pasado para enseñarte tu futuro.
Así de simple por fuera:
- 01 Tus datos de siempre (el Excel, el TPV, las facturas)
- 02 Rebobinamos tu pasado y lo ponemos a prueba
- 03 Sale el número: qué era predecible y cuánto vale
- 04 Se deja funcionando: avisos y listas en tu WhatsApp
Todo empieza tapando los últimos meses de tu histórico y prediciendo sobre ellos. Como ya se sabe qué pasó, la predicción se corrige sola: o acierta o no. Solo montamos lo que pasa esta prueba en tus datos — no en los de un caso de éxito ajeno.
Cada predicción viene con su porqué: "este cliente está en riesgo PORQUE lleva tres meses bajando pedido y dejó de abrir tus correos". Si no se puede explicar en una frase que entienda el dueño, no sale de nuestra mesa.
Saber que un cliente se va no vale dinero; llamarle a tiempo, sí. Por eso cada aviso lleva su acción enganchada: la lista de a quién llamar hoy, el recordatorio que se manda solo, la compra recomendada de la semana. En tu WhatsApp o tu correo — no en un panel que hay que acordarse de mirar.
Trabajamos sobre tus sistemas o en una máquina tuya. Sin subir tu negocio a la nube de terceros, sin que tus datos entrenen nada que no sea tuyo, con confidencialidad firmada antes de ver una sola fila.
¿Con qué lo hacemos?
Modelos estadísticos y de aprendizaje automático que llevan décadas funcionando en banca, aseguradoras y aerolíneas — aplicados a empresas que facturan menos que un banco pero pierden dinero por los mismos agujeros. Sin palabras de moda: si un día te hablamos de un modelo, será con su nombre y con lo que aporta en euros.
La ciencia de datos ya decide en las empresas más grandes del mundo:
Amazon Netflix Inditex BBVA Iberia Mercadona
La diferencia: ellas tienen un departamento entero. Tú nos tienes a nosotros.
El método, puesto a prueba en público:
469
Antes de pivotar a lo que somos hoy, aplicamos este mismo proceso a un sector entero: 469 centros de entrenamiento analizados para entender qué hace sobrevivir a un negocio de ese tipo. Aquel estudio fue nuestra escuela: misma manera de mirar datos, otro tamaño de pregunta.
Esto no es nuevo. Es nuevo PARA pymes:
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Netflix calcula que su sistema de recomendación le ahorra ~1.000M$ al año en bajas evitadas — cifra publicada por sus propios ingenieros. Es predicción de fuga de clientes. La misma que cabe en tu cartera.
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Amazon atribuye en torno al 35% de sus ventas a las recomendaciones (según McKinsey). Es venta cruzada con datos. La misma que cabe en tu catálogo.
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UPS recorta decenas de millones de kilómetros al año optimizando rutas con datos. Es lo mismo que cabe en tus repartos de cada mañana.
Ninguna usa magia. Usan tu misma materia prima: ventas, clientes, historiales.
De menos a más, sin saltos de fe:
- Diagnóstico precio cerrado, número sobre la mesa. Aquí decides si seguimos.
- Implantación montar lo que el diagnóstico demostró que vale.
- Acompañamiento cada mes: qué viene, qué hacer, qué apareció nuevo.