Emprendedores 4.0

¿Buscas un local ideal? Esta startup mexicana te ayuda a encontrarlo

Usando big data y machine learning, Descifra predice no sólo las mejores ubicaciones para los negocios, sino el nivel de ventas que tendrán los locales comerciales, con un margen de error de sólo el 15 por ciento.
¿Buscas un local ideal? Esta startup mexicana te ayuda a encontrarlo
Crédito: Fotoarte: Entrepreneur en Español
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Ubicación. Hay quien considera que de esto depende el éxito o fracaso de un negocio. De eso y de qué tantas ventas reales generará el punto de venta. Porque cuando se sube por primera vez la cortina, existe la incertidumbre de si el lugar que se escogió es el correcto y si los clientes llegarán a él. Roberto Wong y Rodrigo Sarmiento lograron resolver estas interrogantes utilizando big data y machine learning.

Descifra, fundado en 2012 por ambos emprendedores, le dice a los negocios cuáles zonas son las mejores para colocarse y cuánto venderán por medio del análisis de información sociodemográfica, económica y de tráfico, obtenida del cruce de varias bases de datos, una de las más importantes la del Inegi.

“Nació con la idea de que la información geográfica y estadística para microempresas como la tortillería, el café y restaurantes, fuera accesible y los ayudara a ser más exitosos”, explica Roberto. Aunque hoy su cartera de clientes se concentra más bien en grandes corporativos y franquicias, que utilizan la herramienta tanto para ganar cuota de mercado como para descubrir nuevos segmentos, su solución no se limita a México: este año la startup planea expandirse a siete países de América Latina, y tiene en la mira a Estados Unidos y Europa.

Rodrigo Sarmiento y Roberto Wong, fundadores de Descifra / Foto: Fernando Díaz Vidaurri

En el lugar correcto

Los socios, que se conocen desde niños, se complementan a la perfección. Rodrigo es economista y tiene una maestría de ciencias de datos en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM), mientras que Roberto estuvo inmerso en sistemas de información y cartografía desde joven, pues su familia tenía una empresa que atendía al gobierno y a empresas grandes en la década de los 80.

Queriendo aplicar los conocimientos y experiencia de ambos en un emprendimiento, su idea inicial fue hacer reportes de análisis geográficos y estadísticos para ayudar a las pymes en su toma de decisiones para maximizar su rentabilidad. Pero el primer intento no funcionó. “Fue una tragedia, vendimos sólo dos reportes, y uno lo compró mi tía”, recuerda Rodrigo mientras ríe.

Después de este revés, se les acercó su primer gran cliente: un banco que tenía problemas para elegir dónde poner sus cajeros. “Ideamos un modelo que clasificó las calles de la ciudad según cuántos bancos tenían, los negocios alrededor y la competencia que había. Vaciamos los datos en un excel que les arrojaba en qué calles era ideal poner un cajero. Con ese proyecto sobrevivimos un año”, comenta Rodrigo.

Después se acercó una empresa de retail, que se enteró de lo que habían hecho para el banco y les solicitó que la información que se generaba en su plataforma fuera visible en un mapa. “Ahí nos dimos cuenta de que teníamos que cambiar de modelo, de pasar de las microempresas a las grandes cadenas”. Fueron también sus clientes quienes les hicieron no- tar las posibilidades de su análisis, pues al ver el éxito que tenían sus predicciones, les pedían pronosticar también el potencial de ventas de las ubicaciones.

Roberto recuerda el caso de la cadena de alitas Rebel Wings, originaria de Querétaro, que después de instalarse en los lugares más ‘lógicos’ necesitó ayuda para encontrar los mejores puntos. “Les indicábamos en el mapa las zonas donde les convenía ponerse y, con el algoritmo de predicción, ellos seleccionaban cualquier manzana del país y les arrojaba pronósticos de las ventas”. Usando ese modelo, la cadena abrió 15 restaurantes. “De los lugares donde les dijimos ‘van a vender tanto’, el error fue sólo entre el 3 y el 9 por ciento”, comenta Rodrigo.

No hay cliente pequeño

Descifra evolucionó de ser una consultora para pymes a una compañía que vende productos basados en machine learning y big data, usando más de 800 variables mapeadas, y bajo tres modelos de negocio.

El primero está enfocado en corporativos y franquicias, que emplean las herramientas tecnológicas para crecer. Y para muestra, las cifras de la consultora IDC que destacan que en 2016, el 13% los tomadores de decisiones del área de tecnología de las compañías en México pensaba invertir en proyectos de big data, mientras que en 2017 la proporción creció a 23 por ciento.

Su solución para este segmento de clientes, llamada Omen, usa machine learning para predecir el desempeño de ventas de determinado punto, en cualquier parte del país, con un margen de error del 7 al 15%. La suscripción anual cuesta alrededor de 400,000 pesos, y con ésta los corporativos pueden generar los reportes que necesiten.

El segundo modelo atiende a pymes por medio de Revela, herramienta que los ayuda a decidir dónde colocarse, según la demanda del producto y la baja competencia. Este servicio cuesta entre 5,000 y 8,000 pesos, y el análisis es complementado con el apoyo de un consultor. Para este segmento, pronosticar el nivel de ventas es mucho más difícil pues inter- vienen muchos más factores, admite Rodrigo.

Una tercera solución, enfocada en el sector público, es Helena, que brinda información estadística a los gobiernos para que hagan políticas públicas basadas en evidencia y datos.

Acelera, su más reciente lanzamiento, también es un producto para pymes y emprendedores, y ayuda a resolver tres situaciones: a) tengo una idea de negocio y busco la mejor ubicación, b) tengo un local y quiero saber cuál es el giro más rentable, c) tengo un negocio exitoso y deseo encontrar una zona con las mismas características para replicarlo.

Sus cuatro soluciones son aplicables para todo el territorio mexicano. Esto, más que limitarlos, les permite operar en grande. “Nada nos detiene para crecer en otros países. Los algoritmos fueron pensados para que, comprando bases de datos locales, la computadora reconstruya lo que hemos hecho en México, sólo que en otro país.” Así, los socios están preparando su expansión a Brasil, Argentina, Colombia, Perú, Chile, Puerto Rico y Panamá este año.

Herramientas como éstas pueden resolver el gran reto para las compañías de cualquier tamaño para usar el big data y la analítica, que a veces está envuelta en algunos mitos, comenta Jorge Gómez, director de Enterprise Solutions de IDC México. “Se dice que necesitas una gran cantidad de datos para ejercer las bondades de la analítica y los modelos predictivos, pero no se trata de tener terabytes y petabytes de información, sino de usar las herramientas y tener gente con las capacidades para hacerlo”. Es en ese espacio donde Roberto y Rodrigo quieren insertarse, empoderando a sus clientes con información y con el talento de sus colaboradores para que puedan aplicar inteligencia geográfica en sus negocios.

Descifra tuvo ingresos de un millón de dólares en 2017. Sin embargo, para sus fundadores esto es más una consecuencia que una medida de éxito. “No hemos perdido ni un solo cliente en un año. Eso significa que les sirve nuestro producto. Y ése es el indicador más relevante para nosotros”, dice Roberto.

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