"Nuestros clientes incrementan las tasas de conversión un 31% y reducen los costes en un 24%"

En 2013, Ricard Bonastre, Licenciado en Filosofía por la Universidad de Barcelona y MBA en La Salle-URL, tuvo al idea de montar Lead Ratings, un software basado en algoritmos predictivos que permite identificar la probabilidad que tiene un usuario de convertirse en venta. Para ello, contó con la colaboración de su actual socio, Pau Agulló. Ambos se conocieron en Kernel Analytics, durante la creación de Emagister, otro proyecto emprendedor que lideró el propio Ricard Bonastre. Aunque el empresario barcelonés ya tenía experiencia en la dirección, ya que había ocupado el cargo de Director General del parque Tecnológico de TecnoCampus. Lead Ratings se puso en marcha por junio de 2014, utilizando datos históricos del cliente para identificar los patrones que determinan su conversión en venta y aplicarlos en el algoritmo, mediante un modelo de SaaS, que puede trabajar en tiempo real y es fácilmente integrable en cualquier plataforma de software (CRM, Dialer, Market Automation, …). 

¿Cómo surgió la idea?

Durante mi etapa como director de Emagister vi que en USA algunos de los grandes generadores de leads trabajaban con algoritmos predictivos o de scoring para cualificar los leads. Me pareció una idea muy potente y que no había visto ni en el mercado español, ni en los países europeos y latinos donde operábamos.

¿Qué es el lead scoring?

El Lead Scoring es el método mediante el que se estima la propensión que tiene cada lead de convertirse en venta. Esta estimación se realiza en base a un scoring (puntuación) que cualifica cada lead.

¿Qué ventajas tiene su utilización y por qué os decantastéis por esta técnica?

La ventaja es obvia: el lead scoring te permite conocer la propensión a venta de un usuario a priori y, por tanto, decidir acciones diferentes en función de cada lead. Nuestro factor diferencial en el lead scoring es que lo realizamos mediante un modelo SaaS en tiempo real, fácilmente integrable con cualquier plataforma de software con la que ya cuente el cliente.

¿Cómo mejoráis la tasa de conversión con los leads?

Gracias al lead scoring de Lead Ratings se consigue aumentar las ventas, focalizándose en los usuarios con mayores probabilidades de compra, y reducir los costes de adquisición, dedicando menos esfuerzos a los usuarios que todavía no están preparados. Según los datos proporcionados por algunos de nuestros clientes, las tasas de conversión han incrementado de media un 31% y reducido los costes comerciales en un 24%.

¿Cuál es la tasa de acierto en vuestras predicciones?

Tenemos una tasa de acierto superior al 85%, lo que demuestra la precisión de nuestros algoritmos. A esta tasa de acierto hay que añadir el rendimiento (lift) del algoritmo. En el caso de Lead Ratings el rendimiento medio es del 200%, es decir, Lead Ratings permite identificar usuarios con un 200% más de conversión que la media del cliente. Esta discriminación es la que facilita la toma de decisiones para mejorar la conversión.

¿Cuál es el perfil de vuestro público objetivo?

Nuestro target son empresas con un volumen de leads superior a los 6000 leads al año y que realizan inversiones importantes en la captación de usuarios mediante marketing online. Sectorialmente, tenemos presencia en escuelas de negocio, donde somos líderes en España, en el sector de los contact-center, créditos rápidos, portales de Internet, ecommerce y algunas empresas de turismo.

¿Qué beneficios obtienen con Leads Rating?

Lead Ratings aporta tres mejoras a sus clientes: incremento de la conversión, reducción de los costes comerciales y optimización de la estrategia de marketing online mediante el clustering de usarios propensos a conversión. El beneficio para nuestros clientes lo tenemos cuantificado en un incremento medio de conversión del 30% y una reducción del coste comercial medio del 24%.

¿Cómo os financiasteis en los inicios? ¿Habéis conseguido financiación pública y privada? 

La empresa arrancó con un modelo de bootstrapping, tanto para desarrollar la primera versión del algoritmo como el negocio en sí. En 2015 realizamos dos ampliaciones de capital. La primera en mayo, a la que se incorporó Albert Ribera (founder de Link-to-Media) con una aportación de 25.000 euros, y en octubre realizamos la segunda en la que se incorporó el Banc de Sabadell con 100.000 euros. Esta segunda ampliación fue resultado de ganar el concurso de BStartup. Además, en enero conseguimos  90.000 euros de ENISA.

¿Qué os ha aportado Bstartup10 a nivel personal y profesional?

Personalmente, es todo un reto emprender pasados los 50 años y la experiencia está resultando muy enriquecedora. Profesionalmente, Lead Ratings es un proyecto con un potencial enorme y en el que hemos tenido la suerte de incorporar un equipo de muy alto nivel de conocimiento y de motivación. 

¿Cuáles son vuestros objetivos para 2016? 

Nuestra estrategia de crecimiento se basa en cuatro ejes: escalabilidad comercial, internacionalización, nuevos productos y talento. Para el 2016 nos marcamos como objetivos ejecutar un programa de partners que nos permita integrar nuestro software en otras plataformas: CRM, Dialers, Market Automation, etc. Está integración es un elemento clave para asegurar nuestra escalabilidad comercial y, al mismo tiempo, la internacionalización de nuestro software. Llevamos trabajando en ello desde junio del 2015 y estamos muy cerca de cerrar acuerdos con algunas plataformas globales.

Respecto a los nuevos productos, estamos trabajando en un nuevo algoritmo al que llamamos Click Ratings y que se basa en al análisis de las visitas y comportamiento de navegación en la web (clickstream) para predecir su propensión a compra. La incorporación de talento es otro eje fundamental de nuestra estrategia de crecimiento. Dedicamos una parte muy importante de nuestro tiempo a I+D y a formación, y hemos cerrado un acuerdo de colaboración con el Instituto de Investigación de Inteligencia Artficial (IIIA) del CSIC. El conocimiento es nuestra principal ventaja competitiva.

Obviamente, toda esta estrategia de crecimiento está enmarcada en un objetivo de mejora constante de nuestra rentabilidad.

¿Tenéis previsto lanzar alguna nueva versión o producto añadido? 

Sí. El nuevo algoritmo que hemos desarrollado, Click-Ratings, que predice la propensión de un usuario a compra en base a los datos de la visita y su comportamiento de navegación (clickstream). Se trata de una solución muy potente para todas las empresas web o ecommerce, ya que permite decidir acciones sobre una visita, tanto de retargeting como de adecuación del contenido, con muy pocos clicks y en tiempo real.

¿Cómo habéis cambiado desde vuestro nacimiento hasta la actualidad? 

Creo que estamos siguiendo la evolución natural de cualquier start-up. Empezamos mediante un modelo de bootstrapping, con los primeros clientes nos apoyamos en Kernel Analytics para desarrollar los primeros algoritmos. En octubre de 2014 incorporamos los dos primeros miembros del equipo y en enero de 2015 conseguimos ser 100% autónomos, tanto en el desarrollo de nuevos algoritmos como en el desarrollo del software. Más tarde, en junio de ese mismo año, reforzamos el equipo comercial y durante todo 2015 fuimos creciendo en clientes. En abril de 2016 incorporamos un CTO y, dos meses después un Data Scientits Senior. En julio estrenamos nuestra propia oficina y en agosto se ha incorporado una nueva Data Scientist. Actualmente somos 7 personas en el equipo. A finales del 2016 tendremos unos 40 clientes recurrentes y doblaremos la facturación del 2015.

¿Cuál ha sido el momento más difícil desde que decidisteis emprender? 

Lead Ratings es un negocio de B2B y eso comporta unos ciclos de venta muy largos que generan muchas tensiones de tesorería. Ya dicen que “cash is the king”.

¿Qué opinión tenéis de la política de emprendedores llevada a cabo por el Gobierno de España? 

Sinceramente no tengo muy claro cual es la política de emprendedores del Gobierno. No puedo ser muy crítico porque he recibido una ayuda, pero mi sensación es que la política se concentra únicamente en ayudas (prestámos, subvenciones, …) que tienen resultados a corto plazo, y olvida otros aspectos mucho más estructurales como la educación o la legislación laboral, que a largo plazo son mucho más relevantes.

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