Una fórmula matemática para aumentar la productividad de las pymes

Esta es la historia de dos emprendedores que un día decidieron que el mundo de la empresa y el de los números debían ir de la mano para asegurar el crecimiento y la supervivencia del primero. No cabe duda de que la analítica avanzada, la visualización de datos o los algoritmos de machine learning son, cada vez más, una parte fundamental de las grandes organizaciones. Pero, también para las pymes.

Con esa premisa nació Prenomics, una empresa que está impulsando al sector industrial, del packaging y la intralogística con soluciones analíticas implicadas a lo largo de toda la cadena de abastecimiento. Sus proyectos abarcan desde la compra de materias primas y almacenaje con soluciones de análisis de proveedores y stock óptimo, hasta la producción y distribución con soluciones de optimización productiva y análisis de eficacia de las agencias de distribución.

Hablamos con Roger Agustín, CEO y cofundador de Prenomics.

Así nació la idea

– ¿Cómo surgió la idea de poner en marcha Prenomics?

La empresa la fundamos Eloi Marín y yo. Seis años después de terminar la carrera de matemáticas nos reencontramos con experiencias distintas a nivel laboral. Pero, observando que había una clara oportunidad en el ámbito de la empresa en la que poder utilizar los datos de una forma más científica para optimizar los procesos de toma de decisión del día a día; mejorar los productos y los servicios de las empresas en base a datos y algoritmos; y las operativas o procesos internos de las organizaciones a partir de la analítica avanzada.

Decidimos levantar Prenomics para conseguir acercar de una forma efectiva la potencia que trae el análisis de datos a empresas de cualquier tamaño, desde pymes hasta grandes corporaciones. El enfoque de visión de negocio, capacidad analítica y capacidad tecnológica dentro de una misma organización nos permite generar soluciones que van de principio a fin.

Una solución para las pymes

– ¿Qué sectores son los que más demandan este tipo de servicio? ¿De qué manera ayudáis a cada sector?

Tenemos clientes en multitud de sectores. Lo que hacemos es muy transversal desde el punto de vista de la tipología de algoritmo. El tratamiento del dato acaba siendo muy similar en los distintos sectores. Lo importante es que las organizaciones tengan datos. Tenemos clientes en el mundo asegurador, sector industrial, de distribución, Administración pública, servicios… Aún así, trabajamos de la mano de los clientes para extraer el ‘know how’ de su negocio y poder construir una solución a su medida.

– ¿Cuál es en tu opinión el sector más reacio o al que más le está costando incorporar el big data y el análisis de datos?

Más que por sector esto se puede notar por tipología de empresa. Algunas pueden estar en niveles más desiguales de madurez analítica y tecnológica. Puedes entrar en una empresa industrial y que estén superconcienciados con sofisticarse a nivel analítico a pymes que quieren pasar por 25 pasos previos antes de abordar el proceso de transformación analítica.

Los sectores en los que es más complejo son precisamente los que tienen menos datos dentro de la organización. en este caso, más que empezar por un proyecto de analítica tiene más sentido empezar por proyectos donde puedan ir realizando su operativa de negocio. Documentando en un sistema todo lo que están realizando. Es entonces cuando empieza a tener sentido que entre la analítica. Si una empresa lo está trabajando todo en Excel y los empleados trabajan con estructuras que son distintas más que intentar hacer un proyecto en el que se capture la información de todos ellos lo que tiene más sentido es un proyecto en el que se incorpore un CRM entre la organización. A partir de aquí, ir incorporando la parte de analítica y de ‘data science’, con un nivel de coste que garantice que habrá un retorno de la inversión.

Sí que es cierto que hay sectores que de forma natural están más verdes en esto. Sobre todo, aquellos que pertenecen al primer sector como la agricultura.

Cómo facilitar el acceso a los datos a las pymes

– ¿Con qué tipo de datos trabajáis? ¿Qué tipo de proyectos lleváis a cabo en las empresas?

En el sector industrial, por ejemplo, hay una empresa que trabajaba todo desde el sistema de gestión general de la empresa. Siempre que querían hacer un análisis tenían que ir por múltiples pantallas componiéndose sus propios Excel y sacando la información. El primer proyecto que hicimos fue estructurar una base de datos analítica en la que se simplificaba la estructura de datos que había en la organización. A partir de aquí, empezamos a automatizar una serie de pantallas interactivas que les ayudaban a tomar mejores decisiones. Con cruces de datos más rápidos: distintos clientes, tipología de productos, cómo se distribuyen, cuáles tiene más o menos impacto…

Otro caso dentro del mismo cliente es un análisis que se hizo en interactivo para que pudieran gestionar de forma proactiva la calidad del servicio que les dan las agencias de transporte. Facilitando datos que les permiten negociar de forma más efectiva con estas.

Lo que recomendamos es no empezar la casa por el tejado. No empezar con un algoritmo que te haga el trabajo si previamente no tienes a tu disposición los datos de manera ordenada, fácil y rápida. Se empieza por esa etapa inicial de estructura del dato. Después, poner la capa de acceso interactivo y visual. Y, en último lugar, empezar con los algoritmos.

También estamos desarrollando un algoritmo para detectar clientes que sean similares a otros que tiene el grupo y donde pueda haber una oportunidad de venta que no se está explotando. Así, podemos dar elementos adicionales al comercial para generar una venta cruzada relevante para un potencial cliente. De esta manera, se consigue entrar con más cantidad de productos en un cliente. Un hecho que puede elevar el ticket medio en el cliente y resultar en mayores beneficios para las pymes.

Un buen año para la empresa

– ¿Cómo fue el 2021 para la empresa? ¿Qué expectativas de futuro tenéis para 2022?

El 2021 ha sido un buen año. El año covid fue muy duro porque teníamos varias propuestas comerciales en el sector Horeca y evidentemente se cayeron. Pero, el 2021 ha sido un año en el que hemos tenido un 100 % de repetición de clientes. Además, hemos cerrado el año incrementando el equipo y multiplicando por dos nuestra facturación. Las previsiones para 2022 son también muy positivas, de duplicar facturación respecto al 2021 ya con proyectos comprometidos.