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Pedro Pablo Morcillo

Pedro Pablo Morcillo

CEO Cofounder

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La startup – Pedro Pablo Morcillo, CEO de Infometrix, explica en entrevista cómo IBM Cloud y herramientas como Watson Analytics les ha permitido crecer.

El caso de una gran compañía de telecomunicaciones que luego de probar muchas soluciones no resolvía su problema de rotación y abandono de clientes fue el puntapié para que Infometrix aplicara la analítica de datos y el Big Data en beneficio de grandes corporaciones. Esta la startup colombiana ya ha conquistado a más de las “grandes” y lo que hace es convertir los datos en información valiosa a través de modelos predictivos que ayudan a aumentar la facturación, evitar el abandono de clientes e incrementar la cuota de mercado. Aprovechando un encuentro de la comunidad de IBM Colombia en Cancún (México), PulsoSocial charló con Pedro Pablo Morcillo, CEO de Infometrix, para conocer más sobre la startup y cómo se ha apoyado en la tecnología de IBM Cloud y en herramientas como Watson Analytics. Además, nos dejó un consejo valioso para emprendedores. El caso de la telco los impulsó, pero ¿como nace Infometrix y por qué apostarle a la analítica de datos? Pedro Morcillo: “Había una necesidad de cerrar la brecha que hay entre las áreas de negocio y tecnología. En mi historia como empresario siempre me basaba en los datos para tomar decisiones y con el tema de analytics y big data hay mejores herramientas para hacer análisis de datos sin necesidad de tener el apoyo o depender de TI. Antes era consultor de dos compañías internacionales y decidí montar mi propio emprendimiento porque vi la oportunidad de mercado de cerrar esa brecha construyendo modelos analíticos avanzados con algoritmos propios”. ¿En qué tipo de áreas puede Infometrix ayudar a las empresas? PM: “Hemos hechos proyectos en recursos humanos, mercadeo, finanzas, logística, etc. Esto es un modelo disruptivo así que mientras se tenga datos y la posibilidad de conseguir datos terceros, hacer modelos de correlación entre data estructurada y no estructurada, usted puede encontrar insights. Como dicen los científicos de datos que trabajan conmigo ‘hay que dejar que los datos hablen’ y al hace El tema de poder establecer si un cliente está apunto de abandonar la empresa, ¿cómo se hace? PM: “Primero analizamos tres años de históricos de comportamiento del cliente: facturas, PQR’s, llamadas, consumos de datos. Con ese histórico una sabe quién se ha quedado y quién se ha ido, entonces empiezas a tener dos patrones, el de fuga y el de no fuga. Ahí podemos decir, en el caso de la telco, que si un cliente llega a la séptima llamada y se está quejando del Internet, se va”. El tema de poder establecer si un cliente está apunto de abandonar la empresa, ¿cómo se hace? PM: “Primero analizamos tres años de históricos de comportamiento del cliente: facturas, PQR’s, llamadas, consumos de datos. Con ese histórico una sabe quién se ha quedado y quién se ha ido, entonces empiezas a tener dos patrones, el de fuga y el de no fuga. Ahí podemos decir, en el caso de la telco, que si un cliente llega a la séptima llamada y se está quejando del Internet, se va”.

noticia-01 La startup colombiana que convierte datos en información valiosa para grandes CPG

¿Por qué una gran telco encontró la solución a un problema con una startup y no con otras soluciones? PM: “Nosotros lo hicimos de una manera disruptiva. Apuntamos a definir bien la pregunta de negocio que nos dio el foco para poder atacar el problema, antes con tantos datos había ‘parálisis de análisis’. Al enfocarnos nuestro equipo ya empezó a tener un problema que definir y eso nos permitió pensar ‘Think out the box’ (pensar fuera de la caja). Ahí fue cuando encontramos la solución, que era importante las PQR’s, no llegar a la séptima llamada, etc. y eso fue lo que nos dio la confiabilidad para determinar los candidatos a fuga y no fuga de la compañía, siempre pensando de una manera disruptiva”. Es decir que las grandes compañías encuentran en las startups lo que ellas no pueden hacer… PM: “A las compañías grandes hoy en día les está interesando contratar la startup porque son ágiles, se mueven rápido, la toma de decisiones es muy plana y eso le permite a uno entregarles soluciones. Ellas internamente corren sus procesos y en eso pueden pasar meses o años, mientras que una startup lo puede hacer en días o meses, eso es una ventaja y las grandes compañías se están dando cuenta de eso”. La nube de palabras es una herramienta muy útil para encontrar insights, ¿cómo funciona? PM: “Es una forma de poder visualizar los datos no estructurados. Cuando se tienen redes sociales hay que analizar comentarios y quejas, y hacer un listado con la gente que se quejó tantas veces de la factura o tantas veces por la calidad de la señal, eso en un papel uno no lo ve. En la nube de palabras las más grandes son las que mayor relevancia tienen, cuando uno lo ve visualmente empieza a entender el por qué y permite identificar qué es lo más importante para el cliente, qué es lo que le molesta. En este caso, las quejas en redes sociales es lo más común de data no estructurada y eso no lo puedes meter en una base de datos”. ¿Cómo ha sido la relación con IBM? PM: “Nosotros entramos con un poco de escepticismo porque IBM es una empresa muy grande que le gusta llegar a clientes grandes pero lanzaron el Global Entrepreneurship Program y ahí se volvieron mucho más cálidos, crearon un equipo para atender a pequeñas compañías y lo tratan a uno como si uno fuera Bancolombia o Sura. Te ponen sobre la mesa todas las opciones y para una startup eso es buenísimo porque uno viene de otro modelo y empieza a utilizar las diferentes opciones que le dan. Generalmente cuando uno es un emprendimiento, no le ponen todas las cartas sobre la mesa. IBM lo hizo y eso nos permitió empezar a crecer”.

Es decir que Infometrix no sería lo mismo sin IMB… PM: “IBM es una marca muy respetada y tiene una muy buena tecnología a costos razonables. Nosotros estamos en el programa de IBM Cloud por consumo, uno consume lo que usa, no hay necesidad de comprar un servidor.Eso era un tema que al comienzo nos generaba temor, o invertíamos US$30 mil en un computador que nos diera la capacidad de procesamiento que en cinco años iba a estar obsoleto o montábamos una nube. Ese fue el éxito: diseñamos un plataforma, la registramos y la montamos en la nube de IBM, y ellos nos apoyaron para que esa plataforma funcionara bien”. ¿Cómo están aprovechando a Watson Analytics? PM: “Esto lo implementamos como una API dentro de nuestra plataforma. Es una API que permite hacer el entrenamiento de los modelos.Uno construye el código, lo empieza a entrenar con data que es el tema machine learning para que el algoritmo se vaya volviendo ‘experto’ y logre identificar. Es un tema como de sí y no, esto está bien y esto no, y sigue. Entonces, él empieza a entender qué está bien y qué esta mal y se va volviendo inteligente. Eso es lo que permite hacer el API de Watson Analytics en la nube”. ¿Qué consejo le darías a esos emprendedores que apenas están comenzando sus proyectos? PM: “No se pongan a pintar pajaritos en el aire, que eso les pasa a muchas de la startup. Pongan foco en desarrollar su mínimo producto viable y con eso testear y salir a vender. No empiecen a decir que es que voy a construir el Ferrari porque mientras lo construyen se queda sin fondos. Yo soy un emprendedor serial y sé que ese es un punto de inflexión que a todas la startup, lograr probar ese mínimo producto viable. Por eso les digo que hay que llegar rápidamente a eso y testearlo”.

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