Cómo una empresa global de recubrimientos transformó una base masiva en prospectos comercialmente accionables
Depuración, enriquecimiento y priorización dataeconométrica de prospectos a escala nacional. El volumen de registros no se estaba traduciendo en resultados comerciales.
Resumen Ejecutivo
Una empresa global de pinturas y recubrimientos contaba con una base de datos de gran volumen, pero el número de registros no se traducía en mejores resultados comerciales: las categorías no representaban al mercado, había registros duplicados o mal clasificados y el equipo destinaba esfuerzo a contactos con poca relación con la decisión de compra. Teseo auditó, estandarizó y deduplicó la base, redefinió las categorías comerciales y enriqueció cada registro con información pública mediante un agente desarrollado internamente. El entregable fue un repositorio nacional de prospectos priorizado por scoring, con ficha por empresa, producto recomendado y mensaje sugerido de primer contacto.
Cliente
Empresa global de pinturas y recubrimientos
Recubrimientos arquitectónicos, industriales, automotrices y marinos
Empresa global
República Mexicana
Reto
¿Qué empresas de la base tenían mayor potencial de compra y debían ser priorizadas por la fuerza comercial?
El reto
La empresa contaba con una base de datos de gran volumen, pero el número de registros no se traducía en mejores resultados comerciales. Las categorías existentes no representaban adecuadamente el mercado, había registros duplicados o mal clasificados y el equipo comercial destinaba esfuerzo a contactos con poca relación con la decisión de compra. Además, la información disponible no permitía conocer el potencial de consumo, nivel de actividad, necesidades o productos relevantes para cada empresa. El proyecto se estructuró alrededor de seis hipótesis:
- El volumen de registros no era el principal determinante del desempeño comercial.
- Una parte relevante de la base no correspondía con el cliente ideal.
- Las categorías originales agrupaban empresas con necesidades y capacidades de compra diferentes.
- La información disponible era insuficiente para personalizar el acercamiento.
- Las señales públicas de actividad, proyectos y crecimiento podían utilizarse para estimar el potencial comercial.
- Un modelo de scoring permitiría concentrar el esfuerzo en perfiles con mayor afinidad y temporalidad de compra.
Metodología dataeconométrica
El proyecto combinó la base histórica del cliente, registros generados durante el proyecto, información propia de Teseo, sitios corporativos, buscadores, directorios y fuentes gubernamentales, redes y presencia digital de las empresas, noticias y proyectos anunciados, información sobre actividad reciente, segmento, ubicación y perfil empresarial, y señales relacionadas con el consumo potencial de recubrimientos. Se analizaron segmentos como tiendas de pintura, clientes industriales, consumidores especializados y empresas relacionadas con acabados y recubrimientos.
Control y preparación de datos
Una auditoría de la base identificó duplicidades, campos incompletos, categorías inconsistentes, empresas inactivas, contactos sin relación con la compra, registros sin evidencia suficiente y diferencias de formato y nomenclatura. Después se homologaron nombres comerciales y razones sociales, ubicaciones, sectores y subsectores, tamaños y perfiles, categorías comerciales, estatus de actividad e información de contacto. Los registros repetidos se consolidaron para evitar prospección duplicada, clasificaciones distintas para una misma empresa, conteos artificialmente elevados y pérdida de trazabilidad comercial. Por último, las categorías originales se sustituyeron o complementaron con segmentos más útiles para la estrategia comercial, diseñados según tipo de empresa, actividad económica, aplicaciones potenciales, productos compatibles, potencial de consumo y relación con la decisión de compra.
1. Entendimiento del modelo comercial
Se analizaron líneas de producto, tipos de comprador, aplicaciones por industria, procesos de compra, perfiles involucrados en la decisión y las variables que incrementaban el valor de una cuenta. Esto permitió definir qué significaba realmente un prospecto relevante.
2. Construcción del perfil de cliente ideal
El cliente ideal se tradujo en variables medibles: sector y actividad, tamaño y presencia geográfica, nivel de operación, proyectos recientes, potencial de consumo, afinidad con productos específicos, temporalidad de la oportunidad y evidencia de actividad reciente.
3. Enriquecimiento automatizado
Teseo utilizó un agente desarrollado internamente para investigar cada empresa en fuentes públicas. El agente construyó fichas con perfil empresarial, estado de actividad, presencia digital, noticias recientes, proyectos destacados, señales de crecimiento, aplicaciones potenciales, productos de interés y estimación del potencial de consumo.
4. Clasificación y scoring
Cada registro se evaluó según su afinidad con el cliente ideal. El scoring consideró compatibilidad sectorial, nivel de actividad, potencial de consumo, evidencia de proyectos, relevancia de la oportunidad, temporalidad estimada, y calidad y vigencia de la información. El resultado permitió clasificar las cuentas por prioridad comercial.
5. Personalización del acercamiento
La ficha no se limitó a indicar a quién contactar: también incorporó la razón de priorización, la necesidad o aplicación potencial, el producto recomendado, la señal comercial identificada y un mensaje sugerido para el primer contacto.
Proceso de validación
Validación de identidad, contrastando razón social, nombre comercial, ubicación y actividad para no mezclar empresas distintas. Validación de vigencia, revisando señales recientes de operación para reducir empresas inactivas o información obsoleta. Triangulación entre sitio corporativo, fuentes gubernamentales, buscadores, redes profesionales y noticias de proyectos. Validación de consistencia, verificando que sector, productos potenciales, nivel de actividad y prioridad comercial fueran coherentes entre sí. Y revisión estratégica, alineando los criterios de clasificación con el modelo de negocio y las necesidades de la fuerza comercial antes de entregar la base priorizada.
Entregable e implementación
Un repositorio nacional de prospectos depurado, estandarizado, deduplicado, enriquecido, clasificado y priorizado mediante scoring, acompañado de fichas empresariales con productos y mensajes sugeridos. El equipo comercial lo utilizó para concentrar la prospección en cuentas calificadas, con información previa sobre su perfil, potencial y posibles necesidades. Esto sustituyó una lógica de contacto masivo por una prospección priorizada y contextualizada.
De la evidencia a la decisión
| Evidencia | Hallazgo | Implicación | Recomendación |
|---|---|---|---|
| Base extensa con registros poco calificados | El volumen no representaba potencial comercial | Más contactos no significaban más ventas | Priorizar calidad y afinidad |
| Categorías poco precisas | Empresas diferentes recibían el mismo tratamiento | La oferta no podía personalizarse | Rediseñar la segmentación |
| Información comercial limitada | El vendedor debía investigar antes de contactar | Aumentaba el tiempo de preparación | Enriquecer cada ficha |
| Señales públicas de actividad y proyectos | Era posible identificar intención y potencial | La prospección podía priorizarse | Construir un scoring comercial |
| Diferencias entre cuentas | No todos los prospectos requerían el mismo mensaje | El contacto genérico reducía relevancia | Recomendar producto y acercamiento |
Resultados disponibles
Preguntas Frecuentes
¿Por qué una base de datos grande no mejora los resultados comerciales?
¿Qué incluye la depuración de una base de prospectos?
¿Cómo se enriquece cada registro?
¿Qué considera el scoring para priorizar una cuenta?
¿Qué está documentado de este proyecto y qué no?
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