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cierra una ronda de un millón de euros

Geoblink, inteligencia artificial para decidir dónde abrir o cerrar una tienda

18/03/2016 - 

VALENCIA. Las métricas se han convertido en esencial en el mundo online y se han convertido en esencial en el ecommerce. Pero, ¿qué pasa con el offline? Las compañías también necesitan hacer números para decidir dónde abrir para que sus tiendas funcione mejor, y cerrar aquello que no es rentable. Esto es lo que resuelve la startup Geoblink, quien este jueves anunciaba una ronda de financiación por valor de un millón de euros.

La idea surgió en McKinsey, la consultora estratégica donde trabajaba Jaime Sánchez-Laulhé, el fundador de la empresa, y donde trabajó con grandes retailers de moda, identificando el problema que éstos tienen a la hora de tomar decisiones estratégicas con respecto a su red de puntos de venta.

A este emprendedor currículum no le falta.  Ingeniero informático   por la Universidad Politécnica de Madrid, ingeniero de Telecomunicaciones, master en Matemáticas por el Institut Fourier y MBA por Chicago Booth, en la Universidad de Chicago. Tampoco experiencia ya que antes de McKinsey&Co pasó por Société Générale en París, Nueva York y Hong Kong. También es cofundador de www.club-mba.com, la comunidad online líder de habla hispana sobre programas de posgrado.

El modelo de negocio es un modelo SaaS de suscripción anual del que disponen de dos productos, uno standard y otro entreprise, según el tamaño y necesidades de los clientes, los cuales pueden ser desde pequeñas empresas con menos de 10 puntos de venta, hasta grandes retailers con miles de tiendas en diversos países.

“La aplicación cuenta con multitud de fuentes de datos de diversa índole, incluyendo sociodemográficos, riqueza, competencia, tráfico peatonal, y otros, todos ellos homogeneizados, actualizados y listos para su uso”, explica su fundador, Jaime Sánchez-Laulhé. Estos datos son cruzados con datos internos del cliente, como las ventas por punto de venta, ticket medio o superficie del local.

A través de avanzadas técnicas estadísticas y de una intuitiva visualización, sus clientes obtienen información crítica sobre el funcionamiento de su red de tiendas para poder optimizar los lineales de venta, decidir dónde abrir nuevos centros, o predecir ventas en las nuevas aperturas. “Nos dirigimos a todo tipo de empresas que posean una red física de puntos de venta, como cadenas de tiendas de moda, franquicias de diversos sectores, supermercados o bancos y  actualmente cubrimos todo el territorio nacional, teniendo perspectiva de salir a otros países a finales de este año”.

“La mayoría de potenciales clientes resuelve el problema utilizando intuición o experiencia previa, en vez de utilizar datos y análisis que aporten información empírica”, apunta Sánchez-Laulhé. Sobre su competencia, destaca que existen herramientas en el mercado dirigidas a especialistas que requieren de una formación técnica, mientras que Geoblink destaca por una intuitiva capa de visualización que permite el uso directamente por los perfiles de negocio de la empresa, como directores de expansión, operaciones o marketing.

Actualmente están inmersos en en el programa de la aceleradora Lanzadera, proyecto de Juan Roig. “Nuestra experiencia en Lanzadera está siendo muy buena. Además de los recursos financieros, el programa nos está proporcionando un entorno ideal de trabajo, así como acceso a recursos de todo tipo. Además, lo mejor del programa es el hecho de poder interactuar con otras startups”, asegura.

Su nueva ronda de financiación por un millón de euros ha sido liderada por Nauta Capital. Anteriormente, Geoblink había recibido una inversión inicial de 175.000 euros en mayo de 2015, en la que participaron business angels como Iñaki Berenguer. La financiación será utilizada para crecer mucho el equipo, incluyendo talento técnico y de negocio, para acelerar el desarrollo del producto y su comercialización.

Actualmente, el equipo cuenta con perfiles tanto de negocio como técnicos, incluyendo gente que ha trabajado internacionalmente en empresas como McKinsey o Dropbox, o científicos de datos que eran investigadores en el CERN, entre otros. El equipo contará con unos 20 empleados durante 2016.

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