En la entrevista de hoy tenemos con nosotros a Francisco Marotta, de PreciosNinja.com. Francisco es Ingeniero Informático y experto en business intelligence. A través de su experiencia como emprendedor, nos estará contando todo sobre cómo es hoy en día el trabajo que se realizar a nivel de datos en una startup.

 

 

Hará cosa de 2 años, Francisco se embarcó en la aventura del emprendimiento junto a su amigo Marcos Ford, iniciando lo que hoy en día es unos de los e-commerce con mejor perspectiva del momento. Y si no me creen, les anticipo que PreciosNinja estará presente en campus party 2016, uno de los eventos de tecnología más importantes a nivel mundial.

PreciosNinja es un e-commerce, y como los monstruos del sector, llámese Amazon, eBay o Mercado Libre, debe gestionar inteligentemente la información que obtiene de sus clientes a fin de poder prestarles estos el mejor servicio.

Para lograr esto, toda web debe contar con una plataforma de datos sólida y escalable. ¿Cómo saber lo que un usuario desea en base a lo que adquirió en sus comprar previas? ¿Cómo agrupar clientes por sus características? ¿Cómo definir si un elemento de la landing page aumenta el nivel de conversión de los visitantes? Todas estas preguntas y muchas más son las que se realizan a diario gente tanto del mundo del marketing como data scientist, pero ni unos ni otros pueden responderlas sin datos con que trabajar.

¿Querés conocer en que tecnologías se basa uno de los e-commerce con mejor perspectiva del momento, y las que utilizan las referentes del sector? Francisco te lo cuenta en esta entrevista.

 

 

Presentación

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¿Quién eres, de qué se trata PreciosNinja y cómo es el perfil de clientes a los que apuntan?

Mi nombre es Francisco Marotta. Tengo 30 años, oriundo de Buenos Aires y fanático del fútbol. Vivo solo, aunque desde hace unos años estoy en pareja.

En lo profesional, soy ingeniero en informática y me dedico a hacer consultoría en business intelligence. Junto a esto, soy co-fundador de PreciosNinja, un e-commerce que se diferencia del resto en la en la mecánica para generar ofertas a los usuarios. En este, a través de una serie de algoritmos que hemos programado y un amplio grupo de proveedores, buscamos generar la mejor oferta para los usuarios sin que estos deben realizar ningún esfuerzo. En particular, nos enfocamos en productos de tecnología.

Respecto de mis tareas en PreciosNinja, me focalizo en todo lo relativo al desarrollo de la plataforma, aunque como en cualquier startup, estoy involucrado, de alguna manera, en todas las áreas de trabajo.

A propósito, quiero mencionar que estamos siendo acelerados por la incubadora de startups: Scalabl.

 

Cuéntanos del tiempo que llevan trabajando en PreciosNinja, y cual es el factor que ha impulsado su crecimiento en los últimos 6 meses

Llevamos trabajando en PreciosNinja más de dos años. Durante este tiempo, hemos pasado por periodos difíciles pero poco a poco hemos comenzado a crecer. Creo que nuestras primeras ventas fueron de los eventos más significativos que tuvimos. Estas nos permitieron validar las hipótesis que veníamos manejando respecto de nuestra propuesta de valor. Es más, creo que los primeros clientes, los early adopters, son fundamentales para cualquier startup por ser quienes prueban que se está haciendo algo realmente significativo.

En estos momentos estamos en la víspera de un gran evento: Campus Party. Es el evento global más importante en lo referente a tecnología, innovación y emprendimiento. Nos enorgullece haber sido seleccionados para formar parte de esto, y a su vez nos confirma el gran momento que estamos pasando. Sentimos que nos va a dar una visibilidad enorme, y esperamos aprovechar para dar el próximo salto de modo de llegar a un público más masivo.

 

Plataforma

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Veo que PreciosNinja tiene un diseño muy atractivo, y una idea muy interesante sobre la que se basa para generar ofertas. ¿Qué tecnología han empleado para montar el sitio?

Por el momento estamos en una fase de prototipo, o MVP (del ingles Minimum Viable Product). Cuando comenzamos, necesitábamos un rápido desarrollo que fuera representativo de nuestra propuesta de valor, por ende hemos utilizado las tecnologías que más rápido nos permitieron agilizar la implementación y puesta a prueba de nuestro producto, independientemente que a futuro no sean las que pensamos terminar utilizando.

Dicho esto, el backend ya lo hemos resuelto con varios algoritmos de procesos que nos permiten llevar a cabo nuestra operatoria de manera más sencilla. En cuento al frontend, aplicamos prácticas estándares para facilitar el uso del sitio.

 

En base a la información que almacenan, ¿Cuáles son las principales métricas que utilizan para tomar decisiones? ¿Qué técnicas o herramientas son necesarias para esto?

Es muy importante para nosotros entender los ratios de conversiones que tenemos, es decir, poder saber de los usuarios que alcanzamos con publicidad, cuales entran a nuestro sitios de manera orgánica, cuántos terminan haciendo la compra, cuántos cancelan su compra en el carro de compras antes de terminar el checkout, cuántos hacen click en los artículos del panel, etc. Nuestro objetivo es ver formas de mejorar la conversión y lograr que más gente pueda aprovechar nuestros productos.

Hay muchas herramientas útiles para llevar a cabo este tipo de análisis que estamos utilizando. Recomendamos: Google Analytics, pixel de Facebook y HotJar.

 

¿Qué deseo tienen en cuanto al uso que les puedan dar a los datos que recogen de acá a unos años?

Una idea que tenemos para un futuro, con deseos que sea en el próximo año o dos años, es poder aplicar algoritmos de data mining más sofisticados para poder predecir que podría pedir un usuario en base a sus compras previas y los artículos que fue viendo, y así enviar ofertas personalizadas a los mismos antes de que se haga el pedido del producto.

 

Una poco de data science

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Siempre escucho hablar de Big Data esto, Big Data lo otro… ¿Podrías aclararnos que es esto del Big Data y como afecta el comercio electrónico?

El Big Data hace referencia a actividades de análisis de grandes volúmenes de datos, cuyo objetivo es en base a estos datos poder hacer predicciones sobre diversas cuestiones. Con Big Data se pueden obtener respuestas de preguntas que uno no sabe sobre su negocio, en contraste con el Business Intelligence en el que uno obtiene respuestas de preguntas que ya tiene.

Esto no solo afecta al comercio electrónico, sino a cualquier negocio en el que uno quiera optimizar las decisiones pensando en los objetivos de la empresa, ya que con buenos datos es más fácil accionar de mejor manera que sin ellos.

 

¿Ustedes utilizan Big Data y algoritmos de Data Mining? ¿Podrías darnos algún ejemplo?

Bueno, lo cierto es que el volumen de información que manejamos no llega a poder considerarse como Big Data. No obstante, esto no impide que hagamos amplio uso de los datos con que contamos. Lamentablemente no puedo darte detalle de que algoritmos y como los utilizamos debido a que queremos mantenerlo privado, pero tampoco de voy a dejar con las manos vacías.

Te voy a dar un ejemplo. Últimamente hemos estado haciendo pruebas de agrupación de usuarios y producto utilizando K-means. Este algoritmo es bastante simple de aplicar, y nos provee de grupos de usuarios que poseen ciertas características que nos permite vincularlos con los productos que suelen buscar, y como es su comportamiento al momento de comprar. Aún no tenemos puesto nada en producción utilizando la información que nos entrega el algoritmo, pero tenemos intenciones de hacerlo en algún momento. Lamentablemente hay tareas más urgentes de que ocuparse.

 

Cierre

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Bueno, para ir cerrando la entrevista, te hago algunas preguntas orientadas a la gente que reciente está comenzado a incursionar en el mundo de los datos y las startups.

¿Qué consejo le das a una persona que tiene una startup, y no sabe que hacer con los datos que va adquirendo a medida que pasa el tiempo?

Creo que es fundamental que se definan desde el principio objetivos claros y medibles. De esta manera los datos que uno va recopilando deberán servir para contrastar los objetivos que se tengan y así ver si se están logrando las cosas propuestas o no. Una frase que creo pertinente es de Lord Kelvin y claramente explica la importancia de setear objetivos y medirlos:

“Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre” – Lord Kelvin

No es necesario desde el inicio de la startup tener definido un mecanismo de toma de datos perfecto, pero sí es necesario saber la importancia de los datos y al menos hacer recopilaciones manuales de los mismos, para poder así medir el cumplimiento de las metas definidas.

 

¿Qué herramientas recomiendas para comenzar a analizar datos para un novato, y para un no tan novato?

Para la visualización y análisis de los datos recomiendo herramientas como QlikView o Tableau. Ambas pueden ser utilizadas de manera básica para un principiante, como de manera profunda para un conocedor de las mismas.

 

¿Algo más quieras agregar?

Muchas gracias por el espacio que brindado, fue un gusto. Y quiero dejarles una reflexión más respecto de emprender, que me parece clave:

“Perseverancia mata galán!”

Adiós 🙂

 

 

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