El problema
Identificar empresas y comercios con perfil comprador para soluciones web sin depender de bases de datos compradas de baja calidad.
Lo que construí
Pipeline de procesamiento en Python con Pandas para procesar millones de registros de registros públicos de empresas:
- Segmentación geográfica por municipio y región objetivo.
- Filtro de tamaño de empresa, excluyendo perfiles no compatibles con el ticket de los servicios.
- Filtro por actividad económica (CNAE), enfocado en sectores con necesidad directa de infraestructura web y automatización.
Aprendizaje y validación
Al contrastar una muestra con la realidad operativa, se identificó que muchos teléfonos registrados corresponden a asesorías contables y no a los propietarios. Este hallazgo reorientó la estrategia hacia prospección cualificada y referencias locales, evitando desperdicio de recursos en contactos en frío masivos.
Resultado
Una base de 1.292 empresas verificadas y clasificadas, demostrando un enfoque riguroso de validación de datos antes de la toma de decisiones comerciales.