Pero tú tira, tranquilo.
Espera, pongo yo el timer.
No hay reloj.
No me enrollo.
Tenemos, tenemos, tenemos.
¿Por qué me lo vas a ver?
Vale.
Yo soy Pau,
estoy aquí con Paul y Adrià
que hoy no ha podido venir.
Nosotros somos a Investor,
es un software
que pretende
incorporar toda la información
artificial en la
gestión de las finanzas
y que básicamente
con el objetivo pues de cerrar
la brecha entre las finanzas,
entre la gestión de las finanzas
cualitativas y la gestión
cuantitativa.
Imaginaos que tenéis pues
un millón de euros y diez empresas
en las que queréis invertir.
Pues la distribución de estos, de este
millón de euros entre estas diez empresas
de la manera más eficiente posible
es lo que se conoce como
optimización de portafolio.
Entonces es un problema
que los gestores que pretenden
atacarlo pues se ven muy limitados
por las herramientas que tienen,
que son muy poco escalables o por los
software más tradicionales que ofrecen
pues soluciones muy poco robustas.
Entonces nosotros desde
a Investor hemos creado un software
que básicamente incorpora
todo lo que es el proceso de diseño,
rebalanceo y seguimiento
de todos los portafolios
en una sola plataforma
y que se adapta a cualquier tipo
de gestión.
Nosotros, bueno, digamos
que solo la incorporación ya de
la inteligencia artificial en este problema
frente a las
opciones pues más tradicionales
ya supone pues
una construcción
de portafolio más robusta que se acaba
traduciendo en un aumento de
rendimiento del portafolio del
32% que acaba suponiendo
pues para el gestor un aumento de la facturación
del 22.
Nuestro modelo de negocio
es básicamente un SaaS B2B
que aumenta
el coste a medida que aumentan
pues el volumen de
activos gestionados con la plataforma
y que tiene
pues un ticket medio de 1236
euros al mes,
lo que supone entre un 8 y un 14%
a la plusvalía que aportamos.
Tenemos
tres verticales
muy claras que son los
fondos de inversión, los family offices
y la gestión discrecional
de los bancos, lo que supone
un tan global de unos 11,4
billones.
Hace dos
meses que hemos empezado
la actividad comercial y nos hemos
reunido ya con más de 25
entidades financieras.
Tenemos un family office
que está cerrando ya
la contratación
y estamos en periodo de prueba con dos
bancos y con una gestora.
Ahora mismo nos encontramos
en un proceso de búsqueda del product
market fit que creemos que
puede durar hasta cinco quarters
y que queremos pues con el
objetivo de llegar
a conseguir pues tres clientes
por vertical para
saber pues sus unit economics,
la estrategia de ventas y
las funcionalidades que aportan más valor.
Buscamos una
ronda de 200.000 euros
que queremos
distribuir un 60%
en producto para
desencallar los clientes que tenemos
en el funnel para sacar
las
funcionalidades que están encallados
y un 40% en venta y
marketing para
llegar al final de estos cinco quarters
con una facturación de 36
cash de MRR.
Gracias.
¿Cómo has dicho que te llamabas?
Pau.
¿Tú haces recomendación?
No.
Solo optimización.
O sea, el producto financiero de invertir
lo elige el cliente.
El gestor.
Y tú lo que haces
es rebalancear entre los productos
que ya tiene en el portfolio
rebalancear los activos.
¿Qué optimización haces?
Optimización en base a un objetivo
del gestor. Si el gestor quiere
limitar su exposición a
colas de distribución,
si el gestor quiere aumentar su rendimiento
reduciendo volatilidad, si el gestor quiere
limitar volatilidad,
al final cómo distribuir todo este
capital entre los activos que el gestor ha
escogido. Pero los activos los elige el gestor.
Sí.
Y poner a cada uno de los activos
en base a estos criterios que tú dices.
O tú lo sabes, tú los conoces
los criterios.
El gestor entra a sus criterios y en base a sus criterios
se optimiza de una manera o de otra.
O sea, el gestor elige el producto, elige
el criterio que tiene cada producto, lo define
y un algoritmo de inteligencia
artificial. Pondera,
optimiza. Sí, de cada producto
no, de cada portafolio. Depende
no es lo mismo un portafolio de un
señor que se jubila de aquí cinco
años que un portafolio de un
pues de mí que me jubilo de aquí cuarenta.
Ya, pero no acabo de entender, o sea
el algoritmo lo que hace
es coger el portafolio o coger
los activos propiamente.
O sea, tienes un portafolio
con diez activos
y en base a una estrategia optimizas la
distribución de los fondos de este portafolio.
¿Qué es una estrategia? O sea que en términos
concretos, ¿qué es una estrategia?
Reducir exposición a la
a las colas de una distribución, por ejemplo.
¿Y cómo la expresa el gestor en tu producto?
A través de una opción que pone
una métrica que se llama CEBAR
por ejemplo. No quiere más de una
exposición del 2,5% de CEBAR.
¿Todos son activos
líquidos? Sí, todo es
listed assets. Vale.
O sea, no tiene en cuenta
compañías privadas,
real estate. No.
Solo cosas.
¿Y quiénes sois vosotros? ¿Y por qué
sabéis hacer esto?
Nosotros somos... Bueno, en el equipo full time
somos tres. Soy... ¿Fundadores?
Fundadores, sí.
Yo, Paul que está ahí sentado
y Adrià, somos los tres ingenieros.
Yo que
llevo trabajando con inteligencia
artificial ya hace muchos
años. Y
que desde siempre pues
soy una pasiona de las finanzas.
He invertido desde hace mucho tiempo
y de hecho el producto que
estoy vendiendo empieza porque
me lo programo para mí mismo.
Paul
es un
compañero de siempre
que le convencí para saltar
al barco. Y Adrià
es otro ingeniero compañero mío de la carrera.
¿Qué carrera?
Ingeniería informática.
El que sabe rebalancer
portafolios eres tú.
Sí, bueno, yo programo esto, sí.
Y programar.
Y si tú has invertido tu dinero y este algoritmo
funciona, ¿eso significa que eres rico?
No.
Sólo soy rico si se empieza
rico. No tengo...
No tengo...
O sea, en mercados públicos...
Bueno, el factor compounding
tiene... ¿No?
De aquí veinte años a lo mejor soy rico, sí.
Pero ahora mismo no.
¿Qué porcentaje de tu inversión actual
haces a través del software?
De mi inversión privada.
100%.
¿Y en base a qué rebalancea?
¿Cuáles son los inputs? Aparte de la configuración.
¿Le las noticias de los stocks?
Sí.
Está todo basado, digamos,
hay una parte
más clásica que es la parte de los algoritmos
de optimización clásicos.
Pero eso está muy sobado ya.
Exacto. Nosotros hemos incorporado
lo que es la parte de
expectativas de mercado dentro de esta ecuación
clásica, que esto es...
Básicamente sacamos
datos de todo lo que es
datos de mercado,
sobre todo datos de mercado de
opciones para sacar lo que es
a nivel general las expectativas
de mercado.
Ahí lo que tenéis que hacer vosotros tres
es tener una expectativa de mercado
que vaya por delante de la de Goldman Sachs,
Goldman Stanley, todos los heads fans del planeta,
etcétera. Porque si no está por delante
ya está dentro del precio de mercado con el volumen
de esta gente. O sea, no es exactamente
ir por delante, sino
diversificar
lo suficiente para que una
caída de mercado
no te afecte lo mismo que afecta a un
portafolio que no está bien diversificado. Y la inteligencia artificial
en que te ayuda. O sea, yo entiendo que la inteligencia
artificial, teóricamente,
te puede ayudar
a tener una idea del mercado
que no sepa nadie más.
Así que bueno, cuidado
contra las que compites. Pero
si no es esto, ¿por qué
necesitas inteligencia artificial? Si al final el criterio
es como has hecho tu un algoritmo clásico
de rebalanceo.
Porque los modelos tradicionales
de expectativas de mercado
son lineales y la inteligencia
artificial te ayuda a captar no linearidades
básicamente. ¿Y cuál es el modo de
negocio? Es un
Sachs B2B, o sea cogramos
por suscripción. ¿Cuánto?
Ticket medio es
1236. Ticket medio es cero, ¿no?
Entiendo que no hay nadie pagando ahora.
¿Queréis venderlo
por mil ¿cuánto?
O sea, creemos que el ticket medio
será 1236, obviamente no está.
36. Al mes.
¿Y este 36?
Será la división.
Será la división del número redondo.
Con todos los datos
de cero clientes, ahora se ha llegado
este número súper preciso.
Mil euros al mes.
¿Y eso te lo paga un
banco?
Sí, un banco, una gestora
o una familia office.
Un fondo de inversión.
¿Y ellos qué ganan?
Ellos ganan
lo que es
en sus fondos más rentabilidad ajustada
a la volatilidad y menos
caída cuando hay una caída generalizada.
O sea, no es ahorro de tiempo, sino
es mejor decisión.
Lo que hay ahora sí. Luego
si ayudas en otros procesos y amplías
la propuesta de valor también es
ahorro de tiempo.
Vale, oye, se ha acabado el tiempo. Vamos al feedback.
Yo
soy muy escéptico de todo el concepto
RoboAdvisor y el
concepto mejor decisión. En cambio, soy
muy fan del ahorro de tiempo.
De hecho, nosotros hemos invertido
en el mismo mercado en un producto
que se llama WealthReader
de David Lozano, que lo que hace es
ahorro de tiempo.
Solo ahorro de tiempo. Es decir,
él coge todas las conexiones
que tienen las gestoras y los bancos
con todas las cuentas bancarias
donde estos familia offices
o estos patrimonios tienen el dinero
y lo que hacen es agregan datos y dan información
tonta.
Lo que hacen es ahorrar tiempo.
Mi gran problema
con lo que es la mejor decisión es
si todo el mundo utiliza esto,
¿cómo afecta
el esquema macro?
Si tienes mucho éxito,
es una putada. Y si no tienes
mucho éxito, es una putada.
¿Te puedo contestar?
Si tienes
mucho éxito, al final
si todo el mundo te utiliza, al final
es un chantaje para quien no te utiliza.
Si tú aportas tanto valor, quien no
te utiliza no tiene el valor.
Es el mismo modelo de negocio que utiliza Flumber.
Si todo el mundo te utiliza, tu algoritmo
no funciona.
¿Cómo va a funcionar?
La configuración
no es la misma para todos los clientes.
¿Pero has dicho que buscas
no linearidades?
Esto es diferente.
Es como, por ejemplo,
los modelos... No sé si nos pasamos
de tiempo. Si no,
hablamos después.
Me pueden enrolar mucho.
Vale, Jordi, va.
Venga, voy yo.
Yo estoy de acuerdo con la última
parte, al final. Si hay una
tecnología que permite a un
gestor de dinero ganar más dinero,
eso lo va a hacer in-house.
Porque es su grandísima
ventaja competitiva.
Si a alguien le convences
de que tú tienes esto, o te
compran o te matan. Pero no
te pagan. Te compran la empresa, quiero decir.
Y te ponen ahí
dentro de una oficina y lo haces solo para
Goldman Sachs o solo para
un hedge fund. Porque es
su gran ventaja competitiva. Es más, estas compañías
tienen cientos de PhDs,
técnicos de
inteligencia artificial, ingenieros,
matemáticos, de todo.
Trabajando en este pequeño ángulo
o ventaja que
tú ofreces.
Con lo cual, entiendo que lo único
que queda es democratizar esto para
long tail de pequeñitos, que no se pueden
permitir hacer esto.
La verdad es que
me falta entender la complejidad
de la ciencia de construir un portfolio.
O sea, yo entiendo el valor que tiene
decidir, compra Facebook hoy.
Eso tiene mucho valor sin las ciertas, pero no me
fijaría nunca en la inteligencia artificial, ni de nadie
al final. Cada uno
decide como quiere. Pero no me fijaría en una inteligencia artificial
que me hiciera recomendaciones de inversión
si me la alquila otro. Y
segunda, la parte de
no solo compra Facebook, esto lo
decidí yo, pero pon un 7%
de tus recursos versus un 5
versus un 20. No entiendo
suficiente el valor de esto para entender el
valor que aportáis. Tengo curiosidad. Si tienes
documentación de qué valor aporta el portfolio
management, o quizá me voy yo a YouTube y lo intento
estudiar un poquito, quizá me ayuda.
A priori, con lo que nos has contado,
no me entusiasma.
No me entusiasma.
El segundo reto, una vez resuelto
el producto, es
cómo llegas a tus clientes.
Mil euros al mes es pasta,
esto es bueno, son 12.000 al año.
¿Cuántos hay que te puedan comprar?
¿Dónde compra esta gente? Tienen productos
alternativos. Habría que profundizar muchísimo
en Gotomarket, que queda claro que no lo has hecho porque no has empezado todavía.
Pero yo todavía estoy
atascado en el primer producto donde no es
suficiente.
Vale, yo la verdad que de esta industria
tampoco conozco mucho.
Y se nota que tú sabes muchísimo más
que yo.
Lo cual es buen feedback sobre el pitch.
Me ha dado la sensación de que conoces muy bien este mercado
y esto es de lo mejor que puedes traer
cuando no tienes mucho más,
cuando no tienes clientes, cuando tienes, como dice Jordi,
una forma escala de adquirir,
etcétera, etcétera.
Me ha parecido interesante.
No me ha quedado claro
en tu pitch qué es lo que hacéis distinto,
por qué alguien os elegiría,
por qué vosotros.
¿Sabes? Esto es lo que no me...
No me ha quedado claro
el tipo de producto que ofrecéis, a quién se lo ofrecéis,
etcétera, etcétera.
Me ha quedado claro el ticket promedio también.
Pero eso.
No tengo
suficiente contexto de la industria
ni de otros productos alternativos.
Si que viendo vuestro deck veo que
hay competidores
que hacen algo similar en Estados Unidos,
si no me equivoco,
que ya tienen algo de financiación.
¿Qué es la diferencia con vosotros?
No sé tampoco a qué mercado vais,
si es sólo España o si vais a otros
mercados, o si es global.
Pero bueno,
me ha parecido interesante y me ha dado buena sensación
verte hablar, porque parece que sabes
de lo que hablas.
¿Josep, tienes feedback?
No, tranquilos. Ya creo que hay
suficiente feedback si queréis.
Muy bien. Gracias.
Buenas tardes. Mi nombre es
Miquel, soy cofundador
y director de Food Analytics.
Hace tres años la pandemia
paró el mundo
y hoy ya hemos vuelto a la realidad,
pero algunas cosas han cambiado y una de ellas es la forma
en la que trabajamos. Hoy la mayoría de las posiciones
de trabajo son híbridas, parte en
oficina, parte en casa, y esto ha cambiado
la forma en que usamos las oficinas
o los espacios corporativos. Si nos focalizamos
en el mercado corporativo, y lo definimos
como aquel que tiene más de 500 empleados,
pues en ese entorno
claramente el espacio tiene un coste elevado.
En la mayoría de estas empresas la segunda parte
de costes es después de salarios.
Y los espacios están claramente infraturizados.
De hecho, en media el 40% del espacio
corporativo es optimizable.
Significa que hay 10 posiciones de trabajo,
estoy pagando por 10, pero cuatro de ellas no se usan
y los caliento, los enfrío,
los ilumino, y esto todo el servicio
y el coste que lleva asociado.
Estas empresas buscan soluciones y herramientas
que les ayuden a entender cómo se usa el espacio,
ayuden a optimizar y a racionalizar la dimensión del mismo
y a operar estos espacios
de forma más eficiente y más sostenible
a la vez que ofrecen una experiencia al usuario
pues diferencial.
Food Analytics lleva
más de 9 años operando espacios públicos
midiendo aforos y comportamientos
de las personas en estos espacios,
cadenas de tiendas, centros comerciales,
grandes espacios, estadios, ferias, etc.
La pandemia nos ha abierto una oportunidad
única en el entorno corporativo
a la que podemos atacar de una forma diferencial.
Hoy podemos conectar un edificio corporativo
y darles una visión real
y fiable a tiempo real
del uso del espacio y cómo
la gente se comporta en el mismo.
Y cómo lo hacemos? Conectando la infraestructura
wifi que tienen ya desplegada, el activo que tienen montado
y de allí detectar la señalización
que miden los distintos dispositivos corporativos,
laptops y teléfonos móviles para entender
presencias y trazabilidad de espacios.
Hoy estamos operando
alrededor de 11 edificios
unos 100.000 metros cuadrados
y estamos aportando a los clientes
que con un solo click, conectando
la controladora wifi, son capaces
de datificar un edificio de 10 plantas
separando las distintas áreas
y operativas y no solo darles esa visión
en un solo click, que somos panes con los principales
fabricantes de infraestructura wifi,
sino darles además una visión
de cómo todos estos
espacios, estos datos se pueden activar
y operar a tiempo real,
optimizando aforos, comportamientos,
predicción de aforos en sitios congestionados
como son las cantinas,
medición de alertas de seguridad
en presentes de entornos no aceptados, etc.
Ahí solo en Europa
hay un mercado de 350.000.000 metros
cuadrados de espacio corporativo
clase A y B, que es el target
al que nos dirigimos
y vamos con una propuesta de mercado
que tiene un coste que es alrededor de
un 1% de lópez metro cuadrado
que tienen estos clientes.
Hay una oportunidad enorme
¿Qué significa lópez metro cuadrado?
López quiere decir el coste recurrente que tienen
entre alquiler, servicios, impuestos, operaciones
de todo metro cuadrado.
O sea, propiamente de espacio,
el centro de lópez.
El overhead por metro cuadrado.
El coste metro cuadrado total, cuando metes todo,
pues vamos a un coste que está a 1%
de este servicio. Hay una enorme
oportunidad de mercado, tenemos
una tecnología que ha dado aquí con un nicho nuevo
que estaba invisible y ahora lo estamos abriendo
y que estamos preparados para jugar
un play relevante
en esta partida.
Gracias.
Tengo una pregunta. ¿Hay algún tipo
de negocio en concreto que necesite esto?
¿Por qué pregunto esto? Porque una empresa
micro no se preocupa
por esto. Es una empresa mediana grande.
¿Tiene ya algún tipo
de control de acceso?
Sí. O de control de presencia?
A lo que Factor y Alt se dedican
a otras cosas.
Si tú abres la puerta con una tarjetita
es muy fácil contar el número de personas que entran.
¿Por qué hace falta ir
este paso más allá a este nivel de sofisticación?
Esto no me ha quedado claro.
Sorprendería ver que el control de acceso
opera poco en muchas empresas
lo que pasa dentro. En cualquier caso,
en un edificio yo tengo un control de acceso
que me da acceso al espacio corporativo,
pero luego todo el espacio corporativo
en sí no está monitorizado.
No te vale
saber el número de personas que tienes en ese edificio
para saber cuántos puestos necesitas?
¿Por qué necesitas saber en qué áreas están
y en qué pisos están?
No solo miras dónde están
y que ahora están, sino el tiempo que invierten
en cada área, el patrón de uso que generan
y cómo ese patrón te permite proyectar después
cómo se comportan en otros entornos.
Es decir, no solo entender cuánta gente
tengo, sino el uso que tengo en el espacio.
Es decir, medimos presencia pero medimos uso
del espacio y con eso construimos patrones
que permiten proyectar y diseñar.
Entendido. ¿Cuál es la recomendación
que hacéis?
¿Cuál es el impacto?
Imagina que tenemos mil empleados
y instalamos esto. ¿Qué cambia?
Aparte de saber cosas.
Lo primero que te cambia es que
te da una visión. ¿Qué impacto tiene?
Tiene un impacto primero en cuanto
si tú tienes mil personas
y has diseñado un espacio. Seguramente en vuestro caso
no es así, pero muchas empresas tienen mil empleados,
un headcount asociado al edificio
y tienen mil puestos de trabajo,
mil posiciones. Si tú quieres reducir esto
a 400, porque crees que
cómo reduces a 400, a 600,
a 500, lo que hacemos es
dimensionar, entender el patrón y dimensionar a cuánto
puede llevar. Pero es una primera aproximación solo
para saber, oye, con un headcount
de mil count y el patrón de uso que tienes te puedo
proyectar que en 400 posiciones
tienes una probabilidad de no saturar
pues inferior del 3%. Y esa es la
decisión que toma el cliente. Puedo jugar con eso no en el edificio
sino en cada área, en cada planta.
Pero aparte...
Tenemos números, es decir, tú necesitas
en cada planta 60, 80,
200, 300 posiciones de trabajo y con esto
estás un 95% tranquilo.
Y te simulo cómo se puede comportar
si quieres juntar pues dos edificios en
una misma zona o dos plantas en una misma área, etc.
Y esto lo cobráis como suscripción o
one-off. Es un modelo totalmente SAS.
Claro, pero yo esta decisión no la voy a hacer
cada dos por tres, no voy a estar replanteando mi oficina
cada mes. Pero aquí está lo clave, la entrada
es el replanteo de oficina, que es el momentum que está ahora
en la definición. El ahorro, ¿no?
Ese ahorro es el punto de entrada inicial,
pero luego el objetivo es operar, es decir, tener un dato
accionable a tiempo real,
que permite optimizar clima, permite optimizar
servicios, mejorar...
O sea, arranca y apaga la calefacción y este tipo de cosas.
Sí. O diseña plantillas.
¿Lo hace o lo podría hacer? Podría hacerlo.
Activar un BMS a tiempo real es
una cosa un poco más compleja, pero en cambio
convertir las plantillas de programación de un BMS
que hoy están prácticamente fijas
a seis meses, pues las puedas
rediseñar en base a patrones de usos diarios,
eso tiene mucho más sentido y además puedes proyectar
en base a lo que me ha pasado las últimas ocho semanas
qué va a pasar la semana que viene,
en base a datos que puedes proyectar, etc.
¿Puedes poner uno, dos,
tres ejemplos de
decisiones que vuestros clientes han tomado
de optimización
en base a vuestro software?
Sí.
Un caso muy clásico, el primero
que llevamos operando casi
18 meses, es
edificio nuevo, pasar a posiciones
compartidas, es decir, puestos
compartidos, puestos calientes, distribución
flex, y pasará
a un edificio de cuatro plantas a dar un
control, digamos, sin reserva
de espacio, pero dar un control de aforo
a tiempo real que la gente se autoredistribuye
dentro del espacio y en función de los días puede abrir
todos los espacios o abrir solo
todos de ellos o uno de ellos.
Tienes un control de flujo a tiempo real y además
una predicción de lo que ha pasado las últimas semanas
y prever que mañana viernes con dos
plantas tiro, con lo cual distribuye solo en estas dos
plantas. Esa es una vía.
¿Hay ahorras del OPEX de la climatización?
Y aquí también hay una
sensación de experiencia usuario también,
de buscar un tipo de relación dentro
de la compañía y dentro de los servicios que
prestas. Otro ejemplo que estamos haciendo
es, por ejemplo, en cantinas.
Estos espacios grandes tienen una
cantina de comedor donde hay una concentración
en horas muy concretas.
Quiero bajar a comer y me tengo que esperar un cuarto de hora
para hacer la cola del servicio.
Nosotros medimos a tiempo real cuál es la ocupación,
además tenemos el patrón de uso histórico
de ese espacio y a la hora que ha entrado cada
usuario podemos hacer una predicción minutal
de cómo va a ser la ocupación los próximos
tres, cuatro, diez minutos, quince minutos,
con lo cual tú cuando bajas a comer,
vía un Digital Signers o en la app, puedes estar
dando la ocupación actual y cómo les
la previsión y el tiempo espera.
¿Y cómo ve la gente la ocupación de la cantina?
Pues hay clientes que la están publicando en el Digital Signers
del edificio, hay otros que lo están publicando
en la app corporativa o en
la intranet.
Sí, una app.
Es una app donde hay otro sistema que
pregunta este
recurso, una cantina.
Tengo una app que el sistema lo puede
consultar, si lo tienes en la intranet, hay clientes que
dicen, oye, tengo la pantalla, dame la url,
montamela con ese diseño y la publicas.
Y nuestro software también, perdóname,
gestiona el Hot Desk.
Este concepto
de reservar en algún sitio el sitio
caliente, ¿eso quién lo gestiona?
Nosotros no somos una app de
booking. Las empresas que tienen
puesto flexible la mayoría están
utilizando una app de booking para gestionar eso.
Hay un pinpoint allá, que es que
yo reservo, pero luego a veces
no voy físicamente al espacio y queda
reservado. O la validación
que tengo que hacer conforme estoy en el espacio
es validación manual. Nosotros estamos
ahora en el primer proceso de interacción con dos
aplicaciones que lo que estamos haciendo es validación automática
y pasiva. Es decir, yo valido
la reserva en base a una presencia física
en el espacio que he reservado.
¿No está basado en que tengas el
Wifi encendido
y que tú estés integrado con el proveedor
determinado de Wifi?
Esto debe ser una amalgama
de proveedores. No creo que haya tres.
En el entorno corporativo el 90%
son Cisco, Aruba, Meraki.
Y en Europa
o España. Si vas a Estados Unidos a
StarStream Networks, que estamos arrancando con ellos,
Huawei está empezando a entrar pero
es muy poco, estamos arrancando con ellos,
Ruckus está en un mercado más pequeñito, también
estamos entrando con ellos, Juniper estamos hablando
con ellos. Pero fíjate, estos
fabricantes, que llevamos años
haciendo esto, nos habían hecho nunca caso
en el mercado corporativo y en menos de dos meses
somos partners homologados y cuando digo que es un clic
es que en el marketplace de Cisco, un cliente
que esté con nosotros y con Cisco, clica
en el marketplace de Cisco y en dos minutos
estamos recibiendo el dato
de toda la señalización Wifi de su
edificio.
Lo único que si el trabajador o la persona que
está circulando por el edificio no se conecta
a Wifi, no lo traqueáis.
Nosotros trabajamos en, sabemos
identificar el origen de
la señalización, si es un
dispositivo móvil, si es un dispositivo
portátil.
Los dispositivos móviles no conectados
hoy en día están randomizando
su identificación, de forma que
no puedes trazarlos. Los laptops
no es así porque aunque estén
conectados a un cradle, siempre tienen la conexión
con la Wifi, mantienen esa conectividad,
con lo cual en un entorno, digamos
un espacio de un edificio de mil empleados
veré los mil laptops, todos ellos
y los teléfonos móviles dependerá de la política
de la compañía. Si hay un certificado en el dispositivo
que te conecta a la Wifi, tendremos la misma
capilaridad, si no lo hay
dependerá de los usuarios que estén conectados podremos tener
esa trazabilidad o no.
O sea que os sirve sobre todo en oficinas que la gente va a tener Wifi
encendido, pero en un centro
comercial a priori no.
En un centro comercial estas son las limitaciones
que hay, esto ha cambiado en los últimos dos años
pero hoy en día si tú no te conectas a una red Wifi
la señalización del teléfono está cambiando cada
pocos minutos, con lo cual si pasas una hora
al centro comercial te vas a identificar de 45
o 150 formas distintas, no puedo tener
trazabilidad. Puedo tener aforo
y podemos ir aforo y tenemos clientes que estamos
dando métricas claras de aforo y toda la
variable que genera eso, pero ese es
un mercado que
está cada vez más limitado en cuanto a
la calidad del dato que puedes dar. De aquí
que hemos visto esa oportunidad en un mercado
que se ha abierto y donde estamos en un entorno
controlado, conectado, en el que
estamos dando una métrica muy potente, una plataforma
muy escalable.
¿Facturación y ARPU?
¿Cómo facturamos me preguntas o cuánto estamos
facturando? 2022
facturamos cerca de medio millón,
la previsión, el presupuesto
de este año es un millón de euros.
Sí que es verdad que lo que
venimos facturando en el mercado
al 2022 la mayor parte
viene todavía del mercado público,
de retail y de entornos públicos,
80% ven ahí, 20%
viene del nuevo mercado. Este año
el objetivo es que este millón de 60% tiene que
ser ya nuevo mercado. Pero ha cambiado
también el modelo, aquí estamos facturando en un modelo
que es verdad que es SAS, pero es
con licencia anual, el cliente
es distinto, el timing es distinto, pero
también la facturación va a funcionar de otra manera.
¿Y ARPU?
ARPU por cliente en entorno
corporativo, el target que estamos manejando
son espacios, son
clientes de tres espacios corporativos
que acumulen entre todos alrededor de
15, 20.000 metros cuadrados y es un ARPU por cliente
cuando tienes toda la solución desplegada
de entre 50 y 80.000 euros al año.
¿Pero esto es una predicción o es la realidad?
Es el modelo que estamos ahora
pero estamos simulando, claro...
Bueno sí, esto es como está, pero en base
lo que tenemos, o sea hoy tenemos conectados
11 edificios de 6 clientes
y ese es el pricing que estamos manejando con ellos,
no los 11 están facturando, luego te puedo enseñar
cómo estamos, pero está basado en las métricas
que estamos comparando. El coste metro
cuadrado a año
por posición y la posición
más o menos se calcula 12 metros cuadrados personas
está a 4.000 euros, nosotros estamos moviendo
un coste metro cuadrado que es como tarificamos
a ese target de cliente
en entre 3 y 6 metros cuadrados
en función del tipo de dato que quiere ver,
la zonificación, el tiempo real,
trazabilidad de usuarios, etc.
Pues vamos al feedback.
Empezo yo. Primero, Miquel,
muy buen pitch,
súper bien entendido, muy buenas respuestas
conciso, mucha densidad, o sea lo tengo
clarísimo. Primero
o segundo, disclaimer
en factorial, tenemos
un producto en la gestión de espacios,
de reserva de salas, de reuniones,
vale, o sea
no es competitivo, pero
se acerca un poco.
Estamos haciendo partners con
empresas que empiezan a hacer...
Por esa razón, porque estamos cerca,
quiero entender
mejor por qué hace falta leer la señal
del wifi y cómo esto podría
potencialmente beneficiar a nuestros clientes.
No sé si para invertir o para hacer un partnership,
quizás las dos cosas, no lo sé, pero
tengo curiosidad. Este era parte del objetivo de venir.
Tenía pinta.
Pero tengo curiosidad para entender
mejor esto.
Mi gran pregunta es
si es un
martillo buscando clavos,
si teníais la tecnología del wifi
y os ha encapado el caso de uso
retail y estáis buscando dónde enchufarla,
hay una pequeña parte de mí
quizá más sospechosa que dice quizás
esto, o si realmente hay un caso de uso
brutal, si la gente está dispuesta a pagar
50, 80 mil euros al año, oye, algún dolor
tiene que haber para pagar este dinero, puede ser un dinero
significativo, ¿no? Y
tengo curiosidad para entender realmente
qué aporta para quién
y potencialmente
si incluso podríamos trabajar juntos de alguna forma.
Con lo cual he visto que nos has mandado un deck,
me lo voy a mirar con cariño y si tengo preguntas
o si quiero profundizar, te lo haré saber.
Y cuando os haya tenido este comento en detalle,
¿cómo ha sido ese pivotaje?
Porque tiene un poco de las dos cosas, ver un mercado
que está costando traccionar, ver otro que abre
y entonces sí que hay una decisión estratégica
de negocio, es decir, pues me focalizo todo
allá, ¿vale?
César.
Sí.
Me parece bastante interesante.
Me gustaría
ver el producto, eso sí,
para tener bien claro
cómo
vuestros clientes reciben el valor
por el que pagan.
Esto es lo que no me ha quedado tan claro del pitch.
Te has enfocado
mucho en y ven el dato, ven el dato,
ven el dato, pero no en qué hacen con el
dato. Y ver el dato no vale
80.000 pavos al año. Así que
eso me ha faltado un poco en el pitch.
Pero bueno, sí, me parece
interesante, la verdad.
Gracias por el pitch
super interesante. A mí el mercado me
parece que tiene, bueno, que es interesante,
que tiene recorrido aparte de monitorización
de los edificios para luego poder dar inputs y
demás. El modelo SAS
entiendo que es el a seguir,
pero bueno, es lo que decían. Una vez
se hace la optimización, verle siempre
cada mes el valor
añadido, pues seguro que tiene casos
de uso, pero no los conozco. Y yo
creo que quizá tiene mucho potencial en cuanto
le puedes poner más features de, oye,
aparte de decirte
si la cantina está llena o no, te puede decir
más cosas. Quizá conectándome con otros
dispositivos, etcétera, etcétera, y entiendo
que ahí hay camino por recorrer.
Sí, sí, claramente la ronda estamos
buscando orientada a desarrollar producto
y desarrollar un producto bidireccional, es decir,
que puede acoger inputs de IoTs,
varios que nosotros no cubrimos todo,
es decir, no puedo bajar de quien está sentado en esta
silla respecto a aquel sofá, no puedo bajar aquí
con una P. Pero hay otros sistemas
que sí los hay, hay empresas que buscan eso, estamos haciendo
toda esa parte de entrada, también la parte
de salida. Poder integrar el sistema con business intelligence
de terceros, con servicios que pueden ser
integrados con otras partes que
no tienen por qué asociarse al espacio.
Vale, poco más de añadir,
¿cómo pasar del dato al insight?
Creo que es la clave, Jordi
lo va a ver, con lo cual
encantado de saber más. Encantados de enseñarnos.
Muchas gracias.
¿Sí? ¿Hay algún pitch más,
Francesc? No.
Bueno, pues hasta aquí. Muchas gracias
por venir, nos quedamos aquí
un rato y con los que estáis online
hasta la semana que viene.
¡Gracias!