Una start-up llamada Infer, dirigida por un antiguo ingeniero de búsqueda de Yahoo, planea ayudar a los comerciales a identificar potenciales clientes reuniendo información útil de sitios de noticias y de la Red. Por ejemplo, que la empresa publique ofertas de trabajo en el ámbito del marketing podría dar una pista sobre la disponibilidad de la misma para comprar software de marketing.

Herramientas que fueron en un principio del dominio de los fondos de inversión de alta tecnología y empresas como Google y Facebook, empiezan a llegar lentamente al mundo general de los negocios, según explica el director ejecutivo de Infer (Vik Singh, reconocido por MIT Technology Review en 2009 por su trabajo en Yahoo como uno de los innovadores menores de 35 de ese año).

Singh salió de Yahoo en 2009 para crear Infer y la ha dirigido con discreción desde entonces. Recientemente, su empresa ha anunciado la recaudación de 10 millones de dólares (unos 7,6 millones de euros) en financiación de cuatro firmas de capital riesgo, encabezadas por Redpoint Ventures, entre las que también se encuentra la reconocida firma Andreessen Horowitz. Adjudicando una sencilla puntuación a cada cliente potencial para el departamento de ventas, el software intenta dar una idea más clara sobre qué esfuerzos producirán mejores resultados.

La tecnología subyacente se construye sobre teorías desarrolladas por Singh en Yahoo, donde creó el programa "crea tu propio servicio de búsqueda" de la empresa. El programa permitía a los desarrolladores personalizar la fórmula de búsqueda de Yahoo para adaptarla a sus propias necesidades y también incorporar sus propias fuentes de datos privados.

De forma parecida, al predecir en qué clientes potenciales se deberían centrar los departamentos de venta, Infer usa métodos de aprendizaje automático para construir rápidamente un modelo basado en los datos de ventas individuales de una empresa.

El software observa las bases de datos internas de ventas de la empresa, analizando cada entrada y si condujo a la obtención de un nuevo cliente de pago, y después lo correlaciona con al menos 150 señales externas que pueden haber tenido una influencia siquiera pequeña sobre el hecho de que el comercial lograra la cuenta. Después puede observar estas mismas señales de nuevas empresas para evaluar si es probable que se conviertan en un cliente o no.

Los elementos de predicción que Infer extrae sobre las empresas van desde los más evidentes, como reportajes de noticias, solicitudes a la Comisión del Mercado de Valores y los actuarios legales, a los más sutiles. En los portales de búsqueda de empleo, por ejemplo, observa su estrategia de contratación; y la actividad en las redes sociales puede servir para medir la influencia de su marca. Infer también tiene en cuenta factores sobre el principal contacto en la base de datos de ventas -por ejemplo un vicepresidente o un gestor de TI-, cosas como su grado de actividad en Twitter. "Estamos intentando recopilar toda la información posible", afirma Singh. Después el software adjudica una puntuación, del 1 al 100, que evalúa dónde debería concentrar sus esfuerzos del departamento de ventas. Los resultados se muestran mediante herramientas de software existentes para gestionar este tipo de trabajo de ventas, como Salesforce.

Zack Urlocker, director de operaciones del servicio de atención al cliente para el proveedor de software Zendesk, afirma que haber usado Infer a lo largo del último año ha mejorado significativamente la productividad de sus 60 comerciales, medido en el porcentaje de acuerdos que cierran de las miles de opciones que ven cada mes de personas que visitan la página Web y se apuntan a demostraciones gratuitas. Las herramientas típicas de evaluación usan como mucho una docena de factores para evaluar esas opciones y no habrían mejorado con el tiempo, extrayendo nuevas conclusiones del crecimiento continuo de Zendesk, afirma.

Infer ya es rentable y solo sirve a empresas que venden a otras empresas, no a consumidores, aunque Singh afirma que, si se minara y comprara información sobre la gente, los mismos conceptos generales servirían para predecir si alguien está abierto a una propuesta de venta.