De datos públicos a 18.45 millones de pesos en crédito PyME: un pipeline comercial de punta a punta

Contexto

Entre octubre de 2025 y marzo de 2026 fui Key Account Manager PyME en Konfío, colocando crédito para pequeñas y medianas empresas. Mi apuesta fue no depender de contactos aislados, sino construir un sistema que generara oportunidades de manera ordenada y medible.

El territorio era todo México, con foco en perfiles PyME. De común acuerdo con la gerencia, me concentré en el noroeste del país (Sinaloa, Sonora y las Bajas Californias) y en las cadenas productivas con mejor desempeño crediticio en Konfío, entre ellas la construcción y sus especialidades.

El reto

Una PyME no llega sola: hay que encontrarla, entender su perfil, contactarla en frío y acompañarla hasta la firma. Hacerlo con herramientas manuales limita el volumen y la calidad del seguimiento. Mi reto fue convertir ese proceso en un flujo estructurado, repetible y basado en datos propios.

Mi rol

Diseñé y operé el pipeline completo. Era mío de principio a fin: de la identificación de la fuente de datos al depósito del crédito.

Qué hice

Construí un pipeline de captación y transformación de datos y lo conecté con un proceso comercial completo:

El pipeline tenía dos entradas a la misma ruta: algunas empresas llegaban directamente a registrarse por autoservicio, y otras lo hacían tras una llamada en frío. Los pasos fueron:

1. Integración de datos de fuentes públicas: diseñé con IA un script en Python, probado y gestionado en Google Colab. Integré Ollama y modelos de IA para recolectar datos de fuentes más complejas.
2. Limpieza y transformación: el sistema de ingesta generaba una base de datos estructurada en Excel, utilizable como base propia.
3. Segmentación con criterio de negocio: un agente dividía la base en bloques pequeños para trabajarlos bajo reglas anti spam. Los segmentaba según los indicadores de Konfío, es decir, los rubros que más créditos aprobaban, y según su alineación con cadenas productivas como la construcción y sus especialidades.
4. Campañas propias: apliqué técnicas de copywriting para inducir el autoservicio, a partir de un enlace estructurado con mis datos como Key Account Manager.
5. Medición y reenfoque: el termómetro era la respuesta en menos de 36 horas, ya fuera una réplica o un registro. Cuando un sector respondía, reenfocaba el esfuerzo en él y continuaba con la secuencia de correos y llamadas en frío.
6. Registro y evaluación: las empresas se registraban por sí mismas en la base de Konfío, integrada a Salesforce, o tras una llamada en frío, y seguían el proceso de evaluación del crédito.
7. Cierre, firma y depósito: acompañé cada operación hasta la firma del contrato y el depósito del crédito.

Resultado

18.45 millones de pesos en colocación de crédito PyME entre octubre de 2025 y marzo de 2026, resultado de un pipeline propio que unió datos y ventas de punta a punta.

Lo que sigo aplicando

Un proceso comercial también es un problema de datos: si la fuente, la limpieza y el seguimiento están bien diseñados, el resultado deja de depender de la suerte. Esa es la lógica con la que hoy conecto operaciones, negocio y tecnología.

Casos puntuales dentro de esta experiencia

Una base de datos propia, construida desde fuentes públicas

• Situación: la prospección dependía de encontrar empresas una a una.
• Decisión o acción: diseñé con IA un script en Python, probado en Google Colab, que integra Ollama y modelos de IA para recolectar datos de fuentes complejas, y los transformé en una base de datos estructurada en Excel.
• Resultado: una base propia que se segmentaba por los rubros con más aprobaciones en Konfío y por cadenas productivas, y que permitía medir qué campañas funcionaban.
• Para conversar: cómo convertir información pública dispersa en una base de datos comercial utilizable, y cómo segmentarla de forma responsable.

Del contacto en frío al depósito

• Situación: cada empresa recorre un camino largo, del primer contacto al depósito, con muchos puntos donde se pierde.
• Decisión o acción: usé la respuesta en menos de 36 horas como termómetro de cada campaña: cuando un sector respondía, reenfocaba el esfuerzo en él y continuaba con correos y llamadas en frío. Algunas empresas se registraban por autoservicio y otras tras una llamada, y a todas las acompañé hasta la firma y el depósito.
• Resultado: 18.45 millones de pesos en colocación.
• Para conversar: cómo diseñar un proceso comercial B2B donde la empresa avance por sí misma y cada etapa se pueda medir y mejorar.

Conversemos sobre

Si en su organización quieren unir datos y ventas, o construir una base de datos propia para sostener un proceso comercial B2B, con gusto comparto cómo lo resolví en Konfío.