Cómo Clear.bio Usa Gemini para Aumentar la Conversión de Socios en un 30%

Clear.bio entró al mercado europeo de salud digital con un programa clínicamente validado que utiliza datos de monitoreo continuo de glucosa para ayudar a los pacientes a revertir la Diabetes Tipo 2 sin medicación. A medida que la empresa se expandió de los Países Bajos a Alemania y Francia, el desafío central de negocio pasó de la validación del producto a la distribución: cómo identificar y priorizar de forma eficiente los consultorios y organizaciones de salud con mayor probabilidad de derivar pacientes y adoptar el programa.

El enfoque manual para identificar socios era un cuello de botella significativo. El equipo de ventas debía investigar individualmente miles de consultorios médicos, evaluando sus patrones de adopción tecnológica, demografía de pacientes y filosofías de tratamiento—un proceso lento, inconsistente y que no podía escalar junto con la expansión geográfica.

A través del programa AI Sprint de Google for Startups, los equipos multidisciplinarios de Clear.bio diseñaron un pipeline automatizado. Google Gemini analizó perfiles de consultorios médicos en múltiples dimensiones, mientras BigQuery sirvió como almacén de datos para cargar y preprocesar los datos de entrenamiento. La Plataforma de Agentes Empresariales de Gemini se utilizó para entrenar y desplegar el modelo AutoML de puntuación predictiva, y las funciones de Cloud Run automatizaron el pipeline completo.

El sistema ahora asigna a cada consultorio una puntuación Best_Class basada en el análisis de Gemini, alcanzando una precisión de predicción del 92–94%. Los representantes de ventas pueden centrar su prospección en el 20% superior de los consultorios identificados por el modelo, logrando un aumento del 30% en la conversión de socios de alto valor y una reducción del ~20% en el tiempo de prospección.

Más allá del flujo de captación de socios, el éxito del modelo impulsado por Gemini ha acelerado la estrategia de IA más amplia de Clear.bio. La empresa planea escalar el modelo predictivo a más equipos y nuevas geografías, utilizando el historial comprobado de seis meses como base para la expansión continua.