Cómo Clear.bio Usa Gemini para Aumentar la Conversión de Socios en un 30%
Clear.bio es una startup de salud digital con sede en los Países Bajos que ofrece una intervención nutricional digital de 12 semanas para revertir la Diabetes Tipo 2 mediante datos personalizados. La empresa implementó Google Gemini y BigQuery para construir un modelo predictivo de puntuación que identifica los consultorios médicos con mayor potencial como socios. El sistema basado en IA alcanzó una precisión de predicción del 92–94%, aumentó la conversión de socios de alto valor en un 30% y redujo el tiempo de prospección en aproximadamente un 20%.
Impacto
30%
Aumento en tasa de conversión
~20%
Reducción del tiempo de prospección
92–94%
Precisión del modelo de IA
69%
Resultado clínico
Desafío
El equipo de ventas de Clear.bio investigaba manualmente miles de consultorios médicos en los Países Bajos, Alemania y Francia para identificar socios de alto potencial para su programa de reversión de diabetes, lo que hacía imposible una expansión geográfica rápida.
Solución
La empresa utilizó Google Gemini para analizar perfiles de consultorios y BigQuery para procesar datos de entrenamiento, desplegando un modelo AutoML de puntuación predictiva mediante la Plataforma de Agentes Empresariales de Gemini con funciones de Cloud Run automatizando el pipeline completo.
Herramientas y tecnologías
Lo que dicen los líderes
“El esfuerzo colaborativo, que involucró a los equipos de ingeniería, producto, ciencia, marketing y gestión de socios, transformó un proceso manual en un sistema automatizado impulsado por IA que optimiza cómo encontramos y priorizamos los consultorios adecuados. Ahorra tiempo a nuestro equipo, reduce las conjeturas y nos ayuda a contactar con los consultorios más prometedores de manera más eficiente.”
“Nuestros principales planes son escalar el modelo predictivo exitoso a más equipos, conseguir más clientes y expandirnos a nuevos países. Estamos entusiasmados de que el modelo ya haya mostrado excelentes resultados en los últimos seis meses y nos está ayudando a alcanzar nuestra misión más rápido.”
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Historia completa
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.