Equipo analizando datos empresariales en pantallas

Casos reales, resultados verificables

Cada proyecto parte de una necesidad concreta. Aquí mostramos cómo nuestro sistema de investigación de mercado y enriquecimiento de datos resuelve problemas reales de empresas industriales.

6
Casos publicados
1.200+
Empresas procesadas
81,6%
Tasa media de cobertura
5
Países cubiertos
01
Mecanizado y Fabricación Metálica

Prospección sectorial en País Vasco

De depender de BIEMH cada 2 años a tener un flujo continuo de prospectos cualificados en el CRM

Prospección sectorial en País Vasco

Fases del pipeline

1
Investigación
2
Scraping
3
Enriquecimiento B2B
4
Verificación
5
Carga en CRM

Entre feria y feria, 2 años sin captación activa

Un fabricante de mecanizado de precisión en Gipuzkoa dependía de BIEMH y Subcontratación para captar nuevos clientes OEM. Entre feria y feria pasaban 2 años sin captación activa. Los contactos de feria se quedaban en tarjetas sin seguimiento. No había visibilidad real sobre cuántas empresas de la zona subcontratan mecanizado CNC, decoletaje o estampación.

Investigación sistemática, no una lista de directorio

Definición del perfil de cliente ideal: empresas OEM, 15-150 empleados, facturación €2M-30M, que subcontratan mecanizado CNC
20 búsquedas cruzadas (6 keywords sectoriales × 4 provincias) con scraping de webs corporativas para extraer datos reales
Cruce con bases de datos B2B (Explorium) para enriquecer con tamaño de empresa, sector y facturación estimada
Verificación de emails del decisor (EmailListVerify) e identificación de personas con cargo relevante (RocketReach)
Carga directa en el CRM del cliente con pipeline configurado: prospecto → contacto → reunión → cotización → pedido
122
Empresas industriales cualificadas
74%
Con email verificado del decisor
98%
Con teléfono directo
99%
Con web corporativa activa

Calidad de datos

Emails verificados74%
Con teléfono98%
Con web corporativa99%

Dato clave

El equipo comercial pasó de depender exclusivamente de ferias a tener prospectos cualificados en su CRM con datos accionables para contacto directo. No es un CSV de directorio: es un activo comercial con nombre del responsable de compras, email verificado y teléfono directo.

Cobertura — Gipuzkoa (59), Araba (39), Bizkaia (24)
02
Maquinaria Industrial

Inteligencia comercial para BIEMH 2026

1.228 expositores clasificados, enriquecidos y cargados en CRM antes de pisar el recinto ferial

Inteligencia comercial para BIEMH 2026

Fases del pipeline

1
Recopilación catálogo
2
Clasificación sectorial
3
Enriquecimiento Explorium
4
Entregable CRM

Invertir €15.000 en un stand sin saber a quién visitar

Antes de BIEMH 2026 (la feria de máquina-herramienta más importante de España), un cliente necesitaba saber exactamente a qué stands ir, con quién hablar y qué necesidades tiene cada expositor. No se trata de recorrer la feria sin información sobre a quién visitar ni qué necesita cada expositor. La inversión en stand, viaje y equipo comercial supera los €15.000. Sin inteligencia previa, el retorno depende de la suerte.

Cada expositor analizado con datos firmográficos reales

Descarga y procesamiento del catálogo completo de 1.228 expositores desde la web oficial de BIEMH
Clasificación de cada empresa por sector de actividad y segmento industrial (6 segmentos identificados)
Cruce con Explorium para enriquecer con tamaño de empresa, facturación estimada, tecnologías y contactos clave
Entregable Excel multi-hoja (Dashboard, Empresas, Contactos, Import CRM, Sin Cobertura, Metodología)
Pipeline de seguimiento post-feria configurado en el CRM del cliente: contacto → reunión → cotización → pedido
1.228
Expositores analizados
6
Segmentos industriales
86
Webs corporativas verificadas
100%
Clasificados por sector y país

Calidad de datos

Expositores mapeados100%
Con datos de sector100%
Con web extraída12%

Dato clave

El valor no es tener la lista de expositores — eso lo tiene cualquiera que descargue el catálogo. El valor es tener 1.228 empresas clasificadas, enriquecidas con datos firmográficos, segmentadas por encaje con el perfil del cliente, y cargadas en su CRM con seguimiento post-feria ya configurado.

Cobertura — España, Alemania, Italia, Francia, Portugal y otros 15 países
03
Ingeniería y Servicios Técnicos

Account-based: mapeo de 15 cuentas objetivo

No prospección masiva — profundidad total en cada cuenta con contactos por departamento

Account-based: mapeo de 15 cuentas objetivo

Fases del pipeline

1
Análisis cuentas
2
Scraping profundo
3
Clasificación funcional
4
Scoring potencial

15 cuentas objetivo, 0 contactos con cargo

Un cliente necesitaba penetrar 15 empresas grandes específicas — no prospección masiva, sino account-based. Para cada empresa objetivo necesitaba saber quién decide la compra, quién evalúa técnicamente, quién negocia condiciones y quién aprueba el presupuesto. Solo tenía nombre de empresa y web corporativa. En venta industrial, una operación puede tener 4 interlocutores: ingeniero de procesos, compras, director de planta y financiero.

Estructura de decisión mapeada en cada empresa

Análisis de las 15 empresas: sector, tamaño de plantilla, estructura organizativa, actividad en ferias
Scraping profundo de cada web: organigramas, páginas de equipo, avisos legales, perfiles LinkedIn
Clasificación funcional de contactos en 5 departamentos: Compras, Ingeniería, Producción, Dirección General, Calidad
Verificación del 100% de emails y clasificación en 3 niveles de potencial comercial basada en señales objetivas: inversiones recientes, contratación activa, presencia en ferias
15
Cuentas mapeadas en profundidad
5
Departamentos por cuenta
100%
Emails verificados
3 niveles
De potencial comercial

Calidad de datos

Emails verificados100%
Con LinkedIn80%
Potencial Alto/Medio67%

Dato clave

La segmentación por cargo mejoró significativamente la tasa de respuesta: cada mensaje llegaba al interlocutor correcto con el argumento relevante para su función. El email a Compras hablaba de plazos y costes; el de Ingeniería, de capacidades técnicas.

Cobertura — Sectores: automoción, máquina herramienta, energía, ferroviario, aeronáutico
04
Climatización e Instalaciones (HVAC)

Prospección geográfica en polígonos industriales

Segmentación por zona y sector — cada prospecto con email verificado al 100%

Prospección geográfica en polígonos industriales

Fases del pipeline

1
Definición zonas
2
24 búsquedas cruzadas
3
Clasificación sector
4
Validación MX/SMTP

Ampliar cartera más allá de la zona habitual

Una empresa de HVAC industrial necesitaba ampliar su base de clientes más allá de su zona habitual. No tenía datos sobre qué empresas hay en los polígonos industriales cercanos ni qué tipo de instalaciones necesitan: naves de producción, cámaras frigoríficas, salas limpias, almacenes logísticos, centros médicos. Su prospección era reactiva — esperaba a que le llamasen.

24 combinaciones zona × sector, cero rebotes

Prospección geográfica en 3 polígonos industriales del País Vasco con 8 sectores de actividad = 24 combinaciones de búsqueda
Búsquedas en español e inglés para captar empresas internacionales instaladas en los polígonos
Scraping de webs para clasificar el sector real de cada empresa (no el que dice Google Maps)
Validación estricta MX/SMTP sin APIs externas — solo se entregan empresas con email que responde
Segmentación multi-dimensional: por sector Y por ubicación física, para planificar rutas de visita comercial por zona
71
Empresas entregadas
100%
Emails verificados
24
Combinaciones zona × sector
8
Sectores cubiertos

Calidad de datos

Emails verificados100%
Sector clasificado100%
Cobertura zonas100%

Dato clave

Cada contacto entregado era una empresa real con buzón activo — cero rebotes en la primera campaña. La segmentación por zona permitió al comercial planificar rutas de visita eficientes: lunes Zarautz, martes Miramón, miércoles Igara.

Cobertura — 3 polígonos industriales: naves producción, cámaras frío, oficinas, talleres, logística, centros médicos, educación, fitness
05
Fabricación Industrial

Digitalización de catálogo de producto

153 productos estructurados con fichas técnicas, imágenes y formatos para web y CRM

Digitalización de catálogo de producto

Fases del pipeline

1
Mapeo categorías
2
Recopilación automatizada
3
Normalización
4
Exportación multi-formato

Catálogo disperso entre PDFs, fotos y descripciones incompletas

Un fabricante industrial tenía su catálogo disperso entre fichas técnicas en PDF, fotografías en carpetas desordenadas y descripciones incompletas en una web antigua. Su equipo comercial perdía 10 minutos buscando la ficha correcta de un producto antes de poder enviarla a un cliente. 153 productos en 13 categorías sin estructura unificada.

De información desordenada a catálogo digital profesional

Navegación automatizada por las 13 categorías del catálogo web existente
Recopilación de cada producto: nombre, referencia SKU, descripción técnica, características y especificaciones
Descarga de todas las imágenes organizadas por producto con nomenclatura estandarizada
Descarga de fichas técnicas PDF asociadas a cada producto
Exportación en dos formatos: JSON estructurado para web y Excel para CRM/ERP
153
Productos digitalizados
13
Categorías estructuradas
100%
Imágenes + fichas PDF
2
Formatos (JSON + Excel)

Calidad de datos

Productos extraídos100%
Imágenes descargadas100%
Categorías procesadas100%

Dato clave

Un comercial que envía una ficha de producto completa y profesional en 30 segundos cierra más que uno que busca el PDF correcto durante 10 minutos. El catálogo alimenta directamente la web corporativa y el CRM.

Cobertura — Categorías: buzones horizontales, verticales, multi-domiciliario, doble acceso, paquetería, accesorios, unifamiliar
06
Fabricación Industrial — Expansión Internacional

Prospección internacional en 3 países

De un Excel con 878 registros sin datos a 379 contactos de decisores verificados en México, Canadá y Marruecos

Prospección internacional en 3 países

Fases del pipeline

1
Limpieza 878→136
2
Dominios SerpAPI
3
Matching Vibe Prospecting
4
Contactos decisores
5
Entregable 6 hojas

Quiere exportar pero no sabe a quién llamar

Un fabricante industrial del País Vasco quería explorar oportunidades comerciales en México, Canadá y Marruecos. Tenía un Excel con 878 registros de empresas potenciales pero sin datos de contacto utilizables: ni emails, ni teléfonos, ni nombres de decisores. Para una empresa que nunca ha exportado, tener 878 nombres de empresa sin datos accionables es lo mismo que no tener nada.

Pipeline adaptado a fuentes B2B internacionales

Limpieza y deduplicación: de 878 registros crudos a 136 empresas únicas validadas
Búsqueda de dominios web para las 35 empresas sin presencia online (SerpAPI), 10 recuperados
Matching con bases de datos B2B internacionales (Vibe Prospecting) en 3 lotes: 81 empresas matched
Identificación de 379 contactos con cargo: Purchasing Manager, Procurement, Production Manager
Entregable profesional de 6 hojas: Dashboard, Empresas, Contactos, Import CRM, Sin Cobertura, Metodología
136
Empresas validadas
379
Decisores con cargo
81.6%
Cobertura de datos
3
Países cubiertos

Calidad de datos

Cobertura empresas82%
Con contacto directo73%
Con cargo verificado68%

Dato clave

La capacidad de prospección no se limita al País Vasco. El pipeline adapta las fuentes de datos a cada país (bases B2B internacionales, directorios sectoriales locales, NAICS codes). Para una empresa que quiere exportar, 136 empresas con 379 contactos verificados en 3 países es un punto de partida concreto.

Cobertura — México (mercado principal), Canadá (distribuidores), Marruecos (fabricación cercana). Sectores: automoción, maquinaria agrícola, hidráulica, componentes mecánicos.

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