Diseñando el plan Enterprise de un SaaS con gran potencial.

MapaSubastas es una startup early-stage con mucho potencial por delante, sacada adelante con una estrategia bootstrapped, que en poco menos de dos años ya se ha posicionado como el referente para la búsqueda de subastas inmobiliarias en el mercado español. Aunque cada vez con más competencia.

El CEO me contactó para mejorar el diseño y el copy de su landing page, y la cadena de email marketing de los usuarios recién registrados — el objetivo era mejorar la conversión. Poco a poco, a medida que el producto se asentaba, surgió la posibilidad de reorientar la estrategia y generar una nueva línea de negocio. El resultado fue mucho mejor de lo esperado.

Aprovechando que uno de los objetivos era conseguir reseñas de al menos tres suscriptores para la landing, propuse hacerles una entrevista de usabilidad para entender de primera mano el alcance y al usuario de la plataforma. Entrevisté a varios perfiles de suscripción, del más básico al más completo, extrayendo insights que valdrían para todo el trabajo futuro — mucho más allá de este primer encargo.

En paralelo inicié una desk research del nicho — el mapa de players, los tipos de inversores en subastas, la situación jurídica y legal en España y los últimos cambios de normativa.

Quería ir un paso más allá — hablarle directamente al tipo de usuario que se suscribe tras conocer la plataforma o probarla unos días gratis. El canal era el copy breve y sencillo de la landing, así que tenía que estar diseñado al milímetro.

Por suerte, en el mercado español tenemos a un inversor experto en subastas — Tristán el Subastero — que se ha labrado buena fama construyendo su marca personal con contenido en redes y formación online. Ese contenido es oro — permite interiorizar cómo piensa, qué valora, cómo invierte y qué necesita un subastero profesional.

Puse una buena síntesis de ese contenido a trabajar en un Gem personalizado de Gemini, entrenado para actuar y pensar según los valores y estrategias de Tristán.

Aunque no fuera un proyecto de branding, la landing era el principal escaparate de la marca. Se trataba de diferenciar a MapaSubastas de las plataformas similares — y de las emergentes — con la palanca de la profesionalidad. Debía dar imagen de SaaS profesional, lejos de las UI de la competencia — estilos años 2000 o estéticas AI-made fáciles de reconocer.

Teníamos que asociar la marca con la inversión profesional — quien invierte de forma recurrente en este tipo de activos tenía que tener a MapaSubastas como su plataforma de búsqueda de referencia.

Junto a esa profesionalidad de referente, queríamos conservar el branding inicial — dorados y negros sobrios — pero elevarlo, separándolo del toque redondeado previo (Nunito Sans) hacia algo más elegante — Manrope para el cuerpo, manteniendo Marcellus en los títulos.

La landing debía mostrar, de la forma más sintética e intuitiva, todo el journey del usuario — los jobs-to-be-done que habilita la plataforma, ordenados según el flujo real de análisis y compra de una subasta. Del descubrimiento al análisis, hasta el acompañamiento y los servicios extra del equipo (mentoría, visitas físicas a los inmuebles). Todo sacado y validado con los insights de los usuarios — qué priorizar y qué no.

El copy, además, se adaptó al SEO.

Tanto en los insights de las entrevistas como en el benchmark, la feature de análisis jurídico de cargas inmobiliarias con IA que acababa de entrar en producción era, sin duda, la gran ventaja competitiva de MapaSubastas.

La decisión — orientar el funnel del usuario hacia esa feature, también desde el email marketing. Los emails potenciaban la nueva capacidad de IA — el elemento de mayor valor y la puerta de entrada a la conversión. El usuario podía probarla gratis con tokens de regalo al registrarse — la entrega de valor empezaba el primer día y el potencial de suscribirse se veía desde el principio.

El CEO acababa de implementar esa nueva feature y enseguida vi que era su ventaja injusta frente al mercado — había que potenciarla, incluso orientar el journey del usuario hacia el job que habilitaba.

Poco después me propuso diseñar un nuevo producto basado en ella para maximizar su valor. La propuesta era muy abierta — había que encontrar el product-market fit, así que el scope del research también tenía que serlo.

La decisión prioritaria fue extender el benchmark a un scope mucho más amplio y ambicioso — España, EEUU y la UE, incluyendo empresas fuera del nicho inmobiliario. La misión — cartografiar todos los players, ver cómo se estaba productizando esa capacidad y dónde había oportunidad de acción.

Con una primera barrida en modo deep research con LLM extraje una cantidad de players suficiente para arrancar la segunda fase. En Chrome, con la extensión de Claude, creé el atajo /Player — un prompt diseñado para capturar toda la huella digital de la empresa en cuestión — negocio, producto, marketing — desde la pestaña activa del navegador.

Analista de mercado, estratega de producto digital y experto en el ecosistema de información registral inmobiliaria. Tu trabajo es generar una ficha completa de un player del ecosistema registral a partir de la pestaña actual del navegador.

Cada ficha de player se volcaba en una base de datos de Notion, estructurada con la máxima granularidad. Eso permitía filtrar, ordenar y, en última instancia, someter la base a análisis y preguntas para extraer los gaps de mercado que buscábamos.

Para cerrar el ciclo, hice lo mismo con la situación jurídica y legal del mercado de las subastas.

• Entrevisté a particulares, especialmente a quienes compran vivienda sin intermediación de agentes.
• Entrevisté a agentes inmobiliarios para conocer su proceso de trabajo, qué herramientas usaban y cómo.
• Y entrevisté a perfiles tech de fondos y servicers — donde nuestra solución encajaba claramente mejor.

Enseguida empezaron a salir los datos que ningún player captaba — las oportunidades que nadie estaba capturando.

La mezcla de todos los insights — el usuario early adopter, su journey as-is frente al journey to-be, el stack e infraestructura actuales de la empresa — se tradujo en un roadmap de priorización.

La mejor solución no era una UI. Era un flujo centrado en la automatización del envío de un JSON. Diseñé su estructura y sus campos, y el CEO de MapaSubastas se encargó de que la extracción y confección de los datos fuera rigurosa y certera.

Un primer potencial cliente estaba muy interesado en la solución y pudimos cocrear e iterar con él el producto que mejor se adaptaba a su operativa interna.

Gracias al market research y al UX research pude comprobar que había una oportunidad real de captura de datos que nadie estaba productizando ni modelando. Brindar esos datos junto con el resto de la solución nos daba un nivel de profundidad y riqueza que ningún otro player ofrecía en nuestro nicho concreto.

La solución no era una feature más, ni una interfaz — eran más datos integrados en un flujo preexistente, encapsulados y productizados como la solución Enterprise. Del sistema al prototipo (el proceso de ideación y priorización es privado).

La validamos con el primer potencial cliente, iterando según el uso real de sus usuarios — la primera propuesta era un JSON; acabó siendo un Excel enriquecido. Detrás del cambio había un insight clave — para el analista institucional, el tiempo de navegación no es tiempo de análisis. Su herramienta de trabajo real es la hoja de cálculo, donde criba, marca y filtra de golpe; y cada dato que llega ya integrado es un dato que nadie tiene que transcribir a mano.

El resultado — una nueva vertical, una categoría de suscripción de alto valor ideada para grandes inversores institucionales.

El feedback del cliente en uso real confirmó la apuesta — y la métrica más valiosa no fue ahorrarse más del 40% de su flujo de trabajo previo, sino la calidad de las decisiones que podían tomar y el aumento del margen para poder ejecutarlas.

La proyección del modelo financiero le da a la vertical un north star claro —

Diseñada para aportar ~16% del ingreso total de la compañía a 4 años (~€126k ARR), siendo el driver de mayor impacto en su valoración (±€3–8M según sensibilidad del modelo).

Proyección del modelo financiero