El valor de los dominios como pieza de márketing

@anvius 2019

0. Sobre mí

@anvius 2019

Matemático, en el mercado de los dominios desde 197 (yá 22 años).

Me dedico a aplicar Machine Learning al mundo de los dominios.

Mi empresa, namemotion, es pequeña y cuenta con algunos socios muy valiosos y 14 personas entre empleados y colaboradores.

1. El problema (2011).

@anvius 2019

Tenía que renovar más de 5000 dominios cada año.

Ventas de estos dominios únicamente de forma esporádica.

No había beneficios y por tanto no era negocio.

2. El proceso

@anvius 2019

Necesitaba:

  • LImpiar el portafolio y elegir los dominios que vendería con más probabilidad.
  • Diseñar una estrategia de compra y venta.
  • Automatizar el proceso.

...2...limpieza...

@anvius 2019

Dominios objetivos

  • Líquidos
  • Sublíquidos
  • Hipotéticos

Dominios por tipo

  • Acrónimos/numéricos
  • Productos/servicios
  • Fantasía
  • Futuras marcas
  • Type-in
  • Hacks
  • Marketing hipotético

Tipos de clientes

  • Grandes compañias
  • Pequeñas compañías tecnológicas
  • Microempresas y autónomos.

Wittgenstein: Un lenguaje no es "real" sin contexto.

3. Valoración.

@anvius 2019

Encontrar relación entre los datos de un dominio y un precio de mercado.

Usar ML para entrenar con estos datos y analizar los resultados.

Usarmos básicamente regresiones lineales para encontrar relaciones en los dataset.

Podemos medir el margen de error y mejorar.

4. Comprar y vender.

@anvius 2019

Ahora podíamos medir:

  • Cuántos dominios venderemos.
  • CUánto beneficio obtendríamos.
  • Cantidad de gente interesada en un dominio.
  • Cuánto le interesa pagar a cada uno.
  • Qué vida útil tendrá el postafolio.

5. Siguiente paso (hoy).

@anvius 2019

  • Vendemos APIs para la valoración de dominios, de marcas o de verificación de emails para la venta...
  • Nos expandimos a otras lenguas: Italiano e Inglés.
  • Disponemos de un portal donde encontrar un dominio bueno al precio justo del mercado.

Resumen

@anvius 2019

  • La automatización tiene un efecto multiplicador sobre cualquier cosa de la empresa.
  • ML puede ser más confiable que un humano porque no hay sentimientos en ello, así que las decisiones son más ajustadas (DATA-DRIVEN).

@anvius 2019

Twitter, Github, Telegram: @anvius

Email: a@namemotion.com

* All images from UnSplash.com

Fin.

GRCS.

Preguntas...

404SUMMIT2019

By Antonio Villamarín

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