A Colombian engineer founded Ozone to finance motorcycles for delivery riders, who earn 60% more on bikes than scooters. Collections were a bottleneck until Moonflow's predictive scoring and WhatsApp tracking let one person manage the entire loan book. The portfolio doubled without hiring more staff.
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Soy ingeniero civil, estudié ingeniería civil en la Universidad de los Andes de Colombia. De ahí, cuando me gradué, trabajé unos 5 años en consultoría en una empresa que se llama Steele Davis Glebe, y ahí me picó el bicho, me picó el bicho del emprendimiento y renuncié y salí a montar empresa. En ese momento también me encontré con mi socio Daniel, él es amigo mío del colegio. Montamos nuestra primera empresa y ahí logramos sacar nuestro primer emprendimiento que se llamaba Mubo. Y ya, y pues de ahí en adelante empieza todo mi journey como emprendedor. Cuando llegué a México a montar esta versión de Ossom, versión punto uno, que era alquiler por suscripción mensual de bicicletas y patinetas a repartidores, pues lo empezamos a operar y digamos que empezó a tener una atracción, una cierta atracción, pero en un momento ya se estancó. Sí, se estancó y pasaban los meses y eso no crecía, eso tenía muchísimo, muy poca retención, muy pocos usuarios. Y dijimos, pues, ¿qué está pasando? Y ahí fue cuando empezamos a salir a la calle y a entrevistar a los repartidores. Literalmente salimos y le dijimos, usted, ¿por qué no quiere alquilar una bicicleta conmigo? Necesito— empezamos a pagarles para que nos dieran entrevistas. Y básicamente, entre muchas entrevistas, sacamos un insight muy interesante, y es que al repartidor no le gusta repartir en bicicleta. El vehículo en el que más le gusta repartir es una moto, porque llega más rápido, le caen más pedidos, gana casi 60% más de lo que gana trabajando en bicicleta y no se desgasta. Ahí es donde encontramos nosotros el pain point de los repartidores. Les dijimos, ok, pues, ¿por qué no te compras una moto? No, porque no tengo dinero para comprarla. Y además no tengo el historial crediticio para sacar un crédito. O sea, básicamente no tengo dinero para comprarla al contado y nadie me quiere prestar para comprar una. Sí, entonces pues ahí ya fue como pum. En ese momento también estaba en crecimiento Kavak, que era pues también compra y venta de vehículos seminuevos, de coches. Y ahí como que unimos cabos y dijimos, este es el modelo de negocio, es vamos a comprar motos seminuevas, las vamos a reacondicionar y se las vamos a vender con financiamiento a las personas que no tienen acceso a crédito. Básicamente, en su gran mayoría, pues los repartidores. Yo creo que el principal desafío que tenemos es en la cobranza. Tanto cobranza digital como cobranza física. Ese es como el desafío más grande porque es una labor operativa que es muy intenso en personal y en operación. Entonces yo creo que hay dos formas de, digamos, de volverlo, de optimizarlo. La primera es mejorar en el scoring de crédito. Sí, entre mejor yo, entre mejor yo origino, pues menos, menos default tengo y menos tengo que ir a recuperar, y por lo tanto tengo menos personal. Y lo otro es optimizar la cobranza. Y cuando digo optimizar la cobranza es hacer modelos de predicción que me permitan ver cuándo un usuario va a caer en default, sí, lo más temprano posible. Porque entre más temprano posible yo determine que un usuario entra en default más alta es mi probabilidad de ir y recuperar la moto. La data que nos da Moonflow nos ha permitido construir modelos de predicción no solo muy eficientes, sino que detectan de manera muy temprana en el momento que el usuario va a entrar en default. Y sabes, y precisamente las variables de contactabilidad que Moonflow las mide muy bien, eso nos ha permitido saber si un usuario va a entrar en default o no. Si un usuario empieza, no, que es que ya no contesta por WhatsApp, ya no contesta por correo, hace tanto lo contactamos, no tiene acuerdo de pago, etcétera, etcétera. Con eso ya podemos determinar que el usuario no va a entrar en default. Si no me tengo que esperar a que entre en los 30 days past due, 60 days past due, 90 days past due, yo ya puedo empezar a determinar con contactabilidad si la persona ya no va a pagar. Entonces eso ha sido Eso ha sido una gran victoria que hemos tenido en cobranza y pues obviamente ahí Moonflow nos ha ayudado muchísimo. Moonflow nos ha mejorado la cobranza significativamente. La verdad recomiendo muchísimo la plataforma. Básicamente nosotros hemos doblado la cartera de Ozone, pero en ningún momento hemos duplicado el personal, hemos mantenido el personal y de hecho Hoy en día tenemos una persona incapacitada por 3 meses y sigue pudiendo mantener toda la cartera solamente con una persona. Y eso es gracias al buen funcionamiento de la plataforma y de la automatización de todos los procesos en cobranza que nos ofrece Moonpool. La verdad, muy interesante y sí, muy agradecido con eso. Básicamente nosotros queremos ser la plataforma de inclusión financiera para gig workers, así como lo estamos hablando. Hoy en día yo le estoy dando la oportunidad a una persona de salir de la pobreza o de salir de su situación complicada financiera a través de una moto, pero en un futuro vamos a colectar muchísima data de este segmento, de esta población, y en un futuro nosotros queremos no solamente darle una moto, les podemos dar un crédito para educación, un coche para que no se trabaje en otro tipo de delivery o lo use para motivos de trabajo personal. Nos gustaría ser la inclusión, básicamente el banco para el segmento de gig workers que no tienen ahorita ni historial crediticio ni acceso a crédito y lo pueden hacer a través de OXXO.
