Case Study: Sector Telecomunicaciones — Detección de €127M en oportunidades

Este case study presenta un análisis real realizado para una ingeniería especializada en infraestructuras de telecomunicaciones. Por confidencialidad, los nombres específicos han sido anonimizados, pero los datos y metodología son exactos.

Perfil del cliente

• Sector: Telecomunicaciones e infraestructuras ferroviarias
• Verticales: Mantenimiento de redes, inspección de sistemas, certificación
• CPVs principales: 32 (equipos de telecomunicación), 71 (servicios técnicos)
• Mercado geográfico: Nacional con foco Madrid y Galicia

Metodología de análisis

1. Configuración de parámetros

Definimos los criterios de búsqueda:

• CPVs compatibles: 32.24.12, 32.24.13, 71.22.00, 90.23.00
• Organismos históricos: ADIF, Metro Madrid, RETEGAL, administraciones regionales
• Importe mínimo: €200K (viabilidad operativa)
• Horizonte temporal: 18 meses

2. Query al dataset

Ejecutamos consultas sobre nuestro dataset de 44M+ contratos:

SELECT 
  organismo,
  cpv,
  fecha_adjudicacion + duracion_meses AS fecha_fin_estimada,
  importe_adjudicacion,
  adjudicatario_actual
FROM contratos_historicos
WHERE cpv LIKE ANY ('32%', '71%')
  AND fecha_fin_estimada BETWEEN NOW() AND NOW() + INTERVAL '18 months'
  AND organismo IN (SELECT organismo FROM clientes_historico)
ORDER BY fecha_fin_estimada, importe_adjudicacion DESC;

3. Scoring de compatibilidad

Para cada oportunidad detectada, calculamos un score de compatibilidad (0-100):

Factor	Peso	Cálculo
CPV exactitud	30%	Coincidencia código completo vs. familia
Experiencia previa organismo	25%	Nº contratos históricos con mismo cliente
Certificaciones requeridas	20%	Disponibilidad en plantilla actual
Competencia actual	15%	Histórico de bajas vs. competidores
Zona geográfica	10%	Presencia operativa en ubicación

Resultados del análisis

Métricas globales

• Oportunidades detectadas: 47 contratos
• Importe total estimado: €127.3M
• Compatibilidad media: 91%
• Oportunidades urgentes (<90 días): 8

Oportunidades destacadas

1. Infraestructura Ferroviaria Nacional

• Tipo: Mantenimiento infraestructuras telecomunicaciones
• Adjudicatario actual: Competidor A (desde 2022)
• Fecha fin estimada: Q2 2025 (~78 días)
• Importe histórico: €2.3M
• Compatibilidad: 94%

Contexto de entrada: El cliente ya trabaja con este organismo en inspecciones (credibilidad establecida). El adjudicatario actual ha tenido retrasos documentados en entregas.

2. Redes Telecomunicación Regional

• Tipo: Gestión infraestructura torres
• Adjudicatario actual: Competidor B (generalista)
• Fecha fin estimada: Q3 2025 (~174 días)
• Importe histórico: €890K
• Compatibilidad: 88%

Contexto de entrada: Especialización técnica del cliente vs. enfoque generalista del actual. Oportunidad de diferenciación por expertise sectorial.

3. Sistemas Señalización Transporte Público

• Tipo: Inspección sistemas señalización y telecom
• Adjudicatario actual: Consorcio Competidor C/D
• Fecha fin estimada: Q4 2025 (~276 días)
• Importe histórico: €1.8M
• Compatibilidad: 82%

Contexto de entrada: Nuevo organismo para el cliente, pero con experiencia en transporte público en otras áreas. Recomendación: entrada mediante UTE estratégica.

Análisis de competencia

Mapeamos los principales competidores en estas oportunidades:

Competidor	Contratos detectados	Importe total	Baja media histórica
Competidor A	12	€34M	6.8%
Competidor B	8	€22M	5.2%
Competidor C	6	€18M	7.1%

Esta inteligencia permite posicionar ofertas con precios competitivos basados en datos reales, no estimaciones a ciegas.

Próximos pasos recomendados

1. Contacto inmediato (oportunidades <90 días): Establecer relación comercial antes de publicación
2. Preparación de ofertas (oportunidades 90-180 días): Análisis de pliegos históricos, formación de alianzas
3. Seguimiento continuo: Monitorización de cambios en organismos objetivo

Sobre la confidencialidad

Los datos específicos (organismos exactos, fechas calculadas, importes estimados) se comparten bajo acuerdo de confidencialidad y NDA. Este case study muestra el tipo de insights generados, no los datos crudos.

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