Plan de negocio de Germinal : moda emergente y tecnología blockchain

Abstract

En los últimos años la entrada masiva de los NFTs o la Blockchain ha supuesto un antes y un después para la sociedad. Estas tecnologías han demostrado ser un peligro para los inversores inexpertos, pero también una perfecta ocasión para dinamizar sectores que hace años se veían estancados y monopolizados. Por esta última razón que esta generando tanto interés, este TFG estudia el proyecto Germinal, una start-up nacida del concurso de Comillas Emprende, para acercar a los proyectos del sector textil emergentes a sus clientes y financiarse sin renunciar al control. Germinal usa la tecnología Blockchain, apoyándose en sus pilares fundamentales de transparencia, trazabilidad e inmutabilidad, para promover una vía de fidelización de clientes y experiencias únicas para los más fieles seguidores. Para poder referenciar el artículo de la plataforma de una manera personalizada a cada cliente, se procede a recoger datos de los posibles usuarios, analizar la información con técnicas de aprendizaje supervisado y entrenar un modelo algorítmico para predecir el precio que cada cliente esta dispuesto a pagar.

In recent years, the massive entry of NFTs or the Blockchain has been a turning point for society. These technologies have proved to be a danger for inexperienced investors, but also a perfect opportunity to invigorate sectors that years ago were stagnant and monopolised. For this last reason that is generating so much interest, this final degree project studies the Germinal platform, a start-up born from the Comillas Emprende competition, to bring emerging textile sector projects closer to their customers and to finance themselves without giving up control. Germinal uses Blockchain technology, based on its fundamental pillars of transparency, traceability, and immutability, to promote customer loyalty and unique experiences for its most loyal followers. In order to be able to reference the article on the platform in a personalised way for each customer, we proceed to collect data from potential users, analyse the information with supervised learning techniques and train an algorithmic model to predict the price that each customer is willing to pay.