Zoltán Bettenbuk es el Director de Tecnología de SaaS.Group, una cartera de empresas emergentes de SaaS. Compraron Scraper API, una herramienta que recopila datos de sitios web, incluidos CAPTCHA y detección de virus. Actualmente gana $400.000 al mes y quiere contratar a más gente. Es húngaro y cofundó Fishbole, una herramienta de aula flexible basada en la nube para estudiantes y educadores, antes de unirse a Scraper API. Ha dirigido equipos de ingeniería y productos en empresas multinacionales antes de unirse a Fishbole
En SaaS.Group, una empresa de cartera de startups de SaaS, Zoltan trabaja como director de tecnología. Adquirieron Scraper API, una herramienta que recopila grandes cantidades de datos de sitios web, incluidos CAPTCHA y detección de virus. Esto facilita a los desarrolladores el acceso al HTML que deseen. Actualmente gana $400.000 al mes, y este año quiere contratar a más gente.
¿En qué trabaja actualmente y quién es usted?
En Scraper API, soy el Director de Tecnología bajo el nombre de Zoltán Bettenbuk. Soy húngaro y vivo en Eger con mi familia. Aunque la sede de nuestra empresa está en Estados Unidos, nuestro personal está repartido por varios países. Al intentar extraer cantidades masivas de datos de sitios web, los desarrolladores se topan a menudo con obstáculos como los CAPTCHA y la detección de bots. De todo ello se encarga la API de scraper. Con una sola "llamada" a nuestro sistema, ahora los clientes pueden obtener más fácilmente el HTML que deseen.
Esto implica asegurarnos de que las interacciones con nuestros clientes van bien, incorporar nuevos miembros al equipo y mejorar continuamente el producto. Nuestro objetivo es eliminar las barreras que complican significativamente el raspado de datos para que los desarrolladores puedan hacerlo más fácilmente.
¿Cuál es su formación y cómo se le ocurrió esta idea?
Fui cofundador de Fishbole, una herramienta de aula flexible basada en la nube para estudiantes y educadores, donde ahora soy el CTO, antes de dedicar tiempo a Scraper API. Es emocionante porque he tenido la oportunidad de supervisar al equipo de ingeniería, construir la pila tecnológica y colaborar estrechamente con los otros cofundadores para asegurarnos de que se cumple nuestro objetivo de desarrollar una aplicación con una interfaz fácil de usar para clases flexibles. Antes de unirme a Fishbole, dirigí equipos de ingeniería y productos en empresas multinacionales como LogMeIn, Dynata y T-Systems.
Mi equipo y yo vimos que Scraper API tiene la capacidad de acelerar un procedimiento que puede contribuir al éxito de sus respectivos sectores, de forma muy parecida a lo que hace Mailchimp para los profesionales del marketing por correo electrónico.
¿Cómo convirtió un concepto en un producto acabado?
Dan Ni lanzó nuestro negocio en 2018, pero nos hicimos cargo de él en agosto de ese año. Se encontró con los mismos problemas con sus esfuerzos de rastreo web después de dejar Wall Street y convertirse en autónomo (como configurar servidores proxy y redistribuir direcciones IP). Creó una API (interfaz de programación de aplicaciones) que simplificaba la creación de rastreadores web.
Debido a su potencial como analizador web que proporciona capacidades que las soluciones de la competencia en nuestro sector no ofrecen, decidimos invertir en la API del analizador. También encaja en nuestra categoría de empresa SaaS de "bajo contacto", ya que su componente de éxito del cliente proporciona herramientas de instrucción y está creado para que la mayoría de los clientes puedan comprarlo sin tener interacciones continuas uno a uno con un vendedor.
¿Qué técnicas de marketing utilizó para hacer crecer su empresa?
Dan creó la API Scraper y se encargó del marketing interno. Él y su primer equipo pedían con frecuencia lecciones a los blogs de desarrolladores y patrocinaban tanto canales de YouTube como blogs de desarrolladores para publicitar la herramienta. También pusieron en marcha nuestro programa de afiliados.
La mayor parte de nuestro tráfico orgánico y de nuevos visitantes procede de entradas de blog. El equipo inicial había cobrado impulso con una entrada de blog en la que se describían los tipos de empresas que utilizan raspadores web. La siguiente sección incluía los diez primeros puestos de varios temas relacionados con el rastreo web.
Ahora estamos haciendo más hincapié en mejorar nuestro enfoque de marketing. Con la ayuda de contratistas externos y una mayor financiación para SEO, prevemos que al rediseñar nuestro sitio web podremos construir páginas más distintivas que atraigan a los usuarios y mejoren su experiencia.
¿Qué está haciendo ahora? ¿Cuáles son sus objetivos a largo plazo?
Un comercial, desarrolladores de software, propietarios de empresas e inversores forman el equipo. Nuestro personal incluye a Ian Kerins, que supervisa el marketing y tiene una gran experiencia sobre el sector. La mayor parte del trabajo de nuestro equipo corre a cargo de Ian Williams, nuestro ingeniero principal y miembro fundador del equipo de Scraper API antes de la compra. Tim, Tobias y Ulrich también contribuyeron a la fundación de SaaS.group, nuestra empresa matriz. En Alemania, Tim y Ulrich son hombres de negocios e inversores increíblemente poderosos, y Tobias tiene una gran experiencia en startups. Realmente respeto la amplitud de conocimientos, la creatividad de pensamiento y la amabilidad sin parangón de mis colegas.
Me complace anunciar que los cambios que hemos estado implementando han tenido un gran comienzo. Este año queremos contratar a más trabajadores, y la familia Scraper API seguirá creciendo en los próximos años. Los grandes sitios web siguen viendo mal el raspado de datos (sobre todo los que se raspan con regularidad), de ahí que la mayor parte de las empresas y empresarios dedicados al raspado trabajen en secreto. Una API original es scraper. Desde la adquisición de SaaS.group, nos hemos concentrado cada vez más en la recuperación de datos escalable con soporte de privacidad. Aunque realmente pensamos que es aceptable recopilar información de acceso público de Internet, hacemos todo lo posible por salvaguardar la privacidad de las personas. Nuestro objetivo a largo plazo es convertirnos en un servicio de limpieza de categoría empresarial que ofrezca todas las capacidades y el rendimiento que necesitan las grandes empresas.
¿Qué es lo que más ha aprendido desde que compró Scraper API?
Una de las lecciones más importantes que he aprendido de mi experiencia en Scraper API es que la paciencia y un equipo de apoyo son esenciales para el éxito de la fase de adquisición y transición. Aún quedan muchas incógnitas y sorpresas por resolver, aunque creas que sabes todo lo que hay que saber sobre la empresa que vas a comprar. Cuando se trabaja como un gran equipo, todos pueden ayudarse mutuamente, lo que agiliza el procedimiento.
Afortunadamente, el personal también fue adquirido, por lo que pudimos beneficiarnos de sus profundos conocimientos del sector. He aprendido que las startups con un impulso inicial tienen muchos retos con los que hay que aprender a convivir o invertir esfuerzos en superarlos, ya que anteriormente he trabajado en gran medida con empresas (LogMeIn, T-Systems, etc.).
El juego del gato y el ratón que supone el scraping es análogo al que juegan los anunciantes y los programas de bloqueo de anuncios. La tecnología que creamos es realmente puntera cuando se trata de estar al tanto de las estrategias de bloqueo más recientes; el juego del gato y el ratón era antes un procedimiento manual, pero ahora estamos creando formas más nuevas y autónomas de mantenerse desbloqueado.
¿Cuáles fueron los obstáculos más difíciles que superó? ¿Cuáles fueron sus mayores errores?
Para nosotros, conocer la tecnología era el mayor reto. Necesitábamos asegurarnos de que sabíamos lo que ya se había construido y cómo ejecutar las mejoras necesarias porque Scraper API era una empresa establecida en el momento de la adquisición. Una biblioteca CURL (URL de cliente) altamente escalable no es una plataforma de scraping. Años de experiencia y pruebas de lo que los clientes han demandado a lo largo del tiempo están esencialmente codificados en el código fuente. Puede verse de forma similar a como se ven los anillos de edad de un árbol. Dan nos ayudó durante los seis meses que duró la transición, a pesar de que fue todo un reto acostumbrarse al nuevo producto.
Para satisfacer a diario las demandas de nuestros clientes, minimizar la deuda tecnológica y ofrecer nuevas funciones y mejoras, uno debe supervisar continuamente los esfuerzos como líder del equipo de ingeniería. Es una tarea ardua, y sé que no siempre la completamos a la perfección.
El equipo tuvo problemas con la contabilidad antes de la compra; según Dan, habría sido mejor contratar a alguien antes. Era esencial manejar las finanzas y hacer la transición a una nueva estructura de cargos para empezar 2021 con un producto estable y objetivos ambiciosos.
¿Qué equipos y fuentes recomendaría?
Utilizamos CanIRank para que nos ayude con el SEO y ponemos en práctica sus recomendaciones para mejorar nuestros esfuerzos de marketing entrante. Prerender es una herramienta útil para añadir codificación en nuestro sitio web que aumenta su exposición en las páginas de resultados de los motores de búsqueda, y Snip.ly es una gran herramienta para acortar URL.
Los libros Don't Make Me Think de Steve Krug, Emotional Grit de la Dra. Neeta F. Bhushan y Managing Humans: Biting and Humorous Tales of a Software Engineering Manager de Michael Lopp son absolutamente cruciales para mí. Para los jefes de equipo, Managing Humans es a la vez humorístico y práctico, Emotional Grit me ha convertido en un líder más comprensivo, y Don't Make Me Think es un clásico para desarrolladores que me gusta releer de vez en cuando.
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