Estrategia & Datos
- Estrategia de datos y analítica
- Auditoría y diagnóstico de datos
- Modelo de KPI y métricas
Agencia Data Analytics
El dato que sostiene la decisión.
Todo nuestro servicio como Agencia Data Analytics en cinco módulos conectados, desde servicios, diccionario, casos, opiniones hasta preguntas frecuentes. De la fuente que no cuadra al panel que decide.
Cinco recursos estratégicos, una metodología.
Te organizamos toda el área de Content Marketing en cinco módulos navegables que van desde servicios y diccionario hasta casos, opiniones y FAQ, todos conectados entre sí para que pases del concepto al caso verificado sin perder el hilo.
01 · Servicios
21 servicios Data Analytics
/data/servicios/
Estrategia, auditoría, modelo de métricas, plataforma, pipelines, tracking, dashboards, activación y predicción con un plan detrás.
02 · Diccionario
51 términos
/data/diccionario/
Atribución, cohortes, pipeline, forecast, churn scoring, calidad del dato, incrementalidad y KPI con su definición.
03 · Casos
37 casos de éxito
/data/casos/
Marcas que dejaron de discutir el mismo número y pasaron a decidir con el dato, y equipos que dejaron de exportar a mano.
04 · Opiniones
156+ reseñas verificadas
/data/opiniones/
4,9/5 con reseñas verificadas de clientes que gestionamos, sin testimonios comprados ni reseñas seleccionadas.
05 · FAQ
15 preguntas clave
/data/faq/
Coste, plazos, RGPD, calidad del dato, predicción y con qué frecuencia. Las respuestas que más nos hacen.
Cómo lo aplicamos
Un dato que se nota en la decisión y en el cierre.
Como agencia de marketing con 10 años de experiencia, no montamos cuadros de mando para enseñarlos. Cada cifra tiene su fuente, su definición y su fecha, y cada panel existe porque alguien tiene que decidir con él. Si un dato no sostiene ninguna decisión, no lo medimos.
- Auditoría antes que arquitectura: primero sabemos qué datos hay, qué calidad tienen y qué decisión falta por tomar.
- Plataforma que se sostiene con modelo estrella, cargas incrementales y alertas con contexto en cada pipeline.
- Tracking que no depende del navegador, con plan de medición, nomenclatura versionada y consentimiento con bloqueo real.
- Paneles que se leen en dos minutos y que llegan con la variación y su causa más probable, no solo con el número.
- Activación con retorno incremental: audiencias que se usan en campañas y tests con la muestra calculada.
- Predicción con error medido, con backtesting, intervalo de confianza y el alerta cuando la realidad se sale del rango.
Lo que nos hace diferentes como Agencia Data Analytics.
No somos una consultora que instala una herramienta y desaparece. Auditamos qué se va a medir, con qué fuente, con qué calidad y qué decisión va a sostener cada cifra. El dato se nota en la calidad de la decisión, no en el número de dashboards.
Auditoría antes que herramienta
Antes de proponer arquitectura revisamos fuentes, definiciones y calidad. Un modelo bonito sobre datos que no cuadran solo hace más rápido el error.
Sin conflicto de intereses
Cobramos un fee fijo y no un porcentaje del gasto. Si nuestro ingreso dependiera de mover más datos, no podríamos optimizar sin miedo.
Documentado y explicable
Cada pipeline, cada métrica y cada modelo tienen su ficha, su responsable y su fecha de revisión. Nada se sostiene sobre la memoria de nadie.
Cumplimiento y trazabilidad
Consentimiento registrado, acceso por roles y trazabilidad del dato de origen al informe, con la base legal de cada tratamiento.
Cómo trabajamos tu proyecto de Content Marketing.
Cinco fases iterativas. Validamos cada paso antes de pasar al siguiente. La auditoría inicial es gratuita y sin compromiso.
- Diagnóstico
- Modelado
- Medición
- Activación
- Explotación
Fase · 01
Auditoría de datos y plan de analítica
Antes de construir nada analizamos tus fuentes, tus definiciones y tus informes. Detectamos dónde el dato se duplica, dónde las métricas no significan lo mismo y qué decisión se está tomando a ciegas, y te entregamos un plan por fases con su retorno y su responsable. La primera auditoría es gratis y sin compromiso.
Reservar auditoría gratuitaResultados medibles en datos.
Tres proyectos de los ultimos 12 meses con metricas reales y nombres que podemos acreditar cuando el cliente nos autoriza. Todos estan en produccion, no en un portfolio.
001
Ver los 37 casos de éxito
SaaS B2B
002
De 60% de retención aparente a un 41% real
Análisis por cohortes y score de fuga con 14 variables. El churn bajó un 29% en dos trimestres sin tocar el producto.
Retail
003
El 22% de los contactos estaba duplicado
Deduplicación probabilística, modelo estrella y forecast por referencia: -38% de duplicados y -35% de roturas de existencias.
Agencias
Nueve horas semanales recuperadas
Mapa de integraciones y 24 pipelines con idempotencia y alertas es el cero fallos silenciosos en seis meses.
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Preguntas frecuentes
Lo que nos preguntan antes de empezar.
Las cinco preguntas que más nos hacemos en las llamadas comerciales. Si te queda alguna duda más, en la FAQ completa encontrarás 15 respuestas detalladas.
Ver la FAQ completa¿Cuánto cuesta un proyecto de Data Analytics?
Los proyectos arrancan en 1.200 euros al mes con un retainer ajustado al número de fuentes, al volumen de datos y a la madurez del equipo. Antes de firmar nada hacemos una auditoría de datos gratuita, para que sepas qué vas a pagar y qué esperar.
¿Merece la pena un data warehouse propio?
Merece la pena un almacén central, sea en la nube o en servidor. Lo que no suele merecer la pena es comprar una plataforma sin tener el dato limpio: un almacén lleno de datos sin auditar es un archivo caro con muy buen marketing.
¿Cuál es el plazo mínimo para ver resultados?
Entre 4 y 6 semanas se entrega el primer panel con dato fiable y la primera lectura con contexto. El efecto estructural en las decisiones aparece entre el segundo y el tercer mes, que es cuando el equipo empieza a trabajar con el dato en lugar de expediente.
¿Necesito tener datos antes de empezar?
Sí, algo de datos, pero no hace falta que estén limpios. La auditoría de fuentes sirve justamente para eso. Para saber qué hay, cuánto vale y qué se puede arreglar primero. Muchas organizaciones empiezan con datos utilizables en un 70% y ahí es donde más rápido se ve el retorno.
¿Cada cuánto se revisa el sistema?
La carga de datos se vigila a diario con alertas y se revisa semanalmente. El modelo de métricas se revisa trimestral, y el de predicción se reentrena con la cadencia que exija el dato. Cada revisión deja constancia de qué cambió y por qué.
Lo que pasa cuando el dato entra en producción.
Auditoría de fuentes
Revisamos qué datos existen, con qué calidad y quién los mantiene, y te entregamos el margen que se está perdiendo sin que nadie lo mirase.
Ver servicioPlataforma y pipelines
Almacén, modelo estrella y cargas con alertas, con la documentación y el control de coste de cada consulta.
Ver servicioMedición por panel
Eventos con nomenclatura, métricas con definición y cuadros por audiencia que se leen en dos minutos.
Ver servicioDecisión con incremento
Audiencias activadas, tests con muestra calculada y predicciones con su error medido y su intervalo.
Ver servicio