21 servicios listos para implementar. Estrategia de datos, data platform, tracking, dashboards, activación y predicción con la fuente, la fecha y el error medidos. Cada uno con su alcance, sus entregables y su glosario.
Decidir antes de construir: auditoría de fuentes, mapa de decisiones, modelo de métricas y un plan por fases con responsables.
Estrategia de datos y analítica: auditoría de fuentes, mapa de decisiones, modelo de métricas, plan de datos por fases y ritmo de revisión con responsables.
Auditoría y diagnóstico de datos: inventario de fuentes, análisis de calidad, cobertura de datos, trazabilidad, coste real y plan de corrección priorizado.
Modelo de KPI y métricas: definiciones con dueño, árbol de métricas, umbrales, cuadro de mando ejecutivo y control de cambios para que todos vean lo mismo.
Análisis de competencia y mercado: mapa del sector, share of search y de voz por competidor, huecos de cobertura, tamaño de la oportunidad y plan de entrada al mercado.
Lo que sostiene el dato: almacén central, pipelines con alertas, integraciones con contrato y control del coste de consulta.
Data platform y data warehouse: arquitectura en la nube, modelo estrella, cargas incrementales, optimización de costes, monitorización y documentación del esquema.
Pipelines de datos y ETL: extracción incremental, transformaciones versionadas, idempotencia, reintentos, alertas, control de calidad y documentación de cada carga.
Integraciones y APIs de datos: webhooks, conectores nativos, sincronización entre CRM, e-commerce, advertising y producto, control de errores y documentación de contratos.
Del dato a la lectura: cuadros por audiencia, análisis de cohortes y reporting que se genera solo y llega con contexto.
Dashboards ejecutivos y BI: diseño de cuadros por audiencia, jerarquía visual, filtros útiles, comparativas, KPI por sección y entrega con la lectura del dato.
Analítica de producto y cohortes: activación, retención, abandono, análisis por cohorte, frecuencia de uso, recorridos de usuario y alertas de fuga.
Reporting y KPI automáticos: informes programados, alertas por umbral, histórico de series, comparativas y lectura ejecutiva con contexto y siguiente acción.
Lo que se mide y con que calidad: plan de medición, tracking en servidor y consentimiento con bloqueo real y registro auditable.
Plan de tracking y medición: eventos y parámetros definidos, nomenclatura, taxonomía, plan de medición por funnel, QA y diccionario de eventos.
Tracking server-side y GTM: contenedor en servidor, webhooks de conversiones, modo de consentimiento, recuperación de eventos, deduplicación y control de latencia.
Consentimiento, cookies y RGPD: banner con lógica de consentimiento por categoría, bloqueo real de etiquetas, registro auditable, modo según GDPR y buenas prácticas.
El dato en acción: audiencias activadas en los canales, segmentos con criterio escrito y tests con la muestra calculada.
Activación de datos en marketing: definición de audiencias, segmentación por comportamiento, campañas activadas con datos, incrementality y medición del retorno real.
Experimentación y tests A/B: framework de experimentos, cálculo de muestra, calendario de tests, diseño de un test, análisis con intervalos y documento de aprendizajes.
Segmentación y audiencias: criterios de segmentación, comportamiento y valor, tamaño de cada grupo, árboles de decisión, rotación de audiencias y control de solapamiento.
Predecir con el error medido: forecast de demanda, scoring de churn y modelos de machine learning que se pueden explicar.
Predicción de demanda y forecasting: modelos de forecast por SKU, backtesting, intervalos de confianza, comparación con el método simple, reentrenamiento y alertas de desviación.
Churn scoring y predicción de abandono: modelo de riesgo de fuga, variables de comportamiento, umbrales por segmento, activadores de retención y medición del churn evitado.
Modelos de machine learning: clasificación y propensión, feature store, validación cruzada, interpretabilidad, despliegue y monitorización de deriva en producción.
Confianza en el dato: catálogo con dueños, política de acceso y reglas de calidad que se aplican y se revisan.
Gobierno del dato: catálogo de datos, propiedad y responsables, política de acceso, catálogo de métricas, comité de datos y cumplimiento normativo.
Calidad de datos y deduplicación: perfilado de fuentes, reglas de completitud y validez, deduplicación de contactos, resolución de identidad y monitorización de calidad.
Combinaciones optimizadas segun madurez digital y objetivos. Todos los packs se pueden personalizar tras la auditoria gratuita. Lee la guía completa de Data y Analisis para el contexto teórico.
Para marcas que miden a medias. Ordenamos las fuentes, definimos las métricas clave y ponemos en marcha el primer panel.
El más elegido. Plataforma de datos, tracking fiable, cohortes, activación de audiencias y tests con muestra calculada.
Para organizaciones con varias marcas, alto volumen y varios equipos. Gobierno del dato, predicción y SLA con equipo senior.
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