En el ecosistema actual, los datos son el activo más valioso, pero solo si se transforman en decisiones. En este proyecto, diseñé y ejecuté una arquitectura de datos robusta para unificar fuentes de Marketing, Ventas y Negocio, permitiendo ayudar a calcular métricas críticas como el CAC, LTV y ROI. Senté las bases para que este proyecto de medición desde la ingesta de data inicial hasta la integración de dashboards de rendimiento.
1. El Core: Arquitectura de Datos y Pipeline ETL
Para que un dashboard sea confiable, la ingesta debe ser impecable. Implementé una infraestructura escalable utilizando tecnologías de Google Cloud y AWS:
- Data Lake y Almacenamiento: Centralizamos la información en BigQuery y Amazon Athena, creando un entorno híbrido que permitía consultar grandes volúmenes de datos.
- Transformación con Dataform: Utilicé Dataform para el modelado de datos dentro de BigQuery, permitiendo que las transformaciones SQL fueran colaborativas y versionadas.
- Optimización Técnica: Implementé tablas particionadas para mejorar el rendimiento de las consultas y reducir costos operativos.
- Automatización: Configuramos Cloud Scheduler para orquestar los procesos de ETL, asegurando que los dashboards estuvieran siempre actualizados sin intervención manual.
2. Integración Multi-Plataforma: De HubSpot a AWS
El reto principal fue conectar el CRM HubSpot con el entorno de Amazon Athena:
- Entendimiento de Negocio: Analicé a fondo las tablas de la base de datos de HubSpot para mapear el viaje del cliente (Customer Journey).
- Flujo de Datos: Diseñé el flujo para que los datos de ventas viajaran hacia el Data Lake en AWS, donde mediante Amazon Athena realizamos consultas SQL avanzadas para cruzar la información con otros silos de datos de la empresa.
3. Power BI: Análisis Financiero y de Crecimiento
El dashboard en Power BI se convirtió en la herramienta principal para la alta gerencia, con el objetivo de medir la rentabilidad real:
- Métricas de Negocio: Cruce de fuentes de ventas, costos de marketing y gastos operativos para obtener el CAC (Costo de Adquisición), LTV (Lifetime Value) y el ROI (Retorno de Inversión).
- Reportería Avanzada: Combinación de fuentes heterogéneas para identificar qué canales de venta eran realmente rentables a largo plazo.
4. Looker Studio: Control Total de Marketing Digital
Para el equipo operativo de Marketing, desarrollamos dashboards en Looker Studio con un enfoque de Analítica Avanzada de Funnels:
- Conexiones nativas y conectores: Integración de Google Analytics 4, Meta Analytics y Google Ads.
- Visión Multi-Producto: Creamos vistas consolidadas para todos los productos del negocio, permitiendo comparar el rendimiento de las campañas en tiempo real.
- Calidad de la Ingesta: Aseguramos la correcta configuración de los eventos y conversiones en los funnels, ya que una medición precisa es la base de cualquier decisión de optimización.
5. El Valor Agregado: De Datos a Insights
Este proyecto no se trató solo de crear gráficos, sino de establecer una única fuente de verdad (Single Source of Truth). La combinación de un backend de datos potente (BigQuery, Athena, Dataform) con una visualización estratégica (Power BI, Looker Studio) permitió a la empresa:
- Detectar fugas de presupuesto en campañas de marketing.
- Identificar los segmentos de clientes con mayor LTV.
- Agilizar la toma de decisiones basada en datos reales y no en suposiciones.
