Auditoría de Salud de Datos
Data Health Check con índice de calidad, anomalías detectadas y prioridades de corrección.
Arquitectura & Analítica Predictiva de Datos
Inteligencia de Datos IA
Limpia, estandariza y enriquece la base de datos de su empresa mediante algoritmos e Inteligencia Artificial. Transforme registros desordenados en una fuente de verdad confiable para alimentar decisiones estratégicas y modelos predictivos.
Tecnología & Procesamiento
Ecosistema de Datos
ChatGPT'%20d='M12%2024A14.304%2014.304%200%200%200%200%2012%2014.304%2014.304%200%200%200%2012%200a14.305%2014.305%200%200%200%2012%2012%2014.305%2014.305%200%200%200-12%2012'/%3e%3c/svg%3e "Google Gemini")
Google Gemini
ClaudeNormalización, enriquecimiento y scoring en tiempo real
Diagnóstico
De la fricción por datos basura a un sistema Data First
Comparación directa entre la operación actual y el estándar que implementamos sobre su base de datos.
Situación actual / Problema
- Prospección IneficienteEquipos perdiendo horas investigando manualmente el perfil, industria y tamaño de las empresas.
- Operaciones & TIBases de datos con duplicados, errores de formato y campos incompletos que rompen la analítica.
- Dirección ComercialIncertidumbre sobre qué prospectos priorizar o qué clientes están en riesgo de cancelación.
Nuestra Solución: Inteligencia de Datos IA
- Prospección IneficientePipeline de Enriquecimiento Automático conectado a APIs que completa la ficha del cliente en segundos desde su correo.
- Operaciones & TIWorkflows de deduplicación y corrección ortográfica que elevan el índice de salud del dato por encima del 95%.
- Dirección ComercialAlgoritmos de Scoring Predictivo (Lead Scoring) y detección de riesgo de fuga (Churn Prediction) directo en su CRM.
Hoja de ruta
Fases de Implementación y Metodología
Un despliegue gradual y auditable, con un KPI verificable al cierre de cada fase.
- Fase 01
Planificación & Auditoría (Data Health Audit)
Diagnóstico profundo (AS-IS) buscando anomalías, duplicados y establecimiento de la línea base de salud de datos.
Informe de Salud de Datos entregado con índice de calidad inicial.
- Fase 02
Mapeo & Arquitectura de Datos (TO-BE)
Diseño del modelo de datos ideal, definición de reglas de limpieza, pipelines de enriquecimiento y modelos predictivos.
Arquitectura de Datos y Diccionario de Propiedades aprobado.
- Fase 03
Configuración por Sprints Tecnológicos
Sprints ágiles de limpieza y normalización (deduplicación), enriquecimiento vía APIs externas y algoritmos de scoring de prospectos y churn.
Modelos de scoring y flujos de enriquecimiento activos en entornos de prueba/CRM.
- Fase 04
Go-Live & Soporte Continuo
Lanzamiento en vivo, capacitación de usuarios y monitoreo en tiempo real. Transición a soporte de mejora continua con SLA garantizado.
Base de datos con más de 95% de índice de salud y SLA de mantenimiento activo.
Visualización
Panel de Lead Scoring y Salud de Datos
Monitoree el avance del enriquecimiento, la resolución de duplicados y la intención de compra predictiva de cada cuenta.
CRM Data Health
Panel de Salud de Datos & Lead Scoring
Índice de salud del dato96%
Contactos enriquecidos88%
Duplicados resueltos73%
Buyer Intent Score (predictivo)
- Constructora Andes SpAIntención alta92
- Grupo Logístico NorteIntención media74
- Retail Cordillera Ltda.En nutrición41
Scoring recalculado con cada interacción registrada en el CRM.
Entregables
Entregables clave y tecnología
Todo el proyecto queda documentado, operativo y medible dentro de su propio CRM.
Pipeline de Enriquecimiento Automático
Completado automático de industria, tamaño y tecnologías de cada cuenta desde el correo corporativo.
Modelos Predictivos
Lead Scoring para priorizar prospectos y Churn Prediction para anticipar riesgo de fuga.
Tableros de Calidad de Datos
Reportes de completitud, duplicados resueltos y evolución del índice de salud en el tiempo.
HubSpot CRMAWS Data ServicesInsider OneAPIs RESTOpenAIApollo
Modelo de Inversión: Setup Fee (implementación del proyecto) + Fee Mensual de mantenimiento y soporte continuo (SLA).