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 - Ecosistema de Awtana"){kind=small}
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.
RESULTADOS Y CLIENTES
- 10+
- Años de experiencia
- 300+
- Proyectos realizados
- 98%
- Satisfacción del cliente
Servicio TOP para cliente discreto
“Esa sensación de conocer a alguien y sentir que lo conoces de toda la vida define nuestra experiencia con Awtana. Pese a nuestra brecha tecnológica, lograron engancharnos a HubSpot a tope. La flexibilidad y la asistencia, siempre con el mejor ánimo, fueron claves para incorporar esta herramienta en nuestro ADN.”
Reseña Verificada de HubSpot Partner
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).
Preguntas frecuentes
¿Qué incluye la solución de Inteligencia de Datos IA?
Incluye limpieza, estandarización y enriquecimiento de la base de datos, más la activación de calificación predictiva de prospectos.
- Limpieza: duplicados, registros inválidos y campos vacíos.
- Estandarización: formatos de identificadores, teléfonos y países.
- Enriquecimiento: industria, tamaño y datos firmográficos.
- Activación: modelo de lead scoring conectado al CRM.
¿Cómo se garantiza el cumplimiento normativo en el tratamiento de datos?
El tratamiento se realiza bajo acuerdos de confidencialidad, con datos cifrados y accesos mínimos, alineado con la normativa de protección de datos aplicable.
- Base legal y consentimiento verificados antes de activar campañas.
- Gestión de bajas y supresión de contactos.
- Registro de auditoría de operaciones sobre la base.
¿Qué se necesita para construir un modelo de lead scoring predictivo?
Se necesita un historial mínimo de 12 meses de oportunidades ganadas y perdidas, con motivo de cierre registrado.
- Volumen suficiente de casos positivos y negativos.
- Atributos firmográficos y de comportamiento disponibles.
- Definición clara del evento objetivo a predecir.
¿Es compatible con software legado o bases fuera del CRM?
Sí. Se procesan bases en planillas, sistemas propietarios y bases de datos, y se cargan al CRM ya normalizadas.
- Ingesta desde CSV, bases SQL o exportaciones periódicas.
- Mapeo de campos documentado antes de la carga.
- Proceso repetible para mantener la calidad en el tiempo.
¿Cómo se mantiene la calidad de datos después del proyecto?
Con reglas de validación en el punto de entrada, monitoreo de completitud y, opcionalmente, el Agente de Optimización de Datos.
- Validaciones obligatorias en formularios y objetos del CRM.
- Tablero de higiene con umbrales de alerta.
- Rutinas periódicas de deduplicación automática.
¿Cuánto demora la implementación?
Entre 4 y 10 semanas según el volumen de registros y la cantidad de fuentes involucradas.
- Semanas 1-2: auditoría y diccionario de datos.
- Semanas 3-6: limpieza, estandarización y enriquecimiento.
- Semanas 7-10: scoring, tableros y capacitación.
¿Cómo se traduce en reducción de costos operativos?
Se reduce el costo eliminando contactos inválidos, evitando envíos duplicados y disminuyendo el tiempo de búsqueda manual de información.
- Menor costo por contacto en plataformas tarificadas por volumen.
- Menos horas de trabajo administrativo por vendedor.
- Mejor foco comercial sobre los prospectos con mayor probabilidad.
¿Cuál es el modelo de inversión?
Proyecto con Setup Fee según volumen de registros, con opción de retainer para mantenimiento continuo de la calidad de datos.
- Estimación previa a partir de una muestra diagnóstica.
- Entregable con métricas antes y después del proceso.
- Retainer opcional de higiene mensual.