Neural Asseembly

Descripción

Una empresa pionera en el desarrollo de maquinaria de envasado modular y servicios a medida para una amplia variedad de sectores, desde el farmacéutico y el cosmético hasta las bebidas, la alimentación, la confitería y los productos técnicos, buscaba una solución dinámica para centralizar y visualizar sus datos de marketing y ventas. Con una extensa red de fuentes de datos y el objetivo de tomar decisiones más rápidas e inteligentes, la empresa colaboró con nuestro equipo para desarrollar e implantar un sistema de informes en Power BI adaptado a sus necesidades específicas.

Reto

Datos dispersos, información inconexa. Las actividades de marketing y ventas de la empresa se desarrollaban en varias plataformas, cada una de las cuales generaba una gran cantidad de datos valiosos. Desde las campañas de LinkedIn hasta los embudos de ventas del CRM, la empresa tenía dificultades para reunir todos estos datos en una única vista práctica. Entre los principales problemas estaban:

• Sistemas aislados: los datos estaban repartidos entre LinkedIn, LinkedIn Ads, Google Analytics 4 (GA4), Google Search Console (GSC), YouTube, medios impresos y digitales de relaciones públicas, y plataformas CRM como Dynamics y HubSpot.
• Informes manuales: los equipos de marketing y ventas dependían de métodos de elaboración de informes manuales que requerían mucho tiempo.
• Visibilidad limitada: la falta de información en tiempo real sobre el rendimiento de las campañas y el seguimiento de los leads dificultaba la toma de decisiones ágiles basadas en datos.

Solución

Un ecosistema de datos unificado basado en análisis modernos

Para abordar estos retos, nuestro equipo desarrolló una solución escalable de informes en Power BI basada en una arquitectura de datos integrada. Con las siguientes herramientas y tecnologías, creamos un flujo de datos fluido que alimenta los paneles de Power BI con información en tiempo real.

Stack tecnológico

• Ingesta de datos: Airbyte, una herramienta ETL flexible y de código abierto para conectar distintas fuentes de datos.
• Almacén de datos: BigQuery, una capa escalable de almacenamiento y transformación para grandes conjuntos de datos.
• Inteligencia empresarial: Power BI, paneles intuitivos para análisis de autoservicio y visualizaciones avanzadas.
• Gestión de las relaciones con clientes: Dynamics CRM y HubSpot, fuentes clave de datos de ventas y fidelización de clientes.

Fuentes de datos

• LinkedIn (orgánico y anuncios)
• Google Analytics 4 (GA4)
• Google Search Console (GSC)
• YouTube y relaciones públicas (medios impresos y digitales)
• Leads de Dynamics CRM (totales y ganados)

Resultados

De la complejidad a la claridad: resultados cuantificables

• Un 50 % menos de tiempo dedicado a los informes: los flujos de datos y los paneles automatizados sustituyeron los procesos manuales, lo que permitió a los equipos recuperar varias horas cada semana.
• Decisiones en tiempo real: la dirección puede consultar información actualizada desde cualquier dispositivo, lo que facilita tomar decisiones ágiles basadas en datos.
• Visión unificada del ROI de marketing: al integrar los datos de todas las campañas en un único panel de Power BI, la empresa obtuvo una visión completa del ROI de sus acciones de marketing en LinkedIn, relaciones públicas y YouTube. Además, al incorporar datos de seguimiento de leads de Dynamics CRM, pudo medir el impacto real de sus campañas de marketing y vincular directamente la inversión publicitaria con la captación de clientes.