Retail
Escenario tipo: construcción de una plataforma de datos central que unifica ventas de tienda física, e-commerce y marketplace en un único modelo analítico. Perfil 360° del cliente, reporting automático y base para modelos predictivos de churn y demanda.
El retail omnicanal genera datos valiosos en múltiples puntos (TPV, web, app, marketplaces, logística) que raramente están integrados. Sin una plataforma de datos central, el análisis de rentabilidad por canal, la gestión del cliente omnicanal y la optimización de stock son imposibles. Este escenario tipo refleja la situación habitual de retailers medianos con 5-20M€ de facturación que han crecido por canales pero no han unificado su arquitectura de datos.
Un retailer con presencia en tienda física, e-commerce propio y varios marketplaces (Amazon, El Corte Inglés, FNAC) gestionaba sus datos en silos: el TPV de tienda, Shopify, Seller Central y la herramienta de email marketing no estaban conectados. El equipo tardaba días en consolidar el reporting de ventas mensual, no tenía una visión unificada del cliente y no podía analizar qué canal era más rentable ni qué productos tenían mejor margen real por canal.
Construimos una plataforma de datos centralizada sobre BigQuery que ingesta automáticamente los datos de todos los canales, construye el perfil unificado de cliente y genera el reporting automático para el equipo de dirección y operaciones. Sobre esta base, implementamos los primeros modelos de segmentación de clientes y previsión de demanda por SKU y canal.
Auditamos todas las fuentes disponibles: TPV (ventas por tienda, referencia, vendedor), Shopify (órdenes, comportamiento web, clientes), Amazon Seller Central y otros marketplaces, herramienta de email marketing, ERP (stock, costes, proveedores). Evaluamos calidad, cobertura temporal y necesidades de transformación.
Diseñamos el esquema central del data warehouse en BigQuery: tablas de hechos (ventas, devoluciones, visitas) y dimensiones (cliente, producto, canal, tienda, tiempo). Especial atención al modelo de cliente unificado que identifica la misma persona en todos los canales.
Implementamos los conectores de ingesta para cada fuente: Fivetran o Airbyte para Shopify y marketplaces, conectores custom para el TPV, integración con la API del ERP. Cada pipeline actualiza el data warehouse de forma automática (diaria o en tiempo real según el canal).
Construimos los modelos dbt que transforman los datos crudos en tablas analíticas: ventas consolidadas por canal, perfil unificado de cliente, margen por producto y canal, cohorts de clientes. Todas las métricas de negocio definidas en un único lugar, reutilizables en cualquier informe.
Construimos el cuadro de mando en Looker Studio o Power BI con los KPIs clave: ventas diarias/semanales/mensuales por canal, ticket medio, margen bruto, tasa de repetición de compra, stock por referencia. El informe mensual de dirección se genera automáticamente y llega por email el día 1 de cada mes.
Baseline: Reporting manual con datos fragmentados entre canales
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos de unificación de datos retail
Baseline: Sin visibilidad de margen real por canal
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos de unificación de datos retail
Baseline: Sin identificación de clientes entre canales
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos de unificación de datos retail
Depende de las capacidades de exportación del TPV. Si el sistema permite exportar ventas en CSV o tiene una API, podemos construir un conector. En el inventario inicial de fuentes evaluamos la viabilidad técnica de cada integración antes de comprometer el alcance del proyecto.
Para los volúmenes de datos típicos de un retailer mediano (decenas de millones de filas de ventas), BigQuery suele costar entre 50 y 200 €/mes en el modelo on-demand. Es significativamente más económico que un data warehouse on-premise o licencias de herramientas ETL tradicionales. El coste del proyecto de implementación es el principal gasto, no el coste operativo mensual.
Sí, es una integración habitual. El programa de fidelización suele ser la fuente más rica de datos de cliente. Lo incluimos en el pipeline de ingesta y usamos el ID de socio como clave de unificación cross-canal, lo que permite ver el comportamiento del cliente miembro en todos los canales.
Sí para los cambios menores (filtros, nuevas visualizaciones, cambios de KPIs en el informe). Para cambios en el modelo de datos o en los pipelines de ingesta se recomienda tener acceso a un perfil técnico básico o usar el soporte mensual que ofrecemos. Formamos al equipo para que sea autónomo en el uso diario.
Cuéntanos tu situación en 20 minutos y valoramos si tiene solución, qué forma tendría y qué retorno podría esperarse. Sin compromiso.
Construimos tu plataforma de datos central con pipeline automático, modelo semántico y reporting en tiempo real.
Casos de uso específicos para retailers: churn, forecasting, 360° del cliente y optimización de stock.
Señales que indican que es el momento de unificar los datos de tu empresa en una plataforma central.