Analítica Web & Datos

Representación visual gráfica mediante una escala de colores térmicos que muestra dónde hacen clic, mueven el cursor o desplazan la pantalla los usuarios en una página web.

Estrategia de modelado que traduce los 6 bits binarios (números del 0 al 63) proporcionados por Apple en acciones de negocio clave del usuario en una aplicación móvil.

Técnica estadística y econométrica avanzada que cuantifica el impacto en ventas de todas las actividades de marketing (digitales y tradicionales) junto con variables externas de mercado.

Técnica econométrica y estadística avanzada que cuantifica el impacto causal de cada canal de marketing sobre las ventas combinando datos agregados históricos con conocimiento previo (priors).

Clase de algoritmos de muestreo computacional que permite aproximar numéricamente la distribución posterior de modelos bayesianos complejos de alta dimensionalidad.

Disciplina metodológica y tecnológica que define, unifica y gestiona los datos maestros de la empresa para garantizar consistencia y precisión global.

Diseño cuasi-experimental que agrupa y empareja mercados geográficos de características comerciales y demográficas similares para aplicar publicidad en unos y mantener otros como control.

Objetos de base de datos que almacenan físicamente en disco el resultado computado de una consulta SQL compleja y se actualizan automáticamente ante cambios.

Estructura analítica que modela los términos de interacción multiplicativa entre pares de canales de medios para cuantificar el beneficio de su presencia simultánea.

Componente algorítmico que permite a un modelo de IA ponderar y enfocar dinámicamente diferentes partes de una secuencia de datos según su relevancia contextual.

Diferenciación cognitiva entre el recuerdo de vivencias temporales específicas (episódica) y el conocimiento abstracto de hechos y conceptos generales (semántica).

Paquete experimental de código abierto desarrollado en lenguaje R por Meta Marketing Science que utiliza algoritmos genéticos y regresión Ridge para calibrar MMM.

Estándar industrial de medición de retención en aplicaciones móviles y plataformas digitales que calcula el porcentaje de usuarios que regresan exactamente al Día 1 (L1), Día 7 (L7) o Día 30 (L30) tras la instalación.

Acciones secundarias de bajo compromiso que un usuario realiza en un sitio web (descargar una guía, ver un video, añadir a favoritos) que indican interés progresivo antes de la compra definitiva.

Métrica compuesta creada por Moat (Oracle) que califica la atención de un anuncio de video del 0 al 100 evaluando visualización en pantalla, tiempo de exposición y nivel auditivo.

Degradación progresiva del rendimiento predictivo o precisión de un modelo de IA en producción provocada por cambios en los datos del entorno o en el comportamiento del consumidor.

Ciberataque avanzado que consulta reiteradamente un modelo de IA para reconstruir de forma inversa y extraer los datos personales privados utilizados durante su entrenamiento.

Uso de algoritmos predictivos e inteligencia artificial por parte de Google y Meta para estimar con rigor estadístico las conversiones reales que no pudieron observarse directamente debido a bloqueos de cookies o rechazo de consentimiento.

Algoritmo de Machine Learning que analiza variables históricas para calcular la probabilidad porcentual de que un cliente específico cancele su suscripción en los próximos meses.

La regla o conjunto de algoritmos que determina cómo se asigna el crédito y valor de una conversión o venta entre los distintos puntos de contacto por los que pasó el cliente.

Algoritmo de aprendizaje supervisado que califica en tiempo real el riesgo porcentual de que un cliente abandone o no renueve su suscripción antes de que la baja ocurra formalmente.

Conjunto modular de herramientas en la nube diseñadas para integrar, transformar, almacenar y activar datos de clientes con máxima velocidad y bajo mantenimiento.

Plataforma pionera de observabilidad de datos que detecta, alerta y diagnostica automáticamente problemas de calidad en pipelines de negocio mediante Machine Learning.

Práctica estadística donde una plataforma analítica analiza solo una muestra representativa de los datos en lugar de la totalidad para entregar reportes más rápidos en sitios con tráfico masivo.

Fenómeno estadístico que se produce cuando dos o más canales o variables predictoras de marketing están fuertemente correlacionadas entre sí, dificultando aislar el impacto individual.

Escala de cuatro niveles (0 a 3) implementada por Apple que determina cuántos datos de atribución se devuelven en función del volumen total de instalaciones de una campaña.

Obligación perentoria de notificar formalmente cualquier incidente de seguridad que afecte a datos personales a la autoridad de control en un plazo máximo de 72 horas.

Monitoreo integral y proactivo de la salud de los datos a través de cinco pilares: frescura, volumen, esquema, linaje y distribución estadística.

Estrategia de modelado que desnormaliza por completo hechos y dimensiones en una única tabla ancha masiva para maximizar la velocidad de consulta en Cloud Warehouses.

Mecanismos tecnológicos que transmiten automáticamente las preferencias de exclusión del consumidor a través de su navegador o dispositivo.

Protocolo de validación donde el modelo econométrico se entrena con un período histórico de datos y se evalúa su capacidad predictiva sobre un período posterior no visto.

Fragmentos de texto estandarizados que se añaden al final de una URL para que las herramientas analíticas identifiquen la procedencia exacta del tráfico que llega a la web.

Técnicas de optimización de bases de datos que dividen y ordenan físicamente las tablas masivas para escanear solo las porciones necesarias, reduciendo costos y tiempo.

Fragmento de código invisible (JavaScript o imagen de 1x1 píxel) insertado en un sitio web para recopilar datos sobre el comportamiento y las acciones que realizan los visitantes.

Prueba de validación y falsación metodológica donde se simula una campaña publicitaria ficticia en fechas o geografías donde no ocurrió para verificar la solidez del modelo.

Ecosistema de software seguro que permite a múltiples empresas compartir, conectar y analizar conjuntos de datos de clientes sin exponer la privacidad de los usuarios.

Método de seguimiento fiable que registra conversiones comunicando el servidor de la tienda con el de la red de afiliados mediante peticiones HTTP seguras.

Distribución de probabilidad que resulta de combinar los priors teóricos con la evidencia empírica observada en los datos históricos de ventas y marketing.

Modelos de visión artificial que predicen con más del 90% de precisión dónde mirarán los ojos de los consumidores en los primeros 3 a 5 segundos de ver un anuncio.

Marco matemático riguroso que permite extraer información analítica colectiva de una base de datos inyectando ruido controlado para garantizar el anonimato individual.

Mecanismo de Privacy Sandbox que permite recopilar y generar informes de datos agregados con preservación de la privacidad desde entornos de almacenamiento aislados.

Protocolo criptográfico que permite a dos organizaciones calcular la intersección común de sus bases de clientes sin revelar ningún registro no coincidente.

Operación de álgebra lineal que multiplica los componentes coincidentes de dos vectores y los suma, calculando afinidad de forma ultrarrápida en hardware GPU.

Métrica que mide qué porcentaje vertical de una página web recorre un visitante hacia abajo durante su sesión de lectura.

Técnica estadística de Machine Learning que calcula la probabilidad individual de que un consumidor realice una acción determinada en el futuro próximo.

Técnica estadística cuasi-experimental que empareja individuos expuestos a una campaña publicitaria con individuos no expuestos que comparten características observables idénticas para mitigar el sesgo de selección.

Diferenciación legal crítica: los datos pseudonimizados siguen sujetos al RGPD porque pueden reidentificarse con información adicional, mientras que los datos verdaderamente anonimizados escapan a la regulación.

Tratamiento de datos personales que reemplaza identificadores directos por identificadores artificiales de modo que la información no pueda atribuirse sin datos adicionales.

Métrica compuesta que agrega todas las interacciones digitales y humanas realizadas por los diferentes empleados de una misma empresa hacia la marca.

Biblioteca de código abierto en Python construida sobre PyMC diseñada específicamente para crear, validar y optimizar modelos bayesianos de Marketing Mix Modeling y Customer Lifetime Value.

Mecanismo de optimización que lee únicamente los bloques de disco relevantes filtrados por fecha o categoría, ignorando el resto de los petabytes de la tabla.

Métricas estadísticas complementarias utilizadas para evaluar la precisión y el error porcentual de ajuste de un modelo econométrico frente a las ventas reales históricas.

Diseño de investigación riguroso donde los participantes son asignados de forma estrictamente aleatoria a un grupo expuesto al anuncio o a un grupo de control no expuesto.

Capacidad tecnológica de monitorear y correlacionar las interacciones de un mismo usuario a lo largo de sus diferentes pantallas (móvil, escritorio, tableta, Smart TV).

Distinción entre los datos brutos e inalterados tal como se reciben de las APIs y los datos limpios, transformados y listos para la toma de decisiones.

Mecanismo de seguridad que restringe el acceso a bases de datos y reportes en función del rol laboral de cada usuario dentro de la organización.

Segunda fase de refinamiento en motores de búsqueda donde un modelo de red neuronal evalúa conjuntamente la consulta y los candidatos para reordenarlos por relevancia exacta.

Algoritmo que unifica y fusiona múltiples clasificaciones de búsqueda diferentes asignando una puntuación basada en la posición ordinal de cada documento en cada lista.

Tecnología a nivel de sistema operativo en televisores inteligentes que identifica ópticamente qué programa, canal o comercial se reproduce en la pantalla en tiempo real.

Motor de streaming ultrarrápido compatible con la API de Kafka, programado en C++ sin Java ni ZooKeeper, optimizado para mínima latencia y bajo consumo de recursos.