Analítica Web & Datos

Captura y procesamiento continuo de millones de microinteracciones digitales por segundo a medida que ocurren en apps y sitios web.

Registro sistemático de las acciones e interacciones específicas que los usuarios ejecutan dentro de un sitio web o aplicación móvil (clics, descargas, reproducciones de video).

Diseño de software donde la producción, detección y reacción ante eventos de usuario orquestan dinámicamente todo el ecosistema de marketing digital.

Directrices oficiales que permiten prescindir del banner de consentimiento para herramientas analíticas si los datos se usan exclusivamente para medir audiencia de forma anónima.

Conjunto de métodos matemáticos que abren la "caja negra" de los modelos complejos de machine learning para explicar con exactitud por qué se tomó una decisión sobre un cliente.

Tecnología biométrica y sensórica que registra con precisión milimétrica la trayectoria de la mirada, las fijaciones visuales y las dilataciones pupilares de un usuario frente a un anuncio.

Software de visión artificial e inteligencia artificial que analiza los micromovimientos de los músculos del rostro para identificar emociones primarias universales en respuesta a contenidos.

Tablas centrales de un almacén dimensional que contienen las métricas numéricas agregables de un proceso de negocio junto a claves foráneas hacia dimensiones.

Framework de código abierto que permite a las empresas definir y servir variables de Machine Learning utilizando su infraestructura de datos existente.

Repositorio centralizado que gestiona, documenta y sirve variables de Machine Learning tanto para el entrenamiento de modelos como para inferencias en tiempo real.

Entrenamiento descentralizado de modelos de IA en los propios dispositivos móviles de los usuarios sin que sus datos privados salgan de sus teléfonos.

Información que una empresa recopila directamente de sus propios clientes, suscriptores y visitantes a través de sus canales directos (web, app, CRM, compras).

Servicio gestionado en la nube que automatiza la extracción continua y carga de datos desde cientos de herramientas de marketing hacia el Data Warehouse sin requerir código.

Marcos de métricas computacionales que evalúan de forma automática la fidelidad factual, relevancia de respuesta y precisión de recuperación de un sistema de IA.

Conjunto de soluciones óptimas en un modelo multiobjetivo donde es imposible mejorar un criterio (ej. ajuste estadístico) sin empeorar otro (ej. plausibilidad de negocio).

Capacidad de SKAN 4.0 que permite a los desarrolladores congelar el periodo de medición de una conversión en cuanto el usuario ejecuta la acción más importante.

Medición biométrica de las variaciones involuntarias en la conductividad eléctrica de la piel causadas por la actividad de las glándulas sudoríparas ante la excitación emocional publicitaria.

Modelos virtuales computacionales hiperprecisos que simulan en tiempo real el comportamiento, preferencias y reacciones futuras de clientes individuales a partir de telemetría continua.

Creación de conjuntos de datos artificiales generados mediante algoritmos matemáticos que replican con fidelidad las propiedades estadísticas de datos reales sin comprometer la privacidad.

Marco experimental donde las intervenciones de marketing se asignan aleatoriamente por regiones geográficas en lugar de usuarios individuales, inmune a restricciones de privacidad y cookies.

Transformación matemática que aplica un decaimiento exponencial constante y decreciente al impacto publicitario histórico a lo largo del tiempo.

Administración sistemática de los datos contextuales que describen el origen, formato, taxonomía y significado de los activos y campañas de marketing.

Metodología tecnológica que identifica el momento exacto en que un usuario del grupo de control habría ganado la subasta publicitaria, registrando la impresión hipotética sin gastar presupuesto.

Uso sistemático de repositorios Git para versionar, auditar y gobernar el código SQL, las transformaciones y las definiciones de métricas de la empresa.

Cabecera HTTP o señal JavaScript emitida por navegadores modernos que transmite automáticamente la solicitud del usuario de no vender ni compartir sus datos en todas las webs que visita.

Ficha única y definitiva de un cliente construida seleccionando los atributos más recientes, precisos y verificados de todas las fuentes disponibles.

Data Warehouse serverless de alta velocidad de Google Cloud que ofrece integración directa nativa para exportar y analizar datos de eventos crudos de Google Analytics 4 y Google Ads.

Mecanismo de Google que ajusta dinámicamente el comportamiento de las etiquetas publicitarias según el consentimiento y modela conversiones perdidas mediante machine learning.

Framework bayesiano de última generación desarrollado en Python por Google para modelado de marketing mix a nivel geográfico con integración directa de alcance y frecuencia.

Función de Google Analytics que recopila datos agregados de sesión de aquellos usuarios que han iniciado sesión con su cuenta de Google y tienen activada la personalización de anuncios.

Sistema gratuito de gestión de etiquetas de Google que permite a los equipos de marketing insertar, actualizar y gestionar fragmentos de código y píxeles de seguimiento sin editar el código fuente de la web.

Mapa de conexiones que vincula diferentes piezas de hardware informático asociadas a un mismo individuo, familia o unidad doméstica.

Base de datos relacional que vincula múltiples identificadores y dispositivos a un único perfil unificado de consumidor o de hogar.

Evolución de RAG desarrollada por Microsoft Research que estructura la información en grafos de conocimiento de entidades y relaciones interconectadas antes de consultar a la IA.

Herramienta de código abierto en Python que valida, documenta y perfila conjuntos de datos mediante afirmaciones declarativas llamadas Expectativas.

Función criptográfica unidireccional que transforma un dato personal (como un correo electrónico o teléfono) en una cadena alfanumérica única e irreversible de 64 caracteres.

Variación en la magnitud del impacto causal de una campaña de marketing entre diferentes subgrupos o segmentos específicos de una misma audiencia.

Categoría legal bajo la ley europea para algoritmos que impactan decisivamente en el acceso al crédito, empleo, educación o servicios esenciales de las personas.

Solución de activación de datos que conecta el Data Warehouse con plataformas publicitarias, CRMs y motores de personalización mediante Reverse ETL y Customer 360.

Proceso sistemático de limpieza, desduplicación, estandarización y actualización periódica de las bases de datos de clientes y registros analíticos de una organización.

Plataforma empresarial de gestión de características y catálogo de datos de IA con soporte integrado para búsqueda de similitud vectorial y gobernanza.

Conjunto de métodos y herramientas que hacen comprensibles y transparentes para los humanos las decisiones y predicciones adoptadas por modelos de aprendizaje profundo complejos.

Tecnología que traduce la dirección IP de un visitante anónimo en el nombre de la empresa corporativa propietaria de esa red de telecomunicaciones.

Estructura de datos en forma de red que almacena y vincula todos los identificadores conocidos y anónimos de cada cliente a lo largo del tiempo.

Técnicas analíticas para unificar las múltiples identidades digitales y físicas de un consumidor en un perfil común mediante identificadores exactos o modelos estadísticos.

Proceso de digitalizar, anonimizar y subir registros de clientes provenientes de bases de datos offline hacia plataformas de publicidad digital para su activación.

Estrategia de transferencia que detecta y envía únicamente las filas y campos modificados desde la última sincronización, optimizando ancho de banda y cuotas de API.

Metodología científica y experimental que aísla y mide el impacto causal real y exclusivo de una campaña publicitaria sobre las ventas, separando los resultados que habrían ocurrido de todos modos de forma orgánica.

Algoritmo de grafos multicapa de última generación utilizado por las bases de datos vectoriales para ejecutar búsquedas de vecinos más cercanos ultraveloces con baja latencia.

Comparación histórica entre el enfoque corporativo centralizado normalizado (Inmon) y el enfoque ágil dimensional orientado a procesos de negocio (Kimball).

Método econométrico que emplea una tercera variable externa exógena para estimar el efecto causal de una campaña cuando existe endogeneidad o factores de confusión ocultos.

Conexión nativa gratuita que exporta diariamente los datos crudos y no agregados de cada evento y usuario de GA4 hacia el almacén de datos (data warehouse) BigQuery de Google Cloud.

Rango estadístico de valores dentro del cual se espera con un 95% de certeza que se sitúe el verdadero impacto de conversión de una variante probada frente a la versión original.

Dimensión única que agrupa un conjunto heterogéneo de indicadores booleanos, flags y códigos de estado para evitar saturar la tabla de hechos con claves foráneas.

Propiedad de un conjunto de datos según la cual la información de cada persona no puede distinguirse de al menos otras k-1 personas con los mismos atributos.

Librería bayesiana ligera en Python creada por Google construida sobre JAX y NumPyro que aceleró drásticamente el tiempo de cálculo de modelos econométricos.

Algoritmo de machine learning que estima el valor monetario futuro que un cliente aportará a la empresa basándose en sus primeras compras y señales iniciales de comportamiento.

La acción comercial principal y más valiosa que un negocio persigue que un usuario realice en su sitio web, vinculada directamente con ingresos financieros.

Variables externas del entorno macroeconómico (inflación, desempleo, tasas de interés, confianza del consumidor) incorporadas a modelos de marketing para aislar el contexto.

Representación visual cronológica de todas las etapas, interacciones, emociones y puntos de contacto que experimenta un cliente desde que descubre una necesidad hasta la compra y posventa.