APP DE CITAS
Reporting para stakeholders de una startup
Estrategia de datos Visualización de datos Integración de fuentes de datos
BigQuery Conectores y APIs Looker Studio
Decisiones data-driven Eficiencia operativa Escalabilidad óptima
Reto a superar
Una innovadora startup en el competitivo mercado de las apps de citas se enfrentaba a un desafío fundamental: la falta de una visión unificada y accesible de sus métricas clave para los stakeholders.
Los datos de adquisición (campañas en redes sociales, rendimiento en app stores) estaban en silos, separados de las métricas de comportamiento de producto (uso de la app, engagement) almacenadas en diferentes sistemas (GA4, bases de datos en AWS).
Esta fragmentación impedía un análisis integral y rápido del rendimiento del negocio, dificultando la toma de decisiones estratégicas por parte de directivos, inversores y equipos clave, y limitando la capacidad de la startup para escalar.
Solución aplicada
Desde Aditu, diseñamos e implementamos un ecosistema de reporting completo y centralizado para la app de citas, proporcionando a sus stakeholders una visión clara y accionable de su negocio:Nuestra solución se centró en:
Unificación estratégica de métricas
Desarrollamos un marco para unificar las métricas de adquisición (coste por instalación, tasa de conversión de la tienda de apps, rendimiento de campañas en redes sociales) con las métricas de comportamiento de producto (activación de usuarios, engagement, retención, embudos de conversión en la app).
Centralización de datos en un data warehouse robusto
Utilizamos BigQuery como el data warehouse central, unificando toda la información. Esto incluyó datos de plataformas publicitarias, app stores, así como datos de comportamiento de producto provenientes de GA4 y bases de datos transaccionales alojadas en AWS.
Ingesta de datos automatizada y eficiente
Implementamos conectores como Fivetran, APIs personalizadas y Supermetrics para automatizar la ingesta de datos desde todas las fuentes. Esta automatización garantizó que los datos en BigQuery estuvieran siempre actualizados y fueran consistentes, eliminando el trabajo manual y los errores.
Capa de visualización intuitiva con Looker Studio
Sobre los datos consolidados y procesados en BigQuery, construimos una capa de visualización avanzada utilizando Looker Studio. Se diseñaron dashboards personalizados e intuitivos que permitían a los stakeholders explorar métricas clave, tendencias y drivers de crecimiento de forma interactiva y sencilla.
Resultados obtenidos
El nuevo ecosistema de reporting transformó la capacidad analítica de la startup de citas, permitiendo una toma de decisiones más informada y un crecimiento más rápido:
Visión 360 y unificada del negocio
Los stakeholders ahora tienen acceso a una perspectiva completa e integrada del rendimiento, desde la captación de usuarios hasta su interacción dentro de la app, permitiendo identificar rápidamente áreas de oportunidad y desafíos.
Decisiones estratégicas ágiles y basadas en datos
La disponibilidad de datos fiables y actualizados en dashboards intuitivos permite a la dirección y a los inversores tomar decisiones con mayor rapidez y confianza, optimizando la inversión en marketing y el desarrollo de producto.
Optimización de la adquisición y el producto
La capacidad de correlacionar la inversión en adquisición con el comportamiento in-app facilita la optimización de las campañas de marketing y la identificación de funcionalidades que impulsan un mayor engagement y retención.
Eficiencia operativa y reducción de costes
La automatización de la ingesta de datos y el reporting redujo significativamente el tiempo y los recursos dedicados a la preparación de informes, permitiendo al equipo enfocarse en el análisis y la acción.
Escalabilidad y preparación para el futuro
La infraestructura basada en la nube (BigQuery, AWS) y las herramientas modernas aseguran que el sistema de reporting pueda crecer y adaptarse a medida que la startup se expanda, integrando nuevas fuentes de datos y necesidades analíticas.
A quién va dirigido este tipo de proyectos
Tipos de cliente que afrontan este reto
- Startups en fase de crecimiento
- Empresas de tecnología y apps (SaaS, FinTech, e-learning, etc.)
- Negocios con múltiples fuentes de datos dispersas en silos
- Organizaciones que necesitan un reporting ejecutivo claro y automatizado
- Cualquier compañía que busque unificar sus datos de marketing, ventas y producto para la toma de decisiones estratégicas
Herramientas y tecnologías aplicadas
- BigQuery
- Fivetran
- Supermetrics
- APIs de App Stores
- Google Analytics 4 (GA4)
- Amazon Web Services (AWS)
- Looker Studio
- SQL
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