Marketing Operations. Como ingeniería, no como creatividad.
Loyalty · fraud detection · influencer ROI · attribution multi-canal. Lo que Aeroflot y Estée Lauder construyeron como enterprise, lo adaptamos para PYMES LATAM con presupuesto razonable. Tu marketing deja de operar por feeling y empieza a operar por dato.
El servicio, en cuatro frases.
Para los que llegaron desde LinkedIn y solo tienen 30 segundos. Si quieres profundidad, sigue scrolleando.
Tu marketing opera por feeling.
El equipo decide por intuición porque la atribución no existe. Cada canal reclama el lead. Los influencers cobran por contenido, no por venta. Las campañas se evalúan por «sensación» del director comercial.
Construimos 4 sub-productos.
(1) Loyalty platform con segmentación RFM + reglas dinámicas. (2) Fraud detection en tiempo real (promo codes + checkout). (3) Attribution multi-canal (first/last/linear/Markov). (4) Influencer ROI con códigos únicos + atribución directa.
Stack open-source-first · sin lock-in.
Apache Airflow + ClickHouse / BigQuery + Metabase para dashboards. Modelos ML en Python (LightGBM, scikit-learn). Si en 2 años cambias de partner, te llevas el código.
Adaptado de enterprise a PYME.
Lo que en Aeroflot/Estée Lauder costaba USD 480 k cuesta aquí USD 5-25 k. Mismo patrón, escala PYME. Y nuestro track record son los casos enterprise — no clones genéricos.
Por qué llegaste aquí.
- 01
Loyalty como Excel paralelo.
Los puntos viven en una hoja que mantiene una persona. Si se enferma, nadie sabe quién tiene cuántos puntos. Bus factor 1.
1 FTE - 02
Influencer marketing como pago por contenido.
Cada influencer cobra USD 200-2 000 por video. Nadie sabe si vende. Decisión de seguir o no = «si fue divertido».
0 ROI tracking - 03
Promo codes sin anti-fraude.
Un código «viral» se filtra. Mismo IP redime 47 veces. Tu margen se vacía y nadie lo ve hasta el cierre mensual.
27% fraude típico - 04
Attribution last-click ciega 70% del journey.
El cliente vio el reel en TikTok, buscó en Google, compró por Instagram DM. Google AdWords se lleva el crédito. TikTok ni Instagram reciben presupuesto el próximo mes.
~70% invisible - 05
Multi-canal sin reconciliación.
El mismo cliente aparece como 3 visitors anónimos. Cohorte de retención no existe. Lifetime value no se calcula bien.
3× usuario fantasma - 06
Campañas evaluadas por sensación.
«Esa campaña anduvo bien» = no recordamos cifras concretas. Próxima decisión se toma sin data. Cycle infinito.
0 disciplina
Lo que construimos contigo.
No vendemos plantillas — construimos capas finas que comunican lo que ya existe.
Loyalty platform · segmentación RFM + acumulación dinámica
Lo que Aeroflot construyó para 2M+ pasajeros, adaptado a tu PYME. Tiers Diamond/Gold/Silver/Bronze con LTV calculado por cohorte. +18% recompra validado.
Fraud detection en tiempo real · bloqueo automático
Lo que Estée Lauder usa para 12 marcas, simplificado para tu volumen. Mismo IP 47 redenciones / 12 h → código bloqueado automático, alerta Slack.
Attribution multi-touch · customer journey con peso por canal
El cliente real toca 4-6 canales antes de comprar. Cada uno recibe su crédito. Modelos: first / last / linear / Markov simplificado.
Influencer ROI tracking · ranking + pago performance-based
Lo que pagas a cada uno = lo que generan. Top 3 = 70% del presupuesto el mes próximo. Bottom 2 = re-evaluación. Decisión data-driven mensual.
Customer journey · 6 touchpoints, 1 cliente, cada canal recibe su crédito
Sigue a Marcela, cliente real anónima, desde el primer impression en TikTok hasta el pedido confirmado. Cada paso muestra el touchpoint, el dato capturado, el peso atribuido.
- 01
01 · TikTok — video_view (2026-04-22 19:14)
Influencer Ana, video #47, duración 18s, completó. Weight: 20%.
- 02
02 · Google — search (2026-04-23 21:02)
Query «vestido fiesta lima», CTR ad #3. Weight: 15%.
- 03
03 · Instagram — dm_open (2026-04-24 08:42)
Bot saludo + opt-in promo, click linktree. Weight: 12%.
- 04
04 · Web — product_view (2026-04-24 09:11)
Producto SKU 4214, UTM=tiktok-ana, 4 min en página. Weight: 22%.
- 05
05 · Web — cart_abandon (2026-04-24 09:16)
Carrito SKU 4214 + 4218, abandono en checkout (sin login). Weight: 7%.
- 06
06 · Email — recovery_click (2026-04-25 11:34)
Email recuperación 24h, click CTA, login, checkout, pago Stripe. Weight: 24%. Pedido USD 280 confirmado.
Cómo está armado.
Tracking & Ingestion
Cómo capturamos eventosProcessing
Cómo modelamosStorage
Dónde vive el datoSurfaces
Cómo se ve el resultadoLos números reales.
Métricas observadas en proyectos concretos. Baseline antes vs estado después de la intervención.
«Operábamos marketing por intuición de 5 personas distintas. Cada lunes tenía 5 verdades. Ahora tenemos un dashboard. Un número. Una decisión.»
Tres preguntas reales — y mis respuestas honestas.
¿Esto no es lo que hace Salesforce Marketing Cloud?
Sí — y cuesta USD 200-480 k/año en licencias para empresas medianas LATAM. Yo construyo el 80% del valor con open-source + ML básico por USD 5-25 k setup + USD 1.5-7 k/mes. Y te quedas con el código si me voy.
¿Funcionan modelos ML con mi volumen PYME?
RFM segmentation funciona desde 5k clientes activos. Fraud detection desde 100 promo codes/mes. Attribution Markov necesita 10k pedidos. Si no llegas, te lo digo en la primera llamada — y te recomiendo modelo de reglas más simple.
¿Necesito tener Odoo para esto?
Recomendado, no obligatorio. Si tu CRM es HubSpot / Pipedrive / Salesforce — funciona, pero requiere integración custom (USD 1.5-4 k extra). Si tu CRM es Excel — primero implementación.
Qué entregamos, sin sorpresas.
- Diagnóstico de tu stack actual (tracking, CRM, ads, transaccional)
- Setup de pipeline open-source (Airflow + ClickHouse/BigQuery + dbt + Metabase)
- Hasta 30–50 modelos dbt + dashboards self-serve
- Integraciones Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads, Stripe, MercadoPago
- Tracker.js + GTM con 47–127 eventos custom
- Modelos ML básicos (RFM segmentation, churn, fraud detection con LightGBM)
- Alertas Slack/Telegram/Email para fraude y anomalías
- Capacitación a 2–3 power users + documentación operativa
- Retainer opcional USD 1.5k–7k/mes (ongoing model maintenance)
El proceso en 5 pasos.
- 01
Diagnóstico (1 sem)
Mapeo de stack actual, gaps, sub-producto recomendado. Decides go/no-go con presupuesto claro.
- 02
Setup de plataforma (2–4 sem)
Airflow + ClickHouse/BigQuery + dbt + Metabase. Tracker.js en producción.
- 03
Modelos + dashboards (2–4 sem)
RFM segments / fraud rules / attribution multi-touch / influencer tracking según sub-producto.
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Validación + capacitación (1–2 sem)
Equipo de marketing entrenado. Documentación + runbooks operativos.
- 05
Retainer opcional
Mantenimiento de modelos, ajustes según uso real, nuevos dashboards bajo demanda.
Marketing por feeling escala hasta los 200k clientes. Después no.
PYMES LATAM al pasar 50–100k clientes activos hacen un click: el patrón de marketing-por-intuición deja de funcionar.
- Loyalty vive en una hoja Excel que mantiene una persona. Bus factor 1.
- Promo codes sin anti-fraude · un código viral se filtra, mismo IP redime 47 veces. 27% de margen perdido.
- Attribution last-click · el cliente vio el reel en TikTok, buscó en Google, compró por Instagram DM. Google se lleva el crédito. 70% del journey invisible.
- Influencer marketing como pago por contenido · cada uno cobra USD 200–2 000 por video. 0 ROI tracking real.
Aparece la necesidad de operar marketing como ingeniería — pero las herramientas «enterprise» (Salesforce Marketing Cloud, Adobe, Braze) cuestan USD 200k+/año. Y los Gold Partners Odoo LATAM no ofrecen esto productizado. Único en LATAM.
4 sub-productos · stackable
- Loyalty platform con segmentación RFM + reglas de acumulación dinámica.
- Fraud detection en tiempo real (promo codes + checkout).
- Attribution multi-canal (first / last / linear / Markov simplificado).
- Influencer ROI con códigos únicos + atribución directa + pago performance-based.
Stack open-source · sin lock-in
Tracking → Airflow → dbt → ClickHouse / BigQuery → Metabase
↓
ML: LightGBM (RFM, churn, fraud)
Attribution: Shapley / MarkovMini-productos · stackable, ROI individual
Si el stack completo (4–12 semanas, USD 5–25 k) es demasiado para empezar, cada vertical también vive como mini-producto standalone — alcance fijo, plazo fijo, precio fijo:
- WhatsApp Automation + Chatbots · 3–5 sem · USD 2.5–8k
- Programa de Lealtad · 4–8 sem · USD 4–25k
- Computer Vision · 6–12 sem · USD 15–60k
- AI Customer Support · 4–8 sem · USD 5–16k
- Promo codes + anti-fraude · 3–6 sem · USD 4–16k
- Sales funnels + lead nurturing · 4–8 sem · USD 4–12k
- Influencer Marketing Ops · 3–5 sem · USD 3–8k
- RPA + OCR · Documentos · 4–6 sem · USD 4–12k
- Email Marketing Automation · 3–4 sem · USD 2–6k
Preguntas que recibo cada semana.
¿Esto no es lo que hace Salesforce Marketing Cloud?
Sí — y cuesta USD 200–480k/año en licencias. Yo construyo el 80% del valor con open-source + ML básico por USD 5–25k setup + USD 1.5–7k/mes.
¿Funcionan modelos ML con mi volumen PYME?
RFM segmentation desde 5k clientes activos. Fraud detection desde 100 promo codes/mes. Attribution Markov desde 10k pedidos.
¿Necesito tener Odoo para esto?
Recomendado, no obligatorio. Si tu CRM es HubSpot / Pipedrive / Salesforce, funciona con integración custom (USD 1.5–4k extra).
¿Pueden hacer los 4 sub-productos a la vez?
Recomiendo stacking: 1 cada 4–5 sem. Loyalty primero (más rápido ROI). Después fraude. Después attribution. Influencer ROI al final.
¿Compatible con Shopify / WooCommerce además de Odoo?
Sí. Integraciones nativas con Shopify, WooCommerce, Magento. El stack es agnóstico del CRM/e-com final.
¿Te suena familiar? Hablemos.
Empezamos siempre con una llamada de 30 minutos. Sin formularios largos — agenda directa.