Un negocio de comercio electrónico genera datos todo el día: cada pedido en Shopify, cada correo o SMS enviado desde Klaviyo, cada cliente que vuelve o que se va. El problema es que esos datos viven en plataformas separadas y rara vez se convierten en decisiones a tiempo.

Con Parallel Analytics fuimos más allá de conectar herramientas. Participamos como business data analyst y data architect activos, modelamos el sistema de ventas de la compañía en Snowflake y productizamos los datos: los convertimos en un servicio de reportería avanzada al alcance del mercado, para que las decisiones se tomen de inmediato y no semanas después.

Parallel Analytics enfrentaba un reto común en el e-commerce:

• Ventas en Shopify, marketing en Klaviyo: pedidos, productos y clientes por un lado, y campañas, flujos y engagement por otro, sin una vista conjunta.
• Preguntas de negocio sin respuesta rápida: ¿qué campañas generan ventas reales? ¿qué clientes vuelven a comprar? ¿qué productos impulsan el crecimiento?
• Reportes manuales: consolidar información de varias plataformas tomaba tiempo y producía cifras inconsistentes.
• Datos sin valor de mercado: la información existía, pero no estaba empaquetada como un producto que otros pudieran usar para decidir.

Este proyecto exigía tres cosas a la vez: modelamiento de datos, entendimiento profundo del negocio y manejo cercano del cliente. Por eso asumimos dos roles complementarios:

• Business data analyst: entendimos cómo vende la compañía, qué decisiones toma cada equipo y qué métricas importan de verdad, y tradujimos esas preguntas en requerimientos de datos.
• Data architect: diseñamos el modelo de datos del sistema de ventas en Snowflake, desde la integración de las fuentes hasta las tablas listas para reportería.

1. Integración de fuentes

Llevamos a Snowflake los datos transaccionales de Shopify (pedidos, productos, clientes y devoluciones) y los datos de marketing de Klaviyo (campañas, flujos automatizados, envíos, aperturas y clics), con cargas automatizadas y consistentes.

2. Modelado del sistema de ventas

Diseñamos un modelo de datos de ventas que une ambos mundos alrededor del cliente y del pedido. Es una fuente única de verdad donde cada métrica se calcula una sola vez, de la misma forma, para todos.

3. Reportería avanzada

Sobre ese modelo construimos reportería avanzada para responder las preguntas que mueven un e-commerce:

• Ventas por canal, producto y periodo.
• Ingresos atribuidos a campañas y flujos de email y SMS.
• Recompra, cohortes de clientes y valor de vida del cliente (LTV).
• Ticket promedio y segmentación de clientes por comportamiento de compra.

4. Productización de los datos

El paso que marcó la diferencia: convertimos los datos en un producto. La reportería dejó de ser un entregable interno y se convirtió en un servicio de datos (Data as a Service) al alcance del mercado, listo para que los usuarios tomen decisiones inmediatas.

1. Unir dos lógicas distintas: Shopify piensa en pedidos y Klaviyo en contactos y eventos. Conectarlos exigió reglas claras de identidad del cliente.
2. Definiciones de negocio: acordar qué significa cada métrica (venta, cliente recurrente, ingreso atribuido) antes de calcularla.
3. Del proyecto al producto: diseñar el modelo pensando desde el inicio en que otros lo usarían como servicio.
4. Relación con el cliente: mantener al negocio involucrado en cada decisión para que la solución respondiera a sus necesidades reales.

• Shopify y Klaviyo en una sola vista: ventas y marketing finalmente conectados en Snowflake.
• Una fuente única de verdad para el sistema de ventas, con métricas consistentes y auditables.
• Reportería avanzada que responde en minutos preguntas que antes tomaban días.
• Datos convertidos en producto: un servicio de datos al alcance del mercado para tomar decisiones inmediatas.

Productizar los datos es tratarlos como un producto y no como un subproducto de la operación:

1. Partir de las decisiones: definir qué preguntas debe responder el dato antes de modelarlo.
2. Modelar una sola verdad: unificar las fuentes en un modelo de datos consistente y gobernado.
3. Empaquetar para el usuario: entregar los datos en un formato que cualquiera pueda usar sin depender de un analista.
4. Operarlo como servicio: mantenerlo actualizado, confiable y disponible para quien lo necesite.

La experiencia con Parallel Analytics es la base de varios de nuestros servicios:

• Agentic BI: sobre un modelo de ventas como este, un agente de IA responde preguntas de negocio en lenguaje natural, como "¿qué campaña generó más recompra este mes?", con cifras exactas.
• Datos para IA: arquitectura, modelado e integración de datos en Snowflake y otras plataformas, para que analítica e IA trabajen sobre información confiable.
• Comercio Agéntico: con los datos de Shopify y Klaviyo unificados, un agente puede recomendar productos, recuperar carritos y personalizar campañas con información real del cliente.
• Consultoría y ROI de IA: identificar qué decisiones del negocio ganan más con datos e IA, y convertirlas en un plan medible.

¿Tus datos de ventas y marketing viven en plataformas separadas? Hablemos y convirtámoslos en decisiones.