Servicio
Data analytics en Madrid
Para Data analytics en Madrid trabajamos con empresas y equipos en toda la provincia y en remoto. Somos una empresa italiana con sede en Milán; en España entregamos en remoto y con workshops en presencia cuando el proyecto lo requiere.
En Madrid acompañamos a pymes y equipos corporate en Data analytics: assessment inicial sobre stack y procesos, roadmap compartida y delivery del equipo Syncronika desde Milán. Los workshops pueden ser en presencia o en remoto, con stakeholders locales involucrados desde la primera fase.
Métricas compartidas, no informes desalineados.
EL PERÍMETRO
Métricas, funnels y modelos de medición
Calidad, normalización y enriquecimiento
CRM intelligence y segmentación
Plataforma de datos: warehouse y capa semántica
Reporting ejecutivo y optimización continua
Gobernanza de métricas
Integración de fuentes y capa de datos
Atribución y experimentación
Profundizaciones
Páginas dedicadas a partes del perímetro: el mismo método, más detalle.
- CRM intelligenceDatos de CRM utilizables para ventas y marketing: calidad de fichas, segmentación, scoring e insights…Ir a la profundización
- Data enrichmentLimpieza, normalización y enriquecimiento de datos procedentes de CRM, web y campañas.Ir a la profundización
- Plataforma de datosPipelines ETL/ELT, data warehouse, modelo desnormalizado y semantic layer: una Single Source of Truth entre…Ir a la profundización
- Reporting ejecutivoDashboards e informes compartidos para dirección, marketing y operations: métricas alineadas, revisión…Ir a la profundización
Somos partners digitalesde marcas ambiciosas y ganadoras
Somos partners digitales de empresas que quieren crecer de forma estructurada.
Sectores
Experiencia digital en Madrid en
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En Madrid también ofrecemos
Operamos en toda España
En particular en
Preguntas frecuentes
Lo que nos preguntan a menudo
FAQ
¿Trabajan con clientes en Madrid?
Sí. Somos una empresa italiana con sede en Milán y operamos en toda España; en Madrid colaboramos en remoto, con workshops y reuniones en presencia cuando hacen falta.
¿Desde qué fuentes de datos parten?
CRM, web analytics, campañas de pago y orgánicas, e-commerce, ERP y herramientas verticales. Normalizamos y enriquecemos las fuentes antes de los modelos de medición, el warehouse y los dashboards.
¿Qué entienden por enrichment?
Limpieza, deduplicación, enriquecimiento de fichas y atributos, segmentación y scoring para que los datos sean utilizables en marketing automation, ventas y reporting.
¿Qué incluye la plataforma de datos?
Pipelines ETL/ELT, warehouse o data mart, transformaciones versionadas (dbt o equivalente) y semantic layer: así «ingresos» y el resto de métricas críticas permanecen iguales para marketing, finanzas y dirección.
¿Cómo alinean marketing y dirección sobre los KPI?
Definimos modelos de medición compartidos, embudo y atribución, y después dashboards y ciclos de revisión. Los mismos números para C-level, marketing e IT, con responsables claros de las definiciones.
¿Data analytics e integraciones juntas?
Sí. Sin flujos de datos fiables, las métricas mienten. Diseñamos pipelines e integraciones junto con modelos de medición y herramientas de visualización.








































