Data & Growth Analytics

Conversa con tus datos

Claude
ChatGPT
Codex
Cursor
la que venga después

7 turnos sincronizadoskresco-mcp

Director de Growth
El CAC ha subido bastante esta semana. ¿Qué ha pasado?
09:12
using toolkresco_growth_analyst · query_attribution(window="7d", channels=["meta", "google_ads", "tiktok"])18ms
KAI AgentÚltimos 7 días
Sube un 18% frente a la semana anterior, de 24,10 a 28,40 EUR. Google y TikTok no se mueven ni un 1%: la subida viene entera de Meta en España.
El CAC de la cuenta, semana a semanaEuros por cliente nuevo
CAC de la cuenta por semana, en euros por cliente nuevo
Semana CAC (€)
Sem. 33 20,16
Sem. 34 21,92
Sem. 35 24,10
Sem. 36 28,40
09:12
Director de Growth
¿Meta entero o alguna campaña?
09:13
KAI AgentCuatro semanas
El 78% del incremento está en una sola campaña de prospecting que dobló inversión el martes. Su coste por compra pasó de 26 a 41 EUR sin que subiera el volumen de pedidos. Y no empezó el martes: así viene la cuenta entera desde mediados de agosto.
Inversión, clientes nuevos y CAC de la cuenta, por semana
Semana Inversión (€) Clientes nuevos CAC (€)
Sem. 33 38.400 1.905 20,16
Sem. 34 44.100 2.012 21,92
Sem. 35 50.600 2.100 24,10
Sem. 36 60.300 2.123 28,40
Qué mueve el CAC: inversión frente a clientes nuevosÍndice, base 100 = Sem. 33
- Inversión
- Clientes nuevos
- CAC
Inversión, clientes nuevos y CAC en índice, base 100 = Sem. 33
Semana Inversión Clientes nuevos CAC
Sem. 33 100,00 100,00 100,00
Sem. 34 114,84 105,62 108,74
Sem. 35 131,77 110,24 119,53
Sem. 36 157,03 111,44 140,91
09:13
KAI AgentCoste marginal
La inversión crece mucho más rápido que los clientes que trae, y eso se paga en el margen: los 9.700 EUR adicionales de esta semana han comprado 23 clientes nuevos, a 422 EUR cada uno.
Lo que cuesta cada euro adicionalEuros por cliente nuevo
- CAC medio
- CAC marginal
CAC medio y CAC del gasto adicional de cada semana, en euros por cliente nuevo
Semana CAC medio (€) CAC marginal (€)
Sem. 34 21,92 53,27
Sem. 35 24,10 73,86
Sem. 36 28,40 421,74
Las dos últimas subidas de presupuesto, de 6.500 y 9.700 EUR, trajeron 88 y 23 clientes nuevos: 73,86 EUR y 421,74 EUR por cliente incremental. Eso es saturación del canal, no un problema de mezcla.
- La inversión sube cinco veces más rápido que los clientes. En cuatro semanas pasa de 38.400 a 60.300 EUR, un 57%, mientras los clientes nuevos van de 1.905 a 2.123, un 11%.
- El deterioro no empezó esta semana. La primera subida de presupuesto ya salió a 53,27 EUR por cliente incremental, más del doble del CAC medio de aquella semana, 21,92 EUR.
09:13
Director de Growth
¿La web está convirtiendo igual?
09:14
KAI Agent
Sí, 2,3% estable, y el checkout no ha cambiado. No es un problema de conversión, es de asignación de inversión.
09:14

CAC de la cuenta por semana, en euros por cliente nuevo
Semana	CAC (€)
Sem. 33	20,16
Sem. 34	21,92
Sem. 35	24,10
Sem. 36	28,40

Inversión, clientes nuevos y CAC de la cuenta, por semana
Semana	Inversión (€)	Clientes nuevos	CAC (€)
Sem. 33	38.400	1.905	20,16
Sem. 34	44.100	2.012	21,92
Sem. 35	50.600	2.100	24,10
Sem. 36	60.300	2.123	28,40

Inversión, clientes nuevos y CAC en índice, base 100 = Sem. 33
Semana	Inversión	Clientes nuevos	CAC
Sem. 33	100,00	100,00	100,00
Sem. 34	114,84	105,62	108,74
Sem. 35	131,77	110,24	119,53
Sem. 36	157,03	111,44	140,91

CAC medio y CAC del gasto adicional de cada semana, en euros por cliente nuevo
Semana	CAC medio (€)	CAC marginal (€)
Sem. 34	21,92	53,27
Sem. 35	24,10	73,86
Sem. 36	28,40	421,74

Tres preguntas. Cuarenta segundos. Sin abrir una hoja de cálculo.

El problema

Tu dashboard responde qué. Nunca por qué.

Un dashboard es la respuesta congelada a una pregunta que alguien hizo hace seis meses. Cuando el CAC sube un 18% un martes, no te dice si es un canal, una campaña, un país, un cambio de mix o un problema de tracking. Para eso hace falta que alguien abra el almacén de datos y cruce. Y esa persona, o no existe, o tiene cola de dos semanas.

Lo que te pasa

Lo que te cuesta y no aparece en ninguna factura

Tienes dashboards que nadie mira porque no contestan la pregunta que importa: Pagaste la construcción de un activo y no compraste su uso
Cada pregunta de negocio pasa por una persona, y esa persona es un cuello de botella: Tu analista fabrica informes en lugar de optimizar
Cuando por fin llega la respuesta, la decisión ya se tomó: Un 10% de tu inversión mal asignado durante un trimestre no aparece en ninguna factura, pero se ha ido. El porcentaje es el mismo si inviertes cientos de miles o cinco millones al año. El importe no
Meta dice una cosa, Google otra, GA4 otra y tu ERP otra: Nadie puede llevar un número a un comité y sostenerlo

En la práctica

Preguntas de negocio, no consultas de base de datos.

No hay que aprender una sintaxis ni recordar cómo se llama una tabla. Se pregunta como se le preguntaría a un analista que lleva seis meses en tu cuenta.

¿Cómo vamos este mes frente al anterior?
¿Qué país está tirando y cuál se ha parado?
¿El ticket medio ha bajado o es mix de producto?
¿Estoy creciendo o solo vendiendo más barato?
¿Cuánto me están comiendo las devoluciones este mes?
¿Voy a cerrar el trimestre por encima o por debajo del objetivo?

Del análisis a la decisión

Un buen analista no te da el dato. Te dice qué haría él.

Saber por qué ha subido el CAC ya es más de lo que da un dashboard. Pero la pregunta que importa viene después: y ahora qué hago. El analista llega hasta ahí, porque tiene delante las dos cosas que hacen falta para responderla, el dato y el criterio con el que se lee.

Lo que le pides

Lo que te devuelve

«¿Qué hago con esta campaña?»: Qué presupuesto mover, hacia dónde y con qué techo, a partir de cómo se ha comportado cada campaña en coste y en conversión las últimas semanas.
«¿Por qué esta landing convierte peor?»: En qué paso se rompe, con qué segmento y desde cuándo, y cuál es el elemento candidato a tocar primero.
«Dame hipótesis para testear este mes»: Una lista priorizada por impacto esperado y esfuerzo, construida sobre lo que ya ha funcionado y ha fallado en tu cuenta, no sobre buenas prácticas genéricas.
«¿Qué segmento merece campaña propia?»: Grupos que se comportan distinto y que hoy estás tratando igual, con su tamaño y su valor al lado para que la decisión sea de una sola lectura.
«¿Qué debería estar mirando esta semana?»: Las desviaciones que se salen de tu patrón normal, ordenadas por lo que se juega cada una. No una alerta genérica: lo que es raro en tu negocio.

La diferencia entre un informe y un analista es que el informe te deja el trabajo a medias. Aquí la conversación no termina en un dato, termina en algo que puedes ejecutar el mismo día.

Cómo funciona

Los demás te dan una IA que sabe consultar tus datos. Nosotros, una que sabe leerlos.

La diferencia no está en el modelo de IA, que es el mismo para todos. Está en la capa que hay debajo, y esa la construimos nosotros para tu negocio.

Fundación

Extracción, ingeniería y tracking. Conectamos tus fuentes de medios, tu e-commerce y tu CRM a un almacén de datos en BigQuery.

Significa: una sola versión de la verdad, en lugar de cuatro plataformas que se contradicen.

Criterio

Modelamos qué significa cada métrica en tu negocio, con qué se compara y qué matices tiene.

Significa: es lo que hace que la respuesta sea útil y no solo correcta. Y es lo que nadie más tiene de tu empresa.

Acceso

Tres superficies sobre la misma verdad: tus dashboards, el AI Growth Analyst y las alertas.

Significa: cada perfil consume el dato como quiere, sin que dos personas lleguen a números distintos.

Antes de analizar nada, el agente recibe el manual de tu negocio: modelo, canales, mercados, métrica estrella y advertencias del tipo «aquí el ciclo de venta es de 4 a 8 semanas, así que una caída de sesiones hoy anticipa un problema de pipeline dentro de dos meses». Eso no es metadata. Es lo que sabe alguien que lleva medio año en tu cuenta.

Ya funciona aquí

Dos negocios distintos. Los dos han dejado de esperar el dato.

Uno lo usa para decidir rápido en varios mercados a la vez. El otro, para saber si la venta de hoy sigue viva dentro de tres meses.

El dato dejó de tener portero
Montar el report semanal era pedir datos, esperar y cruzar hojas de cálculo. Hoy son catorce herramientas de negocio y decenas de personas de toda la compañía preguntando cada una lo suyo, sin depender de nadie.
CUBRO
Cuando la venta rentable es la segunda
En suscripción, un pedido no cuenta hasta que llega la renovación. La pregunta no es cuánto se ha vendido, sino qué cohorte aguanta y qué modalidad retiene.
Olistic

La pregunta que todo el mundo hace

No ve el esquema. No escribe SQL. No improvisa.

El agente no tiene acceso libre a tu base de datos. Pide una métrica de negocio con parámetros cerrados y recibe el corte que hemos definido nosotros. No puede inventarse un cruce porque no puede hacer cruces.

21%

De acierto tiene una IA generalista escribiendo consultas sobre esquemas de empresa reales en el benchmark Spider 2.0. Los despliegues sin capa semántica se mueven entre el 10% y el 31%.

81%

De esos errores no son de sintaxis, son de significado. La consulta se ejecuta, devuelve un número y el número está mal. Nadie te avisa.

98%

Es el acierto cuando el modelo trabaja anclado a una capa semántica bien construida. Ese salto es exactamente el trabajo que hacemos en la capa 2.

Benchmark del sector, de terceros. No son resultados de Kresco.

El problema de una IA suelta sobre tus tablas no es que se equivoque. Es que se equivoca en silencio, y tú te llevas ese número a un comité.

Lo mismo vale para lo que te propone. Ninguna recomendación sale de buenas prácticas genéricas: sale de tus números y de las reglas de tu negocio, y siempre viene con el dato que la sostiene delante para que puedas discutirla.

Para que no haya malentendidos

Esto no es un chat encima de tu dashboard.

Lo que parece

Lo que es

Un chat sobre tu dashboard: Una capa de análisis sobre todos tus datos, con el criterio de negocio detrás
Una IA que escribe SQL por ti: Métricas de negocio con contrato cerrado. La IA no toca el esquema ni improvisa cruces
Un informe automático que llega el lunes: Una conversación que puedes seguir estirando hasta llegar a la causa
Una IA que describe lo que ya ves: Un analista que llega hasta la recomendación: qué mover, qué arreglar y qué probar después
Una herramienta que instalas y ya: El resultado de tener los datos bien montados. Sin esa base, no hay analista que valga

Sin una herramienta más

Vive donde tu equipo ya trabaja.

No es un panel nuevo al que entrar ni un login más que alguien olvidará. El analista se conecta a la herramienta de IA que tu equipo ya usa, sea Claude, Cursor o la que venga después, y se pregunta ahí.

Acceso identificado
Cada persona entra con su cuenta de empresa y solo ve los datos de tu empresa. Un usuario, una empresa, sin excepciones.
Solo lectura
El analista consulta. No escribe, no borra y no modifica nada en tus sistemas.
Nada sale de tus sistemas
Tus datos no se almacenan en la herramienta de IA. Se consultan donde ya están y ahí se quedan.
Todos tus datos
Medios, e-commerce, CRM y sistemas de negocio, en un solo sitio. Lo que está conectado se puede preguntar, sin islas ni exportaciones.

Cómo se contrata

Tres peldaños. Se sube cuando toca.

No hay que empezar por arriba. Cada peldaño funciona por sí solo y el siguiente solo tiene sentido cuando el anterior está en producción.

Peldaño 1

Fundación

Incluye: almacén de datos, ingesta de tus fuentes, modelado y dashboards.
Qué compras: un sitio donde la verdad es una sola.

Hablamos

Peldaño 2

Fundación + KAI

Incluye: todo lo anterior, interrogable en lenguaje natural desde la herramienta de IA que ya usa tu equipo.
Qué compras: el equipo de data que no te puedes permitir, disponible siempre.

Hablamos

Peldaño 3

+ Modelos

Incluye: Marketing Mix Model con CAC causal, cohortes y LTV, scoring de leads, elasticidad de precios.
Qué compras: decisiones que no se pueden tomar solo mirando.

Hablamos

Comparado con

Qué estás usando hoy para responder esto.

Alternativa

Dónde se queda corta

Tus dashboards actuales: Responden bien lo que preguntaste el día que se montaron. No los tocamos: los seguimos manteniendo. Pero la pregunta de hoy no estaba prevista entonces.
Exportar un CSV a una IA generalista: Sin frescura, sin gobierno, sin trazabilidad y con la tasa de acierto del apartado anterior. Funciona hasta el día en que el número importa.
Contratar un analista: Entre 45.000 y 60.000 EUR al año por persona, y en una cuenta grande hace falta más de una. No está a las 22:00 de un domingo y, cuando se va, se lleva el contexto en la cabeza.
La capa de IA de tu herramienta de BI: Da por hecho que ya tienes el dato montado y un modelo semántico mantenido. Te vende la conversación a ti, que aún no has hecho el trabajo duro.
Una agencia de datos al uso: Entrega un dashboard y se va. Nosotros entregamos acceso conversacional continuo, que es lo que se usa todos los días.

¿Alguna duda?

Preguntas frecuentes

Ya tengo dashboards, ¿esto los sustituye?

No, y los seguimos manteniendo. Un dashboard responde lo que preguntaste el día que lo montaste. Esto responde lo que necesitas saber hoy. Son capas distintas sobre el mismo dato, no alternativas.

¿Y si la IA se inventa el dato?

No puede. No ve el esquema ni escribe consultas: pide una métrica de negocio con parámetros cerrados y recibe el corte que hemos definido nosotros. Cuando algo se sale de lo que sabe responder, lo dice en lugar de rellenar el hueco.

¿Esto no lo hace ya ChatGPT con un Excel?

Con un archivo exportado, sí, y con un acierto en torno al 21% sobre estructuras de datos reales. El problema no es que falle: es que no te avisa de que ha fallado. Y por muy bien que razone, no conoce tu negocio, así que lo que te recomiende será sensato en general y probablemente inservible en tu caso.

¿Me va a decir qué hacer o solo qué ha pasado?

Las dos cosas. Además de explicarte por qué se mueve un número, te propone qué presupuesto reasignar, qué punto del embudo tocar primero o qué hipótesis merece la pena testear este mes, siempre con el dato que lo justifica delante. La decisión sigue siendo tuya, pero deja de partir de cero.

¿Quién ve mis datos?

Solo tu equipo. Cada persona se identifica contra tu empresa, el acceso es de solo lectura y nada se almacena en la herramienta de IA.

¿Necesito tener los datos montados?

Sí, y es el trabajo de verdad. La buena noticia es que, una vez está montado, activar el analista encima cuesta muy poco. Si ya lo tienes, empezamos por revisarlo.

¿Por qué no lo montamos nosotros?

Si tienes un equipo de datos con un modelo semántico mantenido y con tiempo para mantenerlo, móntalo. Te lo decimos así de claro. Nuestros clientes van desde cuentas de unos cientos de miles al año en medios hasta cuentas de más de cinco millones, y lo que tienen en común no es el tamaño: es que nadie de dentro puede dedicarse a esto a tiempo completo.

Mi equipo no sabe usar IA.

Escriben en su WhatsApp todos los días. Es exactamente eso, pero preguntando por el negocio.

Trae la pregunta que más veces has tenido que dejar sin responder.

Nos la cuentas, miramos si tus fuentes se pueden conectar y te decimos si esto te sirve. Si tu problema es de ingesta y no de preguntas, también te lo diremos.

Hablamos