Customer Lifetime Value El crash test que tu plataforma de datos necesita

Analizamos el Customer Lifetime Value (CLV) cómo depende de la integración de múltiples capas de datos — margen, retención, adquisición y comportamiento — distribuidas entre finanzas, marketing, ventas y producto, convirtiéndose en el verdadero “stress test” de cualquier plataforma de datos moderna.

Durante la sesión desgranamos los puntos de fallo más comunes: calidad del dato transaccional, identidad unificada, semántica compartida, historificación temporal, modelos de machine learning en producción y activación en sistemas de negocio.

Una visión práctica y directa sobre por qué muchas empresas no pueden calcular el CLV de forma fiable: no es un problema de modelo, sino de arquitectura de datos. Y entenderlo es el primer paso para escalar de forma real.

Por Manuel Delgado.
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