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Cómo una institución financiera corporativa automatizó informes y aceleró la toma de decisiones con datos conectados

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Sector

Servicios financieros

Desafío

Los product owners o propietarios del producto que actuaban en la operación de canales digitales dedicaban muchas horas a la extracción manual de datos y a la elaboración de informes gerenciales. En un entorno con múltiples productos y alta complejidad operativa, esto reducía la velocidad de respuesta, generaba puntos ciegos de los principales KPIs y destinaba el tiempo de profesionales sénior a tareas repetitivas.

Resultados

El proyecto redujo en un 80 % el tiempo de recopilación de datos, logró una adopción del 97 % en los equipos y creó una base estructurada para generar insights con IA, mejorando la capacidad de analizar el recorrido digital y priorizar oportunidades.

Producto clave

BigQuery, Looker Studio e MATH AI

80%
Reducción del tiempo de recopilación de datos
97%
Adopción de la solución en las squads
90%
Flujos mapeados y activados en la arquitectura
100%
Informe ejecutivo conectado directamente a la base de datos

"Cuando los profesionales sénior dejan de consolidar los datos manualmente, la operación gana más que productividad. Gana capacidad real para tomar decisiones con contexto."

Head de Canales Digitales

Servicios Financieros

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Contexto

La operación pertenece a un banco centrado en el segmento corporativo, con una estructura digital que necesita responder a customer journeys complejos en productos como crédito, cambio e inversiones. Aun contando con un equipo multidisciplinario y una importante base de información en BigQuery, la operación seguía dependiendo de la extracción manual y consolidación en presentaciones para los informes gerenciales.

El desafío

Existía un lapso entre lo que ocurría en el customer journey digital y el momento en que la información llegaba a la toma de decisiones. Sin una capa estructurada de orientación estratégica, los principales KPIs de la experiencia en la banca online eran difíciles de interpretar, lo cual dificultaba la identificación de cuellos de botella técnicos y la priorización de las correcciones.

La solución

MATH estructuró una arquitectura de gobernanza de datos que conectó el BigQuery con una interfaz de visual storytelling en Looker Studio, organizada para funcionar como una presentación ejecutiva viva. El proyecto capitalizó el trabajo estructural de tagueo realizado desde 2022 (aproximadamente el 90% de los flujos mapeados). Looker Studio se consideró un producto de comunicación analítica que parte del contexto, pasa por indicadores generales y llega al nivel de detalle por squad. MATH AI comenzó a generar insights de segundo orden, identificando correlaciones y oportunidades de venta cruzada.

Los resultados

La reducción del 80% en el tiempo de recopilación de datos devolvió un tiempo calificado para el análisis y la gestión estratégica. La solución alcanzó un 97% de penetración en las squads. La estructuración de los datos permitió identificar oportunidades comerciales. El monitoreo de forma más granular de los flujos permitió identificar y reducir las tasas de errores identificados en los customer journeys de la banca online.

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