Preguntas frecuentes

Cada producto tiene alcance e inversión propios, definidos según su caso, volumen de datos y nivel de personalización. En la conversación inicial de 30 minutos mostramos exactamente qué recibirá, en cuánto tiempo y por cuánto. Usted contrata el producto que necesita, cuando lo necesita — y, si tiene sentido, evoluciona hacia nuevos productos o una cadencia recurrente.

Los plazos varían por producto y por volumen de datos. Data Clean es el más rápido (1 a 3 semanas); Basket y Trends suelen quedar entre 2 y 6 semanas; Creative Dividend Index y MMM piden una ventana mayor (3 a 12 semanas, según el alcance). En la conversación inicial alineamos un cronograma específico para su caso.

Usted envía los datos en el formato que ya tiene — CSV, hoja de cálculo, export de GA4, Meta Ads, Google Ads, su plataforma de e-commerce o del ERP. No exigimos data lake, BI corporativo ni pipeline listo. Si la base está desordenada, el producto Data Clean resuelve la fundación antes de cualquier análisis — y lo decimos con franqueza si ese es el caso.

Depende de cómo quiera entrar. Si no tiene equipo de datos, explōrātiō entrega el estudio directo, en lenguaje que comité y operación leen. Si tiene equipo de datos, entregamos en el estándar técnico que integra — base limpia, documentación metodológica, código cuando aplique. Los dos caminos funcionan.

Sus datos se usan exclusivamente para ejecutar su modelo y se borran después. Nada se almacena para reutilización, nada entrena ningún sistema, nada se cruza con otros proyectos. Firmamos NDA antes de cualquier envío y operamos con DPA cuando es necesario.

Atendemos a los tres y cada uno llega de una forma distinta. Empresas (pymes, medianas, grandes) que quieren desbloquear un análisis específico sin montar un área de datos — explōrātiō actúa como capa analítica directa. Agencias y consultorías en modelo white label o co-firma — entregamos bajo la marca de la agencia o entre bastidores. Equipos de marketing con BI estructurado que necesitan el estudio que quedaría seis meses en la fila interna — entregamos en el estándar técnico que el equipo integra.

Depende del producto, pero el estándar siempre tiene cuatro elementos: informe ejecutivo en PDF (y PPTX, en los paquetes mayores), memoria de cálculo en CSV (auditable e integrable), sesión de lectura guiada con quien ejecutó el estudio, y una ventana única de ajustes después de la entrega. Cada página de producto detalla los entregables específicos.

El SaaS resuelve cuando su caso cabe en la plantilla del proveedor. Cuando no cabe — taxonomía distinta, canal local, mix B2B, estacionalidad atípica — queda atado a la configuración estándar. Aquí, el modelo se monta para su caso y el cálculo queda visible. Sin suscripción obligatoria, sin lock-in de plataforma, sin caja negra.

Todo entregable viene con (a) intervalo de confianza, (b) lista de variables usadas y descartadas, (c) límites de validez del modelo, (d) referencia metodológica (paper/libro consolidado). Usted — o un auditor externo — puede reproducir el cálculo. Donde el modelo deja de ser confiable, lo decimos abiertamente.

Conversación de 30 minutos por WhatsApp, sin compromiso. En la conversación, revisamos una muestra de sus datos, indicamos el producto que tiene más sentido, mostramos plazo e inversión. Sin propuesta de 40 páginas, sin presión comercial. Si su caso no encaja en ningún producto, lo decimos con franqueza — e indicamos quién encaja, cuando es posible.

Sí. En white label, el estudio llega al cliente final bajo la marca de la agencia — incluyendo PDF, slides e incluso el tono de voz adaptado. En co-firma, explōrātiō aparece como socio técnico. En entrega entre bastidores, la agencia transmite el resultado sin mencionar explōrātiō. El formato se decide en el briefing, antes de cerrar el alcance.

La entrega llega en el estándar técnico que su equipo integra — CSV, SQL, Parquet, documentación metodológica, código cuando aplique. No competimos con el roadmap interno: ejecutamos el estudio específico que quedaría meses en la fila, en el estándar que su equipo puede leer, auditar y extender. Cuando la entrega exige nomenclatura de su data warehouse, lo alineamos en el briefing.

Sí, en formato anual o trimestral, según el producto. MMM y elasticidad tienen modelos de recurrencia (reentrenamiento + lecturas en cada ciclo); Basket, Trends y CDI normalmente se contratan por ronda nueva cuando tiene sentido. No existen modelos de suscripción mensual — preferimos cobrar por el estudio entregado, no por acceso a plataforma.