Se construyó una infraestructura de analytics para medir el uso y la performance de los productos digitales de Powerbeans. El sistema permitió mostrar valor a clientes, priorizar mejoras de producto y tomar decisiones con datos más claros.
Powerbeans necesitaba demostrar con claridad el impacto de sus productos de IA en medios digitales. Antes del proyecto, la información estaba distribuida en distintas fuentes y no había una vista consistente para entender comportamiento de usuarios, adopción de funcionalidades o resultados por cliente. Esto dificultaba priorizar mejoras de producto, responder preguntas del equipo comercial y sostener conversaciones con clientes basadas en evidencia.
Se definió un modelo de medición para traducir KPIs de negocio y producto en eventos, consultas, transformaciones, tablas y dashboards. A partir de los requerimientos de logging del front-end, se conectaron consultas de Athena con BigQuery y se organizaron los datos necesarios para construir reportes en Looker Studio. El resultado fue un sistema de analytics que permitió monitorear performance de producto, explorar patrones de uso, medir adopción de funcionalidades y presentar resultados de forma clara tanto para equipos internos como para clientes.
Se crearon vistas en Looker Studio para que distintos equipos y clientes pudieran seguir métricas de uso, adopción e impacto.
Los dashboards ayudaron a mostrar el valor de la solución con datos concretos disponibles para clientes y presentados a leads.
El sistema permitió analizar la performance de Audio Player, Playlist y Text Summaries en medios digitales.
La infraestructura dejó disponibles consultas y datos organizados para investigar preguntas específicas de producto, negocio y clientes.