Recursos

Cambia una decisión y observa qué ocurre. Empieza con un ejemplo guiado o busca material para revisar tu propia implantación.

Empieza probando

Prueba un límite de 1 email al día: la newsletter del lunes deja fuera el recordatorio de carrito de Laura.

Ejemplo guiado · AJO

Los simuladores se ejecutan en tu navegador. No envían tus respuestas ni piden registro.

¿Tu campaña consigue compras o solo aperturas?

Cambia la métrica y descubre por qué el asunto con más aperturas puede vender menos.
¿Por qué contamos varios clientes donde hay uno?

Conecta la web, la app y la tienda. Observa qué mensajes cambian cuando se reconoce al mismo cliente.
¿Podemos guardar menos sin perder lo que necesitamos?

Elige qué datos van al perfil. Compara el consumo de licencia con los casos de uso que siguen funcionando.

Prepara una revisión de tu arquitectura o una conversación con un proveedor. Las respuestas se quedan en tu navegador.

Arquitectura CDP

Modelo de datos, identidad, perfil, consentimiento, activación y operación.
Briefing de evaluación de plataforma

Afirmaciones de proveedor, preguntas de comprobación, pruebas y responsabilidades.

Cuatro arquitecturas para explorar qué recoge el dato, dónde se construye el perfil y cómo se activa. Elige un recorrido y avanza a tu ritmo.

Diseños de referencia con fuentes y límites explícitos.

Qué comprobar al trabajar con datos, permisos, gobierno y operación. Cada guía distingue el comportamiento del producto del criterio de arquitectura.

La carga está en verde. ¿Y la campaña?

Una carga terminada no demuestra que la campaña funcione. Cómo separar salud técnica, frescura del dato y recuperación en AEP.
Poder ver un dato no permite usarlo para todo

Quién puede ver un dato, para qué se puede usar y qué acepta una persona. Una comparación de accesos, DULE y consentimiento en AEP.
¿Qué tiene que salir del warehouse?

Ingesta, Federated Audience Composition y Data Mirror resuelven necesidades distintas. Qué se mueve y qué revisar antes de elegir.
¿La IA puede consultar o también modificar?

Coworker, agentes y MCP en Adobe: separar lectura, propuesta y ejecución. Contexto, permisos y revisión antes de cambiar una plataforma.
El gobierno del dato también llega al análisis

Qué hacen las etiquetas de uso del dato en Customer Journey Analytics, qué bloquean las políticas activas y qué pasa con las data views y las exportaciones.
¿Arreglar el dato o arreglar el informe?

Un canal mal clasificado puede corregirse en origen, en la ingesta o en CJA. La diferencia está en quién recibe la corrección y qué pasa con el histórico.
La compra está en AEP. ¿Dónde se pierde en CJA?

Cómo investigar una compra que no aparece en CJA: dataset, conexión, histórico, Data View y filtros. Validar por capas antes de volver a cargar datos.

Identidad, consentimiento, perfil y operación: cómo reconocer un problema que se repite y qué decisión revisar.

Consulta un término, para qué sirve y con qué suele confundirse.

Los artículos de fondo se leen en LinkedIn.

Análisis de arquitectura · LinkedIn

Suite, composable o warehouse-native

Análisis de nueve patrones de stack MarTech, desde la suite integrada hasta lo composable y warehouse-native.

Cuéntame qué ocurre, qué plataformas usas y qué decisión necesitas tomar.