The document discusses data quality and data solutions for restructuring master data. It provides details on how BrandnLabel can provide 87% data completeness and 100% data quality by realigning company digital objectives. It emphasizes that data is important for marketing, sales, logistics and other business functions. High quality, well-structured master data can reduce costs by 10-40% by minimizing returns.

1. Antonia Heise
Sales and Marketing Director
antonia.heise@brandnlabel.com
Repoblamiento, Homologación,
Validación y Estructuración
Mediante la tecnología de Data Quality y
Data Solution reestructuramos la data
maestra entregando un 87% de
completitud y un 100% de calidad de
datos alineando los objetivos digitales de
las empresas.
www.brandnlabel.com

2. el 74% de los expertos
consideran que la experiencia
de usuario es clave para lograr
la fidelidad de los clientes.
Oracle
Re-Compra
Customer
Decision
Journey
Evaluación Inicial
Consideración
Inicial
Momento
de Compra
Impulso
Post-Venta

3. Entrada del Producto Recibido Clasificación Bodega
UX
Picking
Packing
Preparar
despacho
Salida del Producto
Momento
de Compra
DATA IS THE QUEEN
Fulfillment orden

4. Entrada del Producto Recibido Clasificación Bodega
UX
Picking
Packing
Preparar
despacho
Salida del Producto
Momento
de Compra
DATA IS THE QUEEN
Fulfillment orden

5. Clasificación
SKU
Datos Logísticos
Materialidad
Empaque (Bolsa, caja, ganchos)
Frío/Seco
Datos para el paletizado
B2B
B2C

6. Entrada del Producto Recibido Clasificación Bodega
UX
Picking
Packing
Preparar
despacho
Salida del Producto
Momento
de Compra
DATA IS THE QUEEN
Fulfillment orden

7. ● No cuenta con un título
H1 optimizado.
● El producto no tiene
especificaciones técnicas
que ayuden a vender.
● No posee ficha de
producto para una
experiencia de compra de
los clientes.
● No tiene texto emocional.
Sin datos
El problema de cara al usuario
$559.990
Notebook MKX8G46F8W

8. Con datos
$559.990
Notebook Marca Ideapad 3 Core I5 8gb 512gb Ssd Fhd 14'
● Título H1 con keywords y
atributos
● Ficha de productos con
atributos basados en
benchmark y referentes de
cada cliente.
● Repoblamiento de datos
técnicos, comerciales y
logísticos para una venta
eficiente.
El problema de cara al usuario

9. ¿Cómo creamos la
información?

10. CRM - ERP - MDM - PIM - SELLER CENTER
Generación
Publicación
Proveedores
Call centers - Tiendas
eCommerce - Marketplace
Última Milla
Administración
Product Manager Marketing - Compradores
El problema de cara al usuario

11. 47%
de la información de
producto es Dirty Data
80%
de la data no tiene una
estructura para alimentar los
canales de ventas y sistemas de
gestión
¿Por qué pasa esto?

12. USD BN 64
cantidad que las
compañías venden
en ecommerce
USD BN 7.7
12% es el monto de
ventas netas que se
pierden por dirty data
USD BN 1.3
Cerca del 40% son
pérdidas debido a
costos por devolución
Fuente: Gartner

13. ¿Qué pasa si los datos están sucios?
=
IN OUT
Los resultados serán basura

14. BI
Reportes
Data
Transaccional
Data
Referencial
Data
Maestra
Los Datos Maestros son el activo más importante dentro de las organizaciones
¿Qué es la data maestra?

15. Fulfillment Orden
Entrada del Producto Recibido Clasificación Bodega
UX
Picking
Packing
Preparar
despacho
Salida del Producto
Momento
de Compra
DATA IS THE QUEEN

16. Customer Journey
Marketing
Diseño /Editorial
Gerencia de Tienda
Gestión de Clientes
Product Manager
Finanzas
Legal
Proveedores de Servicios
Logística
Awareness Consideración Adquisición Servicio Lealtad
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17. ¿Cómo apoya la estrategia de costos?
con un 97,7% de
calidad de datos
se disminuye entre un
10% - 40% los costos
por devolución
Además, se maximiza el uso de las grandes inversiones ya generadas dentro
de la empresa como ERP, CRM, entre otros, alineando la información y una
estrategia omnicanal.
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18. DATA IS THE QUEEN
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