CASE STUDY HEAD OF TECH & DATA
Freshly Cosmetics, It 's an Adventure Nuestro objetivo es ofrecer a las personas una experiencia cosmĂ©tica saludable que mejore su salud y la del planeta, siendo fi eles a nuestros valores. PARTE I Business Case: Impulsando la Inteligencia de Datos en Freshly Cosmetics Objetivo: Diseñar una estrategia integral de datos que permita a Freshly Cosmetics: 1. Mejorar la calidad y disponibilidad de los datos para la toma de decisiones. 2. Impulsar el uso de modelos predictivos para entender y anticipar el comportamiento del consumidor. 3. Establecer una cultura de decisiones data-driven transversal a todas las áreas del negocio. Contexto: Freshly Cosmetics ha crecido rápidamente y actualmente cuenta con mĂşltiples fuentes de datos (ERP - Business Central, ecommerce - Prestashop, CRM, campañas en Meta/Google, etc.). Existen fricciones operativas por silos de datos, reporting manual y escasa automatizaciĂłn. El equipo actual de datos e IT necesita un liderazgo fuerte para escalar la arquitectura, defi nir gobierno del dato y habilitar use cases avanzados de analĂtica y ML. Imagina que acabas de incorporarte como Head de Tech & Data. En tu primer trimestre, se te asigna el reto de diseñar un plan de acciĂłn para resolver las necesidades del negocio, en cada una de las siguientes dimensiones, existe un escenario actual que presenta ciertas necesidades. 1. Gobierno del Dato y Arquitectura â—Ź Actualmente no existe un catálogo de datos, los tĂ©rminos clave (cliente activo, pedido completado, etc.) se usan de forma inconsistente. â—Ź Hay problemas de calidad (campos vacĂos, datos duplicados, incoherencias entre fuentes). â—Ź Reporting descentralizado y poco confi able. Preguntas: A. ÂżCĂłmo establecerĂas las bases de gobierno del dato? ÂżQuĂ© procesos y herramientas implantarĂas? B. ÂżCĂłmo plantearĂas una arquitectura escalable en la nube para consolidar las fuentes y facilitar el acceso a los datos (data lake, data warehouse, etc.)?
2. IngenierĂa y Pipeline de Datos â—Ź Se necesitan dashboards fi ables para eCommerce, operaciones y marketing. â—Ź Hoy en dĂa se depende de extracciĂłn manual o procesos frágiles con scripts aislados. Preguntas: A. ÂżCĂłmo diseñarĂas un pipeline de datos moderno (batch/streaming)? ÂżQuĂ© herramientas usarĂas? B. ÂżCĂłmo estructurarĂas el equipo tĂ©cnico para dar soporte a esta arquitectura? 3. AnalĂtica y KPI Reporting â—Ź Los equipos solicitan una Ăşnica fuente de verdad para KPIs como CAC, LTV, RetenciĂłn, % de entrega en plazo, etc. â—Ź El equipo de performance necesita segmentaciones dinámicas de cliente para campañas. Preguntas: A. ÂżQuĂ© approach seguirĂas para defi nir y mantener KPIs fi ables? ÂżCĂłmo lo gobernarĂas? B. ÂżCĂłmo facilitarĂas el autoservicio de datos para los equipos de negocio? 4. Ciencia de Datos y Casos Predictivos â—Ź Se quiere mejorar la previsiĂłn de demanda para planifi car producciĂłn y stock. â—Ź El equipo de Growth busca modelos de propensiĂłn a la recompra y churn, asĂ como recomendaciones personalizadas para aumentar el CLV. Preguntas: A. ÂżQuĂ© modelos predictivos priorizarĂas y cĂłmo los desplegarĂas? B. ÂżQuĂ© datos y señales considerarĂas clave para estos modelos? C. ÂżCĂłmo medirĂas su impacto en negocio? Entrega esperada â—Ź Un documento o presentaciĂłn de máximo 10 slides con: a. DiagnĂłstico actual b. Propuesta de arquitectura y gobierno c. Casos prioritarios de analĂtica y ciencia de datos d. Roadmap de implementaciĂłn (6-12 meses) OrganizaciĂłn de equipo sugerida â—Ź Todo el material de apoyo para ejemplifi car las soluciones propuestas. Puedes usar (datos dummy o simulados): queries, un fl ujos de datos, notebooks, etc.
PARTE II
Liderazgo Transversal y GestiĂłn de Equipos
Freshly está evolucionando hacia una organizaciĂłn más ágil, con enfoque producto y decisiones data-driven. Existen dos equipos tĂ©cnicos principales: â—Ź El equipo de Data (pequeño pero en expansiĂłn, necesita liderazgo tĂ©cnico y visiĂłn de producto). â—Ź El equipo de IT (más grande, con developers backend y frontend, liderado por un jefe de IT y un PO, pero con necesidades de foco, mejora de procesos y coordinaciĂłn estratĂ©gica). â—Ź Los equipos tĂ©cnicos trabajan bien por separado, pero faltan mecanismos formales de colaboraciĂłn. â—Ź No hay un backlog unifi cado ni criterios claros de priorizaciĂłn conjunta. â—Ź Hay fricciones entre negocio y tecnologĂa por entregas tardĂas o mal entendidas. â—Ź Las prácticas de desarrollo son heterogĂ©neas, sin visiĂłn compartida de calidad, testing, documentaciĂłn, etc. â—Ź Data tiene buena recepciĂłn en la organizaciĂłn, pero necesita escalar tĂ©cnica y estratĂ©gicamente.
1. Estrategia y alineamiento A. ÂżCĂłmo alinearĂas el trabajo de los equipos tĂ©cnicos con la estrategia global de la compañĂa? B. ÂżQuĂ© mecanismos usarĂas para priorizar de forma efi caz entre necesidades de negocio, IT y Data? C. ÂżCĂłmo asegurarĂas la comunicaciĂłn con stakeholders no tĂ©cnicos?
2. Trabajo transversal y cultura A. ÂżQuĂ© prácticas introducirĂas para fomentar colaboraciĂłn entre IT y Data? B. ÂżCĂłmo mejorarĂas la cultura tĂ©cnica y de entrega sin ser un lĂder tĂ©cnico directo de IT?
3. Mejora continua y calidad A. ÂżQuĂ© cambios organizativos o metodolĂłgicos implementarĂas (ej: QA, defi niciĂłn de “hecho”, documentaciĂłn, revisiones cruzadas)? B. ÂżQuĂ© mĂ©tricas seguirĂas para medir la mejora en equipos tĂ©cnicos (velocidad, calidad, NPS interno, etc.)?
4. GestiĂłn de equipo y talento A. ÂżQuĂ© estructura te parece adecuada para escalar el equipo de Data? B. ÂżQuĂ© perfi l contratarĂas primero? C. ÂżCĂłmo desarrollarĂas el talento tĂ©cnico y mantendrĂas motivados a ambos equipos?
Entrega esperada
Incorporar a la presentaciĂłn una secciĂłn especĂfi ca sobre gestiĂłn organizativa y de equipos tĂ©cnicos, con un máximo de 5 láminas, incluyendo: â—Ź Un diagrama de estructura organizativa propuesta. â—Ź Propuesta de procesos de trabajo entre Data, IT y otras áreas. â—Ź Mecanismos de priorizaciĂłn y planifi caciĂłn (roadmaps, ritos ágiles, etc.). â—Ź Principales pain points organizativos identifi cados y su soluciĂłn. â—Ź Indicadores para medir Ă©xito tĂ©cnico y organizativo.
PARTE III
1. ¿Cuál consideras es la principal responsabilidad del Head de Tech & Data en el Freshly Team?
2. ÂżQuĂ© valor podrĂas aportar tĂş personalmente a Freshly Cosmetics como Head de Tech & Data?
Incorporar a la presentación una lámina fi nal con las respuestas.
¡Esperamos tus respuestas! ¡Hasta pronto!