Growth Engineering Cruzados

Visión: Zoho como Corazón del Ecosistema

Zoho CRM es el sistema centralizado donde converge toda la información de cliente, comportamiento y transacciones. Zoho Marketing Automation es el motor de activación que ejecuta automatizaciones y campañas. Juntos, con Zoho Analytics en tiempo real, forman el sistema neurológico completo de Cruzados.

3 Pilares de la Centralización:

• Centralización (Zoho CRM): Todos los eventos, contactos, deals y datos convergen aquí. Un RUT + Email = UN contacto con 360° de su historia.
• Activación (Zoho Marketing Automation): Cada evento dispara workflows automáticos: emails, SMS, WhatsApp, cambios de score, reasignación de propietario.
• Medición (Zoho Analytics - Tiempo Real): Cada acción se mide en vivo. Dashboard de conversión, retargeting, LTV, score actualizado cada minuto.

Flujo de Datos: Ingesta → Centralización → Activación → Medición

Paso 1: INGESTA (Fuentes de datos)

• Shopify: Productos, carrito, checkout, ventas (eventos y transacciones)
• Puntoticket: Tickets, membresías, socios, abonados, escuelas (webhooks)
• cruzados.cl: Páginas vistas, comportamiento, newsletter (GTM → eventos)
• Email Marketing (Zoho): Clicks, aperturas, unsubscribes
• WhatsApp Business: Mensajes enviados, leídos, respuestas

Paso 2: CENTRALIZACIÓN (Zoho CRM)

Todos los datos se normalizan y convergen en Zoho CRM bajo una llave única:

• Identificación primaria: RUT (cuando disponible)
• Identificación secundaria: Email (siempre presente)
• Identificación terciaria: Teléfono (para WhatsApp)
• Identificación anónima: anonymous_id (pre-captura)

Resultado: Un Contacto en Zoho CRM con:

• ✅ Todos los eventos ocurridos (page_viewed, product_viewed, add_to_cart, purchase_completed, etc)
• ✅ Transacciones vinculadas (Deals, Sales Orders, Ordered Items)
• ✅ Atributos (device, channel, utm_source, location, device_type)
• ✅ Señales de identidad (RUT, email verificado, teléfono verificado)
• ✅ Score de lead (puntos por comportamiento)
• ✅ Segmento (Hot lead, Warm lead, Cold lead, Churn risk)

Paso 3: ACTIVACIÓN (Zoho Marketing Automation + Workflows)

Cada evento o cambio de estado dispara automatizaciones en tiempo real:

• Evento: newsletter_subscribed
  • → Zoho Workflow: Actualizar campo "Email_Verified" = true
  • → Zoho Workflow: +10 puntos de score
  • → Zoho Marketing: Enviar email de bienvenida
• Evento: add_to_cart
  • → Zoho Workflow: +20 puntos de score
  • → Zoho Marketing: Disparar email "¿Completamos tu carrito?"
  • → Si no compra en 24h → Email de urgencia "Te espera tu producto"
• Evento: purchase_completed
  • → Zoho Workflow: Crear Deal (stage: Closed Won)
  • → Zoho Workflow: +100 puntos de score
  • → Zoho Workflow: Crear Sales Order y Ordered Items
  • → Zoho Workflow: Reclasificar a "Comprador activo"
  • → Zoho Marketing: Email de confirmación + invoice
  • → Zoho Marketing: Añadir a journey "Post-compra y upsell"
• Evento: cart_abandoned (24h sin purchase después add_to_cart)
  • → Zoho Workflow: Crear tarea para retargeting
  • → Zoho Marketing: Crear audiencia dinámica "Carrito abandonado"
  • → Campaña automática: Email + SMS + WhatsApp con incentivo

Paso 4: MEDICIÓN (Zoho Analytics - Tiempo Real)

Todos los KPIs se visualizan en vivo en Zoho Analytics:

• Funnel de conversión: Visitas → Carrito → Checkout → Compra (actualizado cada minuto)
• Scoring en vivo: % de leads que subieron de score hoy
• Campañas activas: Open rate, click rate, conversion rate de cada email enviado por Zoho Marketing
• Retargeting performance: Audiencias por abandono + recovery rate
• LTV y CLTV: Valor promedio por cliente, proyección de lifetime value
• Churn risk: Clientes en riesgo de dejar de comprar (score bajo, último evento hace >90 días)
• Segmentación dinámica: Hot leads (score >80), Warm leads (50-80), Cold leads (<50)

Diagrama de Flujo Simplificado

Shopify + Puntoticket + cruzados.cl → [EVENTOS] → Zoho CRM [CENTRALIZACIÓN] → Zoho Marketing Automation [ACTIVACIÓN] → Zoho Analytics [MEDICIÓN EN VIVO]

Feedback Loop: Analytics genera insights → Se ajustan workflows en Marketing → Se recalculan scores → Nueva segmentación → Nuevas campañas.

Ejemplo End-to-End: Un Usuario en el Ecosistema

Día 1: Usuario anónimo llega a cruzados.cl

• ✅ Evento: page_viewed capturado (anonymous_id: xyz)
• ✅ Zoho CRM: Se crea contacto anónimo, anonymous_id = xyz, score = 0
• ✅ Zoho Analytics: +1 al contador de visitas

Día 1 (30min después): Usuario ve un producto

• ✅ Evento: product_viewed (product_id: 123, price: $50)
• ✅ Zoho CRM: Score +5 (ahora score=5)
• ✅ Zoho Analytics: +1 al contador de products_viewed

Día 1 (1h después): Usuario agrega al carrito

• ✅ Evento: add_to_cart
• ✅ Zoho CRM: Score +20 (ahora score=25)
• ✅ Zoho Workflow: Disparar email "¿Terminamos tu carrito?"
• ✅ Zoho Analytics: +1 al contador de carrito, conversión visita→carrito actualizada

Día 2 (24h después, sin compra): Carrito abandonado

• ✅ Zoho Workflow: Crear audiencia "Carrito abandonado < 24h"
• ✅ Zoho Marketing: Disparar email "Tu carrito te espera" + SMS urgencia
• ✅ Zoho Analytics: Medir carrito_recovery rate en tiempo real

Día 3: Usuario responde a SMS y compra

• ✅ Evento: purchase_completed (order_id: 999, amount: $50, email: usuario@mail.com, RUT: 12.345.678-9)
• ✅ Zoho CRM: Se actualiza contacto (anonymous_id → email → RUT), Score +100 (ahora=125), Segmento: "Comprador activo"
• ✅ Zoho CRM: Se crea Deal (stage: Closed Won, amount: $50)
• ✅ Zoho CRM: Se crea Sales Order + Ordered Items
• ✅ Zoho Workflow: Enviar email confirmación + invoice
• ✅ Zoho Workflow: Añadir a journey "Post-compra" (día 3: reseña, día 7: upsell, día 14: 15% OFF)
• ✅ Zoho Analytics: Conversión actualizada (3.6% de 40K → 1.5K), LTV recalculado ($195 promedio), Churn risk recalculado

Resultado Final (Zoho Analytics Dashboard):

• 1 usuario rastreado de punta a punta
• 5 eventos capturados
• 3 automatizaciones ejecutadas (emails + SMS)
• 1 venta generada ($50)
• Score progresivo: 0 → 5 → 25 → 125 (trazabilidad completa)
• RUT validado: Stitching completo (anonymous → email → RUT)

Beneficios de la Centralización en Zoho

• 360° de cliente: Un RUT = toda su historia (compras, comportamiento, scores, campañas)
• Automatización sin fricciones: No necesitas herramientas externas (no Zapier, no integraciones manuales)
• Decisiones en tiempo real: Zoho Analytics actualiza cada minuto, no esperas reportes de EOD
• Escalabilidad: Cada nuevo evento se procesa automáticamente (workflow recibe evento → se ejecuta)
• Compliance: Un lugar para auditar (quién recibió qué email, cuándo, por qué, resultado)
• ROI claro: Cada peso gastado en retargeting está medido en Zoho Analytics

Visión general del ecosistema

Cruzados opera en un ecosistema multi-plataforma donde la información fluye desde canales comerciales hacia un centro de datos centralizado en Zoho CRM. El ecosistema se compone de tres capas: captura de datos (Puntoticket y Shopify), procesamiento y orquestación (Zoho CRM), y activación (Zoho Marketing Automation y Analytics).

Componentes principales:

• Puntoticket: Plataforma de comercio para venta de tickets, membresías (socios y abonados), escuelas y campamentos.
• Shopify: Plataforma de ecommerce para tienda retail de productos oficiales de Cruzados.
• Zoho CRM Plus: Centro de datos con módulos de CRM y Analytics.
• Web institucional (cruzados.cl): Sitio web corporativo que genera interacciones y eventos de navegación.
• Zoho Marketing Automation: Motor de automatización de emails, journeys y campañas.
• Zoho Analytics: Herramienta de reportería y análisis de datos.

Flujos de datos principales

Los datos fluyen bidireccionalemente desde las plataformas externas hacia Zoho CRM, donde se consolidan y relacionan para activación posterior.

Flujos principales:

Características de los flujos:

• Sincronización: No es tiempo real, pero mantiene fidelidad de datos.
• Deduplicación: Usa claves primarias (email para Contactos, RUT para Beneficiarios) para evitar duplicados.
• Transformación: Los datos se normalizan y transforman según reglas de negocio durante la sincronización.
• Trazabilidad: Se mantiene histórico y trazabilidad de eventos y transacciones.
• Sin pérdida de datos: No hay reportes de pérdida o desincronización crítica.

Plataformas y sistemas

Descripción detallada de cada plataforma en la arquitectura.

1. Definición de arquitectura de datos sobre Zoho

El modelo de datos en Zoho CRM está estructurado para centralizar la información de todos los canales comerciales. Las entidades principales son Contactos, Beneficiarios, Products, Deals, Sales Orders y Beneficios, que se relacionan entre sí para dar sentido a la información de comprador y usuario final.

Modelo AS IS (actual):

Relaciones principales:

• Beneficiarios ← (a través de Beneficios) → Contactos (comprador vs beneficiario)
• Contactos → Sales Orders (comprador realiza órdenes)
• Sales Orders → Ordered Items → Products (qué se compró)
• Sales Orders → Deals (origen de la transacción)
• Contactos → Deals (seguimiento de oportunidades)

TO BE (futuro):

• Mejora de relaciones: Fortalecer la relación entre Comprador y Beneficiario con campos adicionales (tipo de relación, fecha de asignación).
• Nuevos campos de negocio: Agregar campos para capturar más contexto de membresías (vigencia, renovación, escalado).
• Eventos de comportamiento: Crear una entidad separada de Eventos para registrar interacciones más granulares.
• Normalización de RUT: Estandarizar formato de RUT en todos los campos para consistencia.
• Auditoría: Agregar campos de fecha_creacion, fecha_modificacion, usuario_creacion, usuario_modificacion en entidades clave.

2. Definición de interfaces de datos con Puntoticket y Shopify

Las interfaces de datos definen cómo la información fluye desde Puntoticket y Shopify hacia Zoho CRM. Incluyen mapeos de campos, transformaciones, deduplicación y validaciones.

Leyenda de tipos de transformación y relación:

INTERFAZ 1: Shopify → Zoho CRM

Mapeo de Contactos

Mapeo de Products

INTERFAZ 2: Puntoticket → Zoho CRM

Mapeo de Contactos

Mapeo de Beneficiarios

Mapeo de Products

Mapeo de Deals

Mapeo de Sales Orders

Mapeo de Beneficios

TO BE (futuro):

• Nuevas interfaces: Webhook en tiempo real para eventos de compra, cambios de estado de membresía.
• Captura de eventos: Implementar tracking de eventos de navegación desde Puntoticket y Shopify hacia Zoho.
• Validación de RUT: Hacer obligatorio mapeo de RUT desde Shopify o validar en caso de falta de datos.
• Sincronización de Beneficiarios: Crear interfaz periódica para sincronizar cambios en Beneficiarios desde Puntoticket.
• Enriquecimiento de datos: Agregar campos de contexto comercial (fuente de adquisición, canal, campaña).

3. Definición del modelo de identidad (compradores y beneficiarios)

El modelo de identidad establece cómo se identifican, relacionan y unifican las personas en el sistema. Define la diferencia entre compradores (clientes que realizan transacciones) y beneficiarios (usuarios finales que disfrutan de un beneficio).

Identificadores principales:

Relaciones AS IS (actual):

• Separación de datos: Contactos y Beneficiarios son dos entidades separadas en Zoho CRM.
• Conexión a través de Beneficios: La relación se establece a través de la entidad "Beneficios" que mapea Comprador (Contacto) → Beneficiario.
• Cardinalidad: 1 Contacto puede tener N Beneficiarios (un comprador puede comprar para múltiples personas).
• Casos especiales:
  • Cortesías: El comprador es diferente del beneficiario final.
  • Regalos: Un contacto compra pero el beneficiario es otra persona.
  • Membresías personales: Contacto = Beneficiario (la misma persona).
• Sincronización: Los datos se sincronizan desde las plataformas comerciales pero no hay deduplicación automática entre sistemas.

Flujo AS IS de identidad:

Problemas detectados:

• No hay deduplicación automática si misma persona compra en Shopify y Puntoticket.
• Falta validación de RUT (formato, digito verificador).
• No hay historial de cambios de identidad (cambio de email, etc).
• Múltiples beneficiarios (diferentes RUT) comparten el mismo email (del comprador). El email no es identificador único en Beneficiarios, solo el RUT lo es. Esto limita la segmentación y comunicación individualizada con beneficiarios.

TO BE (futuro):

• Identidad unificada: Crear un grafo de identidad que mapee todas las versiones de una persona (diferentes emails, teléfonos, etc.).
• RUT como llave universal: Usar RUT como identificador único universal para todas las sincronizaciones.
• Deduplicación automática: Implementar lógica para detectar y fusionar duplicados basados en RUT, email, nombre.
• Validación de RUT: Validar formato y dígito verificador de RUT en puntos de entrada.
• Historial de identidad: Registrar cambios de email, teléfono, dirección con timestamps.
• Entidad de Persona: Considerar crear una entidad raíz "Persona" con RUT como clave, que unifique Contacto y Beneficiario.

4. Estructuración de eventos de comportamiento desde las distintas fuentes

Los eventos de comportamiento registran la interacción de usuarios con Cruzados a lo largo de su customer journey. Son la base para entender patrones de compra, engagement y personalización.

AS IS: Eventos capturados actualmente

Fuentes de eventos AS IS:

• Shopify: order.created, checkout.abandoned, product.viewed (parcial)
• Puntoticket: orden.creada, membresía.adquirida, evento.comprado
• Zoho Marketing Automation: email.opened, email.clicked, email.bounced, journey.step_executed
• cruzados.cl: page.viewed, form.submitted (via Google Analytics/Pixel, no integrado directamente a Zoho)

Capacidades actuales:

• Histórico: Sí, eventos se registran con timestamp.
• Trazabilidad: Sí, se puede rastrear actividad por contacto.
• Granularidad: Media - se capturan eventos principales pero no detalles finos.
• Contexto: Limitado - no siempre se registra contexto de campaña, canal de adquisición, etc.

TO BE: Nuevos eventos y mejoras

Nuevos eventos por capturar:

Eventos diferenciados por tipo de entidad:

Esquema estándar de eventos (TO BE):

Plan de implementación TO BE:

1. Webhooks en tiempo real: Configurar webhooks en Shopify y Puntoticket para eventos críticos.
2. Pixel integrado: Implementar pixel/GTM en cruzados.cl que envíe eventos a Zoho.
3. Sistema de asistencia: Conectar sistema de asistencia a eventos de evento.asistido.
4. Data warehouse: Considerar crear data warehouse para almacenar eventos raw con más granularidad.
5. Análisis de journeys: Implementar análisis de customer journey para identificar patrones de conversión.
6. Segmentación por eventos: Crear segmentos dinámicos basados en eventos (ej: visitó página X, nunca compró).