Data, Analytics & GenAI para clubes de fútbol

Diagnóstico típico del sector

Lo que escuché en la reunión

Los mismos tres problemas en casi cualquier club

El diagnóstico, en tus propias palabras

Tres frentes claros, todos con el mismo denominador: hoy el dato no está disponible para decidir. La buena noticia: los tres tienen solución probada y no requieren un equipo de 20 personas.

Problema 01

Cero cultura y fundación de datos

En la mayoría de los clubes, ningún área toma decisiones basadas en datos duros: cuánto se vende, cuánto se margina, cuántos socios activos hay, cómo segmentarlos.

Sin métricas base no hay gestión posible: cada decisión comercial se toma a ciegas, y cualquier equipo nuevo que se sume necesita dirección técnica para no perderse.

Problema 02

ROI de sponsors imposible de demostrar

El sponsoreo se vende con relato, no con métricas: pocas veces se puede decir cuánto vale la exposición en camiseta, TV, estadio o redes.

Cuantificarlo con proveedores externos especializados cuesta decenas de miles de dólares al año — y en la mayoría de los casos, se puede construir la capacidad puertas adentro.

Problema 03

Academia: plataforma limitada y canales desconectados

Muchas tiendas oficiales operan con plataformas de gestión limitadas, mientras el retail físico queda desconectado del canal online.

Sin datos unificados no hay forma de decidir entre mejorar la plataforma actual o migrar a otra, ni de medir el margen real por producto.

🏗Fundación de datos
ventas, margen y socios en un solo lugar

📡ROI de sponsors
media value cuantificado con computer vision

🛍Retail unificado
online + físico en un mismo tablero

Problema 01

Cero cultura y fundación de datos

"El 99% de la gente no toma ningún tipo de decisión basada en datos. Estoy hablando de lo más básico: cuánto vendo, cuánto margino, cuántos socios tengo, cómo los segmento."

Sin métricas base no hay gestión posible: cada decisión comercial se toma a ciegas. Los sistemas de gestión actuales no ayudan y el pasante de ITBA (ingresa 3/8) necesita dirección técnica para no perderse.

Problema 02

ROI de sponsors imposible de demostrar

"Hoy voy ciego a sentarme con los sponsors. Le vendo una hermosa historia... y el pibe me dice 'ok, ¿qué retorno tiene?'. Necesito decir: el pecho de la camiseta vale tanto, porque pasó esto, esto y esto."

Camiseta, estadio, TV, redes, predio Tita: activos valiosos sin cuantificar. Tercerizarlo con empresas tipo Nielsen "cobra fortuna"; Ezequiel cree que se puede gestionar interno con IA — y tiene razón.

Problema 03

Academia: plataforma deficiente y canales desconectados

"En la Academia tenemos una plataforma (E3) que tiene datos pero nadie la usa... y el retail offline está desconectado del e-commerce. Necesito nutrirme de datos para exigirle al proveedor — o cambiarlo."

Decisión E3 vs. VTEX sin datos para tomarla, ventas físicas y online que no se consolidan, y cero visión de margen unitario por producto.

🗓3 de agosto
ingresa el pasante de ITBA (3er año Data Science)

📥500 mensajes
recibió el posteo: talento con ganas, sin estructura que lo encauce

🏟3 verticales
a apuntalar: gestión comercial, sponsoreo/marketing y Academia

🎯Próximo paso
revisar esta propuesta y reunión presencial en el club

🏗

Solución 01 · responde al problema 01

Fundación de Datos Comercial

Un data warehouse liviano en la nube con las métricas que hoy no existen: ventas, margen, socios y segmentación. El estándar que usan desde startups hasta MELI, dimensionado para un club como Racing.

Estándar: Modern Data Stack Arquitectura: Medallion (Bronze → Silver → Gold) BigQuery / Cloud gratuito en esta escala dbt para transformación versionada Looker Studio / Power BI Ingesta con n8n + Python

1 · FUENTES

🗃 Sistemas actuales

Sistema de gestión del club
Padrón de socios y abonados
Plataforma de e-commerce de la AcademiaE3 (Academia) — exports/API
Planillas dispersas del área

2 · INGESTA

⚙️ Extracción automatizada

Conectores n8n / Python
Cargas diarias programadas
Validación de calidad del dato
Sin tocar los sistemas de origen

3 · WAREHOUSE

☁️ Nube (BigQuery)

Bronze: dato crudo histórico
Silver: limpio y estandarizado
Gold: métricas de negocio
Costo ≈ $0 a esta escala

4 · CONSUMO

📊 Decisiones

Dashboard comercial ejecutivo
Segmentación de socios (RFM)
Base para IA y agentes
Un click, no un Excel

📦 Entregables concretos

✓

Warehouse comercial operativo — modelo de datos de ventas, márgenes, socios y productos, documentado y versionado.

✓

Dashboard ejecutivo — ventas, margen unitario, evolución de socios y segmentos, actualizado automáticamente cada día.

✓

Segmentación RFM de socios — quiénes son, cuánto valen, qué propuesta de valor ofrecerle a cada segmento.

✓

Transferencia de conocimiento al equipo interno — playbook y sesiones de walkthrough para que el equipo pueda continuar sin depender de un consultor externo.

✓

Onboarding técnico del pasante ITBA — roadmap, estándares y mentoría para que ejecute con dirección desde el día 1 (ingresa el 3/8).

✓

Diccionario de datos y playbook — para que la capacidad quede instalada en el club, no en un consultor.

🗓 Fases

Mapeo de fuentes y accesosRelevamiento on-site de sistemas, datos disponibles y calidad.

Sem 1

Pipeline + warehouseIngesta automatizada y modelo Bronze/Silver/Gold operativo.

Sem 2-3

Dashboard + segmentaciónTablero ejecutivo en producción y RFM de socios.

Sem 3-4

Handoff al equipo internoHandoff al pasanteDocumentación, mentoría y rutina de operación diaria.

Sem 4+

Vista: dashboard comercial

demo ilustrativa

Ventas del mes

▲ +12% vs. mes anterior

Margen promedio

▲ ahora visible por producto

Socios activos

▲ segmentados en 6 grupos

Frecuencia de compra

▲ por segmento RFM

📡

Solución 02 · responde al problema 02

Sponsorship ROI Engine

El mismo tipo de medición que venden Nielsen Sports, Blinkfire o Relo Metrics — construido interno con computer vision y GenAI, arrancando por los activos de mayor valor y datos más accesibles: partidos en vivo y redes del club.

El mismo tipo de medición que venden Nielsen Sports, Blinkfire o Relo Metrics — construido interno con computer vision y GenAI, empezando por lo que vos mismo priorizaste: partidos en vivo y redes del club.

Estándar: Media Value (QI / AVE ajustado) Computer vision: detección de logos en video (YOLO) Exposición ponderada por tamaño, posición y nitidez Social analytics: alcance + engagement por posteo Benchmark CPM TV/digital + comparables fútbol Informe por marca generado con GenAI

1 · CAPTURA

🎥 Activos monitoreados

Partidos en vivo de la Liga (90')
Redes sociales del club
Filmación de entrenamientos
Luego: estadio, predio, juveniles

2 · DETECCIÓN

👁 Computer vision + APIs

Modelo detecta cada aparición de marca
Segundos en pantalla, tamaño, posición
Métricas de cada posteo en redes
Todo automático, partido a partido

3 · VALUACIÓN

🧮 Modelo de media value

Exposición × audiencia × CPM de referencia
Ajuste por calidad de exposición
Ponderación por competencia (Liga, copas)
Metodología documentada y defendible

4 · REPORTE

📨 Valor para el sponsor

Dashboard por marca y por activo
Informe post-partido automático (GenAI)
Argumento de renovación con números
Tarifario respaldado por datos

🧮 Simulador: ¿cuánto valor genera el pecho de la camiseta?

Modelo ilustrativo del enfoque de valuación. Los parámetros reales se calibran con audiencias medidas y benchmarks del mercado argentino y regional.

Partidos televisados por mes 4

Audiencia promedio por partido 800K

Minutos de exposición nítida del logo por partido 28'

Posteos mensuales en redes con la marca 20

Media value mensual estimado $0 equivalente publicitario (USD)

$0TV en vivo Redes sociales $0Proyección anual

📊 Vista: dashboard de sponsor

Exposición por activo (share)

46% TV en vivo

28% Redes

18% Estadio

8% Predio/juveniles

Media value por marca (mes)

Sponsor principal$142K

Sponsor manga$61K

Sponsor short$38K

Sponsor estadio$29K

🗓 Fases (construcción incremental)

🗓 Fases (construcción incremental, como la planteaste)

Partidos en vivo + redes del clubLos dos activos de mayor valor y con datos más accesibles. Primer tarifario respaldado.

Mes 1-2

Entrenamientos, estadio y predioSe suman activos con captura propia de imágenes y conteo de impactos.

Mes 3-4

Benchmark y pricing dinámicoComparables de LPF, Libertadores/Sudamericana y Europa. Ajuste por competencia y contexto.

Mes 5+

💡

Por qué interno y no una consultora

Las empresas de sports intelligence cobran decenas de miles de USD al año por esto. Con computer vision open-source y GenAI, el club puede tener la capacidad instalada, la metodología documentada y el dato como activo propio — a una fracción del costo.

🛍

Solución 03 · responde al problema 03

Academia Conectada

LOCADEMIATienda oficial · física + online

Independizar el dato de la plataforma actual: un dashboard unificado de e-commerce + retail físico, y los números que necesitás para negociar con tu proveedor — o evaluar una migración con fundamentos.

Independizar el dato de la plataforma: un dashboard unificado de e-commerce + retail físico alimentado desde E3 (o quien sea), y los números que necesitás para exigirle al proveedor — o decidir la migración a VTEX con fundamentos.

Estándar: Unified Commerce (POS ↔ e-commerce) Capa de datos desacoplada de la plataforma Margen unitario por SKU Conciliación multicanal automática Análisis TCO para decisión de plataforma Análisis TCO para decisión E3 vs. VTEX

1 · PUENTEO

🔌 Extraer el dato de la plataforma

🔌 Extraer el dato de E3

Exports, API o réplica de la base
Ventas online + retail físico
Catálogo, stock y costos
Exigirle más data al proveedor, con specs claras

2 · UNIFICACIÓN

🔄 Un solo modelo de ventas

Online + offline consolidado
Margen unitario por SKU y canal
Stock y quiebres visibles
Se aloja en el mismo warehouse de la Solución 01

3 · GESTIÓN

📈 Dashboard Academia

Ventas, margen y rotación por canal
Performance ante lanzamientos
KPIs para auditar al proveedor
Datos para la mesa de decisión de plataforma

Criterio de decisión

Quedarse en E3 (mejorado)

Migrar a VTEX

Inversión inicial

Baja (upgrade del proveedor)

Alta (implementación + agencia)

Performance y escalabilidad

A validar con SLAs medidos

Estándar enterprise LatAm

Ecosistema e integraciones

Limitado

Amplio (apps, pagos, logística)

Unificación online/offline

Requiere ingeniería propia

Soporte nativo omnicanal

Riesgo de migración

Nulo

Medio (catálogo, SEO, históricos)

Tu capa de datos (esta propuesta)

Funciona igual

🛡

El punto clave: el dato desacoplado sobrevive a cualquier plataforma

Construyendo la capa de datos propia primero, la decisión de plataforma deja de ser urgente y pasa a ser estratégica: el dashboard y el histórico de ventas son del club, se migre o no. Y además da los números medidos (performance real, costo por transacción, ventas perdidas) para negociar con cualquier proveedor con la sartén por el mango.

🛡

El punto clave: el dato desacoplado sobrevive a cualquier plataforma

Construyendo la capa de datos propia primero, la decisión E3 vs. VTEX deja de ser urgente y pasa a ser estratégica: el dashboard y el histórico de ventas son del club, se migre o no. Y además te da los números medidos (performance real, costo por transacción, ventas perdidas) para negociar con cualquiera de los dos con la sartén por el mango.

Plan de ejecución

Roadmap 90 días

Las tres soluciones comparten la misma base (el warehouse), por eso conviene arrancar por la fundación. Cada barra es un entregable funcionando, no un documento.

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12

Fundación de datoswarehouse + dashboard comercial

Mentoría equipo internoonboarding + rutina semanal

ROI Sponsors — Fase 1TV en vivo + redes → primer tarifario

Academia conectadapuenteo de datos + dashboard unificado

Informes GenAI por sponsorautomatización post-partido

🏟 EL CILINDRO · AVELLANEDA

Todo esto se construye donde tiene que construirse: en el club

El relevamiento inicial es siempre presencial: recorriendo los sistemas y la operación real del club, no desde una planilla a distancia.

El relevamiento inicial es presencial, recorriendo los sistemas y la operación real. Como quedamos en la reunión: nos vemos en Avellaneda para bajar esta propuesta a tierra.

📊Día 30: primer dashboard comercial en producción

📡Día 60: primer informe de media value a un sponsor real

🛍Día 90: Academia online + offline en un solo tablero

Cómo trabajamos

Modelo de colaboración flexible

Sin relación de dependencia, sin estructura fija: se arranca chico, se demuestra valor y se escala según resultados. Cotización a medida según alcance, sistemas existentes y volumen de datos.

Diagnóstico inicial

Relevamiento de sistemas y datos disponibles, sin costo, para dimensionar el proyecto con información real.

Sin costo

Piloto acotado

Un módulo de alto impacto resuelto en semanas, para validar el enfoque antes de escalar a los demás.

Por proyecto

Evolución continua

Bolsa de horas mensual para sostener lo construido, sumar casos de uso y mentorear al equipo interno.

Mensual, cancelable

Precios transparentes

Inversión por módulo

Valores orientativos en USD, por proyecto cerrado con entregables definidos. Se ajustan tras el relevamiento on-site en el club. Cada módulo es independiente: se puede arrancar por uno solo.

RECOMENDADO PARA EMPEZAR

Fundación de Datos Comercial

Resuelve el Problema 01

2.000 – 3.500 USD · 4 semanas

Warehouse en la nube operativo
Dashboard comercial ejecutivo
Segmentación RFM de socios
Onboarding + roadmap del pasante ITBA
Diccionario de datos y playbook

Sponsorship ROI Engine — Fase 1

Resuelve el Problema 02

2.500 – 4.000 USD · 6-8 semanas

Detección de logos en partidos en vivo
Analytics de redes del club
Modelo de media value documentado
Dashboard por marca y por activo
Informe post-partido automático (GenAI)

Academia Conectada

Resuelve el Problema 03

2.000 – 3.500 USD · 5-6 semanas

Puenteo de datos desde E3
Ventas online + retail unificadas
Margen unitario por SKU y canal
KPIs para auditar al proveedor
Análisis de decisión E3 vs. VTEX

🔁 Evolución continua + mentoría

Bolsa de horas mensual para sostener lo construido, sumar casos de uso y mentorear al equipo (pasante ITBA + los que se sumen). Cancelable mes a mes.

1.500 – 3.000 /mes

🎁

El relevamiento inicial no tiene costo

La reunión presencial en el club + mapeo de sistemas y datos disponibles es sin cargo: sirve para ajustar alcance y presupuesto con información real antes de comprometer nada.

Acceso a la propuesta

Los mismos tres problemas en casi cualquier club

El diagnóstico, en tus propias palabras

Cero cultura y fundación de datos

ROI de sponsors imposible de demostrar

Academia: plataforma limitada y canales desconectados

Cero cultura y fundación de datos

ROI de sponsors imposible de demostrar

Academia: plataforma deficiente y canales desconectados

Este diagnóstico no es exclusivo del fútbol

Fundación de Datos Comercial

🗃 Sistemas actuales

⚙️ Extracción automatizada

☁️ Nube (BigQuery)

📊 Decisiones

📦 Entregables concretos

🗓 Fases

Vista: dashboard comercial

Sponsorship ROI Engine

🎥 Activos monitoreados

👁 Computer vision + APIs

🧮 Modelo de media value

📨 Valor para el sponsor

🧮 Simulador: ¿cuánto valor genera el pecho de la camiseta?

📊 Vista: dashboard de sponsor

Exposición por activo (share)

Media value por marca (mes)

🗓 Fases (construcción incremental)

🗓 Fases (construcción incremental, como la planteaste)

Por qué interno y no una consultora

¿Jugaste con el simulador?

Academia Conectada

🔌 Extraer el dato de la plataforma

🔌 Extraer el dato de E3

🔄 Un solo modelo de ventas

📈 Dashboard Academia

El punto clave: el dato desacoplado sobrevive a cualquier plataforma

El punto clave: el dato desacoplado sobrevive a cualquier plataforma

Roadmap 90 días

Todo esto se construye donde tiene que construirse: en el club

¿Y si tu negocio necesita algo parecido?

Modelo de colaboración flexible

Diagnóstico inicial

Piloto acotado

Evolución continua

Inversión por módulo

Fundación de Datos Comercial

Sponsorship ROI Engine — Fase 1

Academia Conectada

🔁 Evolución continua + mentoría

El relevamiento inicial no tiene costo

¿Te interesa algo similar para tu club o empresa?

Siguiente paso: nos vemos en el club