Cómo construimos Sellencia OS: arquitectura técnica y stack de datos
Shopify + BigQuery + dbt + Looker. Cómo conseguir P&L tiempo real para tu ecommerce sin contratar un equipo de data engineers. Arquitectura técnica completa.
Cómo construimos Sellencia OS: arquitectura técnica y stack de datos
Sellencia OS es nuestro sistema operativo propietario que centraliza datos de todos tus canales en tiempo real. Dashboard con métricas de Revenue, MER, Net Profit, CPA y más — todo sincronizado vía BigQuery.
Por qué un OS y no un dashboard
La mayoría de “dashboards de marketing” son extractores de datos:
- Sacan números de Meta, Google, Shopify
- Los muestran en un Looker bonito
- Te dejan a ti la conciliación
Eso no es un OS. Es un BI tool.
Sellencia OS es la capa de decisión:
- Ingiere datos de 8+ fuentes
- Reconcilia ad spend ↔ revenue ↔ banco
- Calcula CM real por SKU/campaña/canal
- Detecta señales (oportunidad / alerta / reasignación)
- Envía valor de conversión corregido a Meta y Google (CMB)
- Notifica via Slack cuando hace falta acción humana
Stack técnico
Ingestion
- Shopify Admin API (orders, products, customers, refunds)
- Stripe API (gateway fees, disputes)
- Meta Marketing API (spend, conversions, EMQ)
- Google Ads API + GA4 (search, shopping, PMax)
- TikTok Marketing API
- Klaviyo API (revenue email/SMS)
Todo via Stape Server-Side GTM + custom n8n workflows.
Storage
- BigQuery como data warehouse
- Particionado por día, clusterizado por canal
- dbt para transformaciones (modelos versionados)
- Datasets:
raw_*(sin tocar)stg_*(tipado y limpio)fct_*(facts: orders, ads, sessions)dim_*(dimensions: customers, products)mart_*(capa final para Looker)
Compute
- Refresh cada hora vía Cloud Scheduler + Cloud Run
- Ventana de 30 días en hot storage, histórico en archive
- Costes BigQuery: menos de 80€/mes para clientes con 5M+ revenue/año
Presentation
- Looker Studio embed personalizado
- PWA installable (mobile-first)
- Slack integration para alerts
AI Layer
- Claude API + custom MCPs para análisis cualitativo
- GPT-4o para Signal Engine (clasificación de oportunidades)
- Vector DB con Pinecone para histórico de decisiones
¿Por qué no construir esto in-house?
Tres razones:
- Tiempo: 4-6 meses de un equipo de 2-3 personas
- Coste: 60-100k euros en salarios + infra
- Mantenimiento: APIs de Meta y Google rompen cada 2 meses
Sellencia OS sale por una fracción del coste, en 4 semanas.
Próximos pasos
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a tu ecommerce?
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