Cuento con sólida experiencia en data analytics aplicada a productos digitales y plataformas educativas, utilizando herramientas como Power BI, Looker Studio y Tableau, junto con Python (Pandas) y SQL para modelado, automatización y análisis avanzado. Mi expertise se centra en learning analytics y user analytics, así como en product y growth analytics, incluyendo análisis de adopción, retención, resell y upsell. Complementariamente, integro soluciones con AppSheet y Apps Script para cerrar el ciclo entre datos, operación y toma de decisiones.
I have strong experience in data analytics applied to digital products and educational platforms, using tools such as Power BI, Looker Studio, and Tableau, alongside Python (Pandas) and SQL for advanced analysis, modeling, and automation. My expertise includes learning analytics and user analytics, as well as product and growth analytics, covering adoption, retention, and resell and upsell strategies. I also leverage AppSheet and Apps Script to bridge data, operations, and decision-making.
Cuento con expertise en user analytics, analizando frecuencia y recencia de uso de plataformas digitales para comprender patrones de comportamiento, retención y adopción. Realicé análisis detallados que correlacionan actividad y progreso de los usuarios con la frecuencia de uso, así como la evolución de categorías de recencia para evaluar retención de clientes y cumplimiento de objetivos educativos y de negocio. A continuación se presenta un dashboard demo que ejemplifica este tipo de análisis.
I have strong expertise in user analytics, analyzing usage frequency and recency across digital platforms to understand user behavior, retention, and adoption patterns. I conducted detailed analyses correlating user activity and progress with usage frequency, as well as tracking the evolution of recency categories to assess client retention and success against educational and business goals. Below is a demo dashboard illustrating this type of analysis.
Cuento con amplia experiencia en product, client y growth analytics, desarrollando análisis avanzados para productos complejos con una oferta amplia y diversa, múltiples modalidades de contratación y procesos de adopción escalada. He trabajado sobre relaciones comerciales B2B de alto lifetime value, con fuerte potencial de crecimiento y product placement dinámico y volátil, integrando variables de producto, cliente y contexto institucional.
A continuación se presenta un dashboard demo que ejemplifica este tipo de análisis aplicado a la venta B2B de soluciones edtech para colegios, contemplando distintos grados escolares, múltiples productos y diversas instituciones.
I have extensive experience in product, client, and growth analytics, delivering advanced analyses for complex product ecosystems with broad and diverse offerings, multiple contracting models, and staged adoption processes. I have worked with high–lifetime-value B2B relationships, significant growth potential, and dynamic, evolving product placement, integrating product, client, and institutional variables.
Below is a demo dashboard illustrating this type of analysis applied to B2B edtech sales for schools, spanning multiple grade levels, products, and institutions.
ThinkBnB es un dashboard demo basado en datos de alquileres y opiniones de usuarios de AirBnB en Buenos Aires, desarrollado como parte de una propuesta de negocio 360° para una consultora orientada a ayudar a propietarios a decidir entre alquiler tradicional o alquiler por AirBnB, y a hosts a comprender y mejorar sus calificaciones. Mi aporte principal al grupo de trabajo consistió en el preprocesamiento y análisis de comentarios mediante procesamiento de lenguaje natural (PLN) en Python (NLTK), identificando partes del discurso (PoS), detección de aspectos mencionados y las cualidades positivas o negativas asociadas a ellos, analizables en función de las puntuaciones recibidas. Complementariamente, desarrollé un sitio web informativo de la consultora que incluye un simulador online de comparación de rendimientos entre AirBnB y alquiler tradicional, implementado con Chart.js (JavaScript).
ThinkBnB is a dashboard demo built on rental and Airbnb user review data from Buenos Aires, developed as part of a 360° business proposal for a consulting service designed to help property owners decide between traditional renting and Airbnb, while also supporting hosts in understanding and improving their ratings. My main contribution to the team was the preprocessing and analysis of user reviews using natural language processing (NLP) with Python (NLTK), including part-of-speech (PoS) tagging, aspect extraction, and detection of positive and negative attributes associated with those aspects, analyzable against received ratings. In addition, I built an informative website for the consultancy featuring an online revenue comparison simulator between Airbnb and traditional rentals, implemented using Chart.js (JavaScript).
También puedes revisar mis secciones de diseño, comunicación y gestión de productos edTech.
You can also check my edTech product design, communication and management sections.