Las preguntas que tu panel no puede responder.
Más de 19 millones de tickets procesados solo en 2025, con más de 50 atributos cada uno. No es una muestra proyectada: es la cesta real de quien compró tu producto, con nombre de cadena, precio pagado y qué llevaba al lado.
Por qué el dato cambia la conversación
El problema no es falta de datos. Es que ninguno llega al comprador.
La mayoría de equipos de gran consumo trabaja con dos fuentes. El sell-out del retailer dice cuánto se vendió, pero no quién lo compró. El panel dice cómo evoluciona la categoría, pero sobre una muestra que declara lo que recuerda y se proyecta sobre el mercado.
Entre las dos queda un hueco que decide la mayoría de las inversiones de marca: quién compró, de qué marca venía, qué llevaba en la misma cesta y si volvió sin que le pagaran por hacerlo.
Ese hueco es el que llena el ticket de compra. No como sustituto de las otras dos fuentes, sino como la capa que ninguna de las dos puede dar. Lo desarrollamos en detalle en panel declarativo vs. dato de ticket.
GELT TEC 3.9: capacidad de extracción
Seis bloques, seis preguntas de negocio
Cada bloque agrupa varios módulos de análisis y se contrata suelto o combinado. Lo importante no es el nombre del método, sino qué decisión permite tomar después — por eso están planteados como la pregunta que llega a la reunión.
Cómo llega el dato a tu equipo
Cada bloque se entrega interpretado, no como un volcado de tablas. Si tu equipo de analytics prefiere el dato crudo, también existe esa vía: exportación estructurada, integración con vuestras herramientas o validación vía API dentro de vuestros propios sistemas.
Los tres niveles de informe, los atributos que trae cada ticket y las latencias están detallados en Data.
Lo que suelen preguntar los equipos de insights
Las cuatro dudas que aparecen en casi todas las primeras conversaciones sobre este bloque.
› Pide el análisis de tu categoría01 ¿Hace falta lanzar una campaña para acceder a estos análisis?
No. Los bloques que trabajan sobre comportamiento histórico —perfil, switching, cesta, distribución— se pueden contratar como estudio independiente. Los que miden el efecto de una activación, como el bloque de promoción, necesitan por definición que haya una campaña que medir.
02 ¿Cuántos tickets hacen falta para que el análisis sea fiable?
Depende de la categoría y de las cadenas objetivo, no del presupuesto. Antes de proponer nada revisamos el volumen disponible de tickets con tu producto en el ámbito que te interesa. Si los números no dan para una lectura sólida, es mejor saberlo en la primera conversación.
03 ¿Esto sustituye a mi panel de consumidores?
No, responde preguntas distintas. El panel mide cuota y evolución de categoría sobre una muestra representativa; el ticket te da la cesta exacta de quien compró tu marca y su comportamiento posterior. Lo habitual es usar el panel para fijar el objetivo y el ticket para ejecutar y medir la acción concreta.
04 ¿Los datos son comparables con los de mi panel?
Sí, y es una decisión deliberada. Categorizamos los productos siguiendo la jerarquía del CEP de AECOC, el mismo estándar que utiliza Nielsen. Tu equipo no tiene que reconciliar dos taxonomías distintas para cruzar ambas fuentes.