Con el conocimiento territorial y operativo de TSYS en México, sumado a la capacidad de Merlin para validar, normalizar, enriquecer y calificar datos, la propuesta conjunta apunta a resolver uno de los puntos más críticos —y muchas veces subestimados— de la logística actual: la calidad del dato como condición para operar con eficiencia real.
Cuando la operación falla antes de salir a la calle
P: Gabriela, muchas empresas siguen interpretando las entregas fallidas como un problema de última milla. Desde la experiencia de TSYS, ¿cuánto de ese problema empieza en realidad mucho antes, en la calidad del dato de origen?
GV: Muchísimo más de lo que el mercado suele reconocer. Muchas veces se pone el foco en el reparto, en la ruta o en el momento de la entrega, cuando en realidad el problema empezó antes, en el momento en que se capturó o ingresó un dato incorrecto, incompleto o inconsistente. Lo que vemos en la operación es que una dirección mal registrada, un dato de contacto débil o una referencia imprecisa termina impactando en costos, tiempos, reintentos, devoluciones y experiencia del cliente. Por eso, para nosotros, hablar de eficiencia logística también es hablar de calidad de datos desde el origen.
P: Sabrina, cuando hablan de calidad de datos aplicada a logística, ¿de qué estamos hablando exactamente? ¿Validar un domicilio, corregirlo, enriquecerlo, estimar viabilidad de entrega?
SL: Estamos hablando de todo eso, y esa es justamente la diferencia. La calidad de datos no se limita a verificar si un campo está completo o si una dirección “parece correcta”. Nuestra solución permite validar estructura, congruencia e integridad, y solo los registros que obtienen una calificación positiva continúan al siguiente paso del proceso. Aquellos que no alcanzan el umbral requerido pueden, cuando es posible, ser normalizados automáticamente o bien derivar en una instancia de contacto con el usuario final para obtener retroalimentación. Además, podemos aportar score de viabilidad de entrega y de contacto, basados en experiencia real de campo y en el desempeño esperado por zona o región. Eso transforma un dato en una decisión operativa.
Del dato correcto al dato útil para operar
P: No todo dato completo es un dato útil. Gabriela, ¿qué tipo de errores ven más seguido en los procesos de contacto, entrega o distribución, y cómo impactan en la operación?
GV: Exactamente. Un dato puede estar “completo” y aun así no servir para operar. Vemos direcciones mal capturadas, referencias ambiguas, colonias o códigos postales inconsistentes, teléfonos que no responden, nombres mal escritos o combinaciones de datos que no cierran entre sí. El impacto es enorme: más tiempo de validación manual, más intentos fallidos, más logística inversa, más presión sobre el call center y menos cumplimiento de promesas. En definitiva, más costo oculto y menos rentabilidad.
P: Sabrina, Merlin no solo valida estructura, también normaliza y asigna scores de viabilidad. ¿Por qué eso cambia la conversación de una lógica de limpieza de datos a una lógica de decisión operativa?
SL: Porque una cosa es detectar un error y otra muy distinta es saber qué hacer con ese dato dentro del proceso. Cuando validas, normalizas y además calificas la calidad y viabilidad de un registro, pasas de una lógica correctiva a una lógica de prevención y decisión. Ya no se trata solo de “limpiar” una base, sino de saber si ese domicilio, ese teléfono o ese dato demográfico permite avanzar con una expectativa razonable de contacto o entrega. Eso impacta en planificación, SLA, trazabilidad, promesa de servicio y eficiencia de punta a punta.
P: ¿En qué momento del proceso genera más valor intervenir: en el alta del dato, antes del envío, en el contacto previo con el cliente o en la planificación territorial?
GV: Mientras antes, mejor. Pero la realidad es que genera valor en todos esos momentos. Si corriges en el alta, evitas que el error viaje por todo el proceso. Si intervienes antes del envío, evitas una salida innecesaria. Si trabajas antes del contacto o de la planificación, puedes reasignar mejor recursos y ajustar expectativas. La propuesta conjunta entre TSYS y Merlin permite justamente actuar en diferentes capas del proceso, no solo en un punto aislado.
Rentabilidad, promesa de entrega y control operativo
P: Gabriela, ¿cómo cambia la conversación con un cliente cuando ya no solo pueden detectar errores, sino también anticipar viabilidad de contacto o de entrega por zona?
GV: Cambia por completo. Porque ya no estamos hablando solo de depuración o validación, sino de visibilidad operativa. Poder decirle a un cliente que cierto tipo de registro presenta baja viabilidad de contacto o menor probabilidad de éxito en determinada zona cambia la manera de planificar. Permite ajustar promesas, asignar mejor recursos, tomar decisiones preventivas y dejar de reaccionar cuando el problema ya ocurrió. Eso tiene un impacto concreto en costos, cumplimiento y satisfacción. Hoy en día el objetivo principal es mejorar la experiencia de sus clientes con promesas claras y su cumplimiento.
P: Sabrina, ustedes suelen decir que el dato se convierte en resultado de negocio. ¿Cómo se conecta eso con métricas concretas?
SL: Se conecta de manera directa. Cuando un registro está validado, normalizado y enriquecido, la empresa puede operar con mayor certeza. Eso se traduce en menor tasa de entrega fallida, menor cantidad de reintentos, mejor contactabilidad, menos fricción en la experiencia del usuario y mayor trazabilidad. También permite construir expectativas más claras sobre tiempos y fechas promesa. En otras palabras: mejor dato, mejor ejecución. Y cuando la ejecución mejora, mejora el negocio.
P: ¿Dónde sienten que hoy las empresas subestiman más el costo del dato malo?
SL: Muchas veces lo subestiman porque lo ven fragmentado. El costo no aparece solo en la entrega fallida. Aparece en el reintento, en la llamada adicional, en la intervención manual, en la devolución, en la mala experiencia del cliente, en la pérdida de tiempo comercial y en la erosión silenciosa del margen. El dato malo no rompe una sola cosa: contamina todo el proceso.
Qué hace distinta a esta alianza
P: Gabriela, TSYS tiene una experiencia muy profunda en operación territorial en México. ¿Qué aporta ese conocimiento cuando se combina con motores de validación y normalización como los de Merlin?
GV: Aporta contexto real. México tiene una capilaridad y una complejidad operativa muy particular. No alcanza con una solución genérica que revise formatos. Hay que entender cómo se mueve el dato en el terreno, qué pasa en determinadas zonas, cómo se comportan los procesos en campo y qué tan viable es una entrega en determinadas condiciones. La alianza con Merlin nos permite sumar una capa de inteligencia de datos sobre una experiencia operativa muy concreta. Y esa combinación es la que genera valor real.
P: Sabrina, muchas soluciones prometen validar información. ¿Qué diferencia a una arquitectura de calidad de datos pensada para operar en México de una herramienta que solo revisa formato?
SL: La diferencia está en que acá no hablamos solo de validación superficial. Hablamos de estructura, congruencia, integridad, normalización automática cuando es posible, retroalimentación con el usuario final cuando se necesita, y además scoring de viabilidad basado en experiencia de campo. También hablamos de desempeño esperado por zona o región, algo clave en un país como México. Una herramienta que solo revisa formato puede decirte si un dato “parece bien escrito”. Nuestra propuesta busca responder si ese dato sirve realmente para operar.
P: Si una empresa logística o financiera quiere mejorar eficiencia, pero todavía trabaja con datos poco estandarizados, ¿cuál es el primer error que debería dejar de cometer?
GV: Seguir tratando al dato como un insumo secundario. Muchas organizaciones invierten en flota, software, automatización, canales o experiencia de cliente, pero siguen alimentando todo eso con información débil. El primer cambio tiene que ser entender que la calidad de datos no es un tema accesorio ni administrativo: es infraestructura de operación: “Garbage in, garbage out”.
Lo vivido en The World Logistic Summit & Expo 2026
P: Luego de haber transitado juntos la experiencia de Expo Logistic. ¿Qué se llevaron quienes visitaron su stand?
GV: Las empresas con las cuales interactuamos, se encontraron con una propuesta concreta, no solo conceptual. Mostrar cómo una mejor calidad de datos puede traducirse en procesos más trazables, más eficientes y más rentables. No hablamos únicamente de tecnología, sino de impacto real sobre la operación.
SL: También los invitamos a desafiar sus propias bases de datos. Muchas veces el problema no está donde las empresas creen. Queremos demostrar que validar, normalizar y calificar datos no es un paso previo menor, sino una palanca clave para escalar con más certeza, menos fricción y mejores resultados.
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