Volvo Despega tu Negocio: plataforma de concurso B2B · Caso de estudio
Concurso de posventa · Landing + plataforma · Jul – Oct 2026
Volvo Group Perú premia a sus clientes con un viaje a su planta de camiones en Brasil. Construí la plataforma del concurso: consulta de opciones, registro, un padrón que se actualiza solo cada día y un sorteo que cualquiera puede verificar.
La landing sigue el diseño de Volvo; detrás hay una API, un panel de operación y una automatización diaria que conecta el concurso con los datos comerciales del cliente.
El punto de partida: Una campaña lista para salir, que necesitaba datos reales.
El concurso tenía su diseño aprobado y una mecánica clara: cada litro de lubricante o plan de servicio suma opciones para el sorteo. Las compras vivían en el sistema comercial de Volvo y se resumían en un informe de Power BI. Había que llevar ese padrón a la web cada día y operar el concurso de punta a punta.
Lo que acordamos construir
- Consulta pública Cada cliente ve sus opciones con su RUC o DNI.
- Padrón al día Las compras llegan a la web sin trabajo manual.
- Sorteo verificable Un resultado que un tercero puede reproducir.
La landing: El diseño de Volvo, fiel en cada pantalla.
Maqueté la landing sobre los mockups del cliente, con ajustes de precisión en móvil y animaciones que se apagan si el visitante pide menos movimiento.
Detrás de la landing: Una plataforma que corre sola todos los días.
- Qué vimos: El padrón salía cada día de un informe de Power BI del cliente. Qué hice: Una automatización diaria lo exporta, lo limpia, lo carga y avisa por correo si algo cambia. (9:15 — cada mañana, desde el 13 de agosto)
- Qué vimos: Un informe incompleto podía dejar a clientes sin sus opciones. Qué hice: Un freno que no activa una carga si desaparece más del 1 % de participantes, hasta que alguien la confirme. (1 % — umbral del freno de seguridad)
- Qué vimos: Un premio así tenía que poder auditarse. Qué hice: Sorteo ponderado sobre un padrón congelado, reproducible por un tercero, con simulacro y acta en PDF. (35 — pruebas automáticas en el backend)
Cada carga es un padrón completo y aislado: recargar el mismo archivo no duplica opciones y volver a una carga anterior toma segundos.
Privacidad: Una consulta pública que no expone a nadie.
En Perú el RUC es público, así que la consulta tenía que proteger la cartera del cliente tanto como mostrar las opciones.
- Nunca confirma quién participa La consulta responde igual exista o no el documento, y el nombre se muestra enmascarado.
- Límites y anti-bots Consultas limitadas y verificación contra bots en el registro.
- Consentimiento claro Dos consentimientos separados, conforme a la Ley de Protección de Datos Personales.
- Panel con roles Auditor, operador y administrador, con registro de cada acción.
- Medición sin datos personales Conversión en Google Analytics y Meta sin enviar información del cliente.
- Diagnóstico con evidencia Cuando el píxel de Meta no registraba, documenté que el ajuste estaba en la cuenta y no en el sitio.
Tecnologías: Con lo que construí la plataforma.
- Frontend: HTML, Sass, GSAP
- Backend: Go, Gin, PostgreSQL
- Automatización: Python, Playwright, Power BI
- Infra y medición: Cloudflare, Docker, Google Analytics, Meta
El resultado: Un concurso que se actualiza solo, protege a sus participantes y puede auditarse de principio a fin.
- 1 — actualización automática al día
- 1 % — umbral del freno ante datos incompletos
- 35 — pruebas automáticas del backend
- 50 — commits en un mes de desarrollo