Dreamdata

Qué es

Dreamdata es una plataforma de atribución de ingresos B2B que une inversión publicitaria, sesiones web, automatización de marketing, registros del CRM y actividad comercial en una sola jornada de cliente a nivel de cuenta, y luego atribuye pipeline e ingresos cerrados a lo largo de esa jornada. Tiene sede en Copenhague, fue fundada en 2018 y se define como una plataforma agéntica de atribución B2B cuya IA opera dentro de las reglas de atribución que tú defines, en lugar de inventarse las suyas.

Es el segundo proveedor de atribución del catálogo de ooligo y el polo con enfoque de data warehouse de la categoría. Donde HockeyStack coloca una flota de agentes de GTM encima del grafo de atribución, la apuesta de Dreamdata es que el grafo en sí es el producto: un modelo gobernado basado en cuentas que puedes exportar, consultar con tus propios agentes y defender línea por línea ante un CFO.

Dreamdata levantó una Serie B de 55 M USD liderada por PeakSpan Capital el 14 de octubre de 2025, con participación de InReach Ventures, Angel Invest, Curiosity Venture Capital y Crowberry Capital — unos 67 M USD en total desde 2018. Su ARR más que se duplicó interanualmente con una plantilla plana de unas 50 personas. Entre los clientes nombrados están Finastra, Clio, Cognism, Oyster, Turing, Sendoso, Gorgias, ElevenLabs y BlackLine.

Por qué aparece en los stacks de RevOps

• El modelo de atribución es inspeccionable, y ese es todo el argumento. Los modelos basados en reglas vienen listos de fábrica — first-touch, last-touch, lineal, en U y en W — junto con un modelo data-driven que deriva el crédito de tus propias jornadas en lugar de aplicar una regla fija. El modelo en W es el predeterminado documentado para reporting porque pondera el primer contacto, el contacto de creación del lead y el de creación de la oportunidad, en vez de repartir el crédito por igual. Los modelos personalizados permiten excluir tipos concretos de sesión del reparto de crédito o establecer una jerarquía de grupos de atribución con un fallback lineal. Cuando finanzas pregunte por qué un canal recibió crédito, la respuesta es una regla que tú escribiste, no una caja negra.
• Las definiciones del embudo son tuyas. Dreamdata llama Stage Model al objetivo de embudo, y tú defines las etapas contra los estados de tus propios objetos del CRM. Esto es lo que evita el fallo clásico de la atribución: que la idea de “oportunidad” del proveedor y la tuya se diferencien en una etapa y todos los números queden silenciosamente mal.
• Dreamdata AI se entrega en tres piezas separables, lanzadas en septiembre de 2026. El Analytics Agent responde preguntas en lenguaje natural dentro de la app y muestra los filtros, el modelo y el rango de fechas con los que construyó el informe — la trazabilidad es la funcionalidad. El MCP Server pone esos mismos datos dentro de Claude u otro cliente LLM. El add-on Data Warehouse exporta el modelo basado en cuentas como un esquema estructurado a BigQuery, Amazon S3, Snowflake o Azure Storage, para que tus propios agentes lean un esquema modelado y no un lago de eventos en crudo. Compras una, dos o las tres.
• La capa gratuita es real, no una prueba. Con 0 USD obtienes analítica web B2B, tracking con y sin cookies, identificación de empresas, engagement scoring, el audience builder, el informe de inversión publicitaria y notificaciones a Slack/Teams, con un tope de 5 asientos, 2 meses de histórico de usuario, 3 stage models, 2 notificaciones y 1 sync. Ese tope es lo bastante ajustado como para forzar el upgrade a escala de producción y lo bastante generoso como para probar la identificación y el modelo de jornada sobre tu propio tráfico antes de una sola conversación de compras.
• La cobertura de integraciones es amplia en las fuentes que importan para atribución. Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics y Pipedrive en CRM; Marketo, Pardot, Eloqua y Salesforce Marketing Cloud en automatización; LinkedIn, Google, Meta, Microsoft y Reddit en paid, además de G2, Capterra y TrustRadius en tráfico de reviews; 6sense, Demandbase, RollWorks, ZoomInfo, Clearbit y Dealfront en intent; Outreach, Salesloft, Apollo y Chili Piper en ventas.

Precios

Tres planes: Free a 0 USD/mes, Starter y Advanced. Solo la capa gratuita tiene precio publicado — Starter y Advanced son solo bajo presupuesto en la página de precios a fecha de 4 de septiembre de 2026, y la cifra de 750 USD/mes del “Activation Starter” que circula por los recopilatorios de precios de terceros no aparece hoy en la página del proveedor. Trátala como desactualizada hasta que una cotización la confirme. El Data Warehouse es un add-on de pago sobre un plan, no una funcionalidad incluida.

Los datos del marketplace de Vendr, actualizados por última vez en febrero de 2026, sitúan al comprador mediano de Dreamdata en 35.440 USD al año, con un rango de 27.000 a 96.000 USD. El tamaño del despliegue mueve la cifra más que los asientos: por debajo de 5.000 cuentas rastreadas se aterriza en torno a 15.000-28.000 USD, entre 5.000 y 20.000 cuentas alrededor de 25.000-50.000 USD, y a partir de 20.000 cuentas entre 50.000 y 75.000 USD o más. Los contratos son anuales; no se ofrece facturación mensual a nuevos clientes.

Frente a la alternativa: el contrato anual mediano reportado de HockeyStack está cerca de 28.000 USD, con un precio de entrada en torno a 1.399 USD/mes y sin capa gratuita alguna, así que la zona de aterrizaje de Dreamdata es comparable en la mediana pero el punto de entrada es 0 USD en lugar de una cotización. Factors.ai arranca en 399 USD/mes con capa gratuita y queda por debajo de ambos, con la atribución multi-touch reservada a su tier Growth.

Ideal para

Líderes de RevOps y demand gen en empresas B2B de 20-200 M USD de ARR que corren paid, eventos y outbound hacia grupos de compra con múltiples stakeholders, donde el requisito vinculante es un número de atribución que finanzas acepte y el equipo ya tiene un data warehouse donde quiere aterrizar el modelo. También es la primera elección correcta para quien quiera validar la atribución a nivel de cuenta sobre tráfico real antes de gastar presupuesto — ningún otro proveedor de esta categoría te deja hacerlo gratis.

Elige otra cosa cuando la forma no encaje. Elige HockeyStack si la razón por la que compras es una capa de agentes preconstruidos que actúa sobre el modelo — cuestionar el forecast, análisis de win/loss, resurrección de closed-lost — y no un modelo de atribución que consultas tú; es la otra entrada obligatoria de esta categoría y el sustituto estructural más cercano. Elige Adobe Marketo Measure (antes Bizible) si ya estás estandarizado en Adobe y Marketo y la atribución puede ir dentro de un acuerdo empresarial existente en vez de convertirse en un proveedor nuevo. Elige Factors.ai si estás por debajo de 10 M USD de ARR con una motion de ABM liderada por LinkedIn y un presupuesto que no puede absorber un suelo de 27.000 USD. Elige RevSure si la pregunta mira hacia adelante — ¿va a convertir el pipeline de este trimestre? — y no hacia atrás para asignar crédito.

Puntos de atención

• Dos de los tres precios de plan son solo bajo cotización, y el add-on se cotiza aparte. Los equipos modelan el presupuesto a partir de la capa gratuita y de la cifra de 750 USD que circula por los blogs de precios, y luego reciben una cotización anclada al volumen de cuentas. Guardarraíl: consigue que Starter, Advanced y el add-on de Data Warehouse se coticen como tres líneas separadas en la primera conversación de precios, pide por escrito dónde están los límites de tier de cuentas rastreadas y compara contra la banda de 27.000-96.000 USD de Vendr antes de contraofertar.
• El servidor MCP es text-to-SQL sobre BigQuery, no una capa semántica gobernada. Requiere el add-on de Data Warehouse, se autentica mediante una app OAuth que creas en tu propio proyecto de Google Cloud con los roles MCP Tool User, BigQuery Job User y BigQuery Data Viewer, y el agente infiere el significado a partir del esquema. La documentación del proveedor lo dice directamente: los resultados no son deterministas y hay que verificarlos. Guardarraíl: mantén los números que van a board y a finanzas en el Analytics Agent de la app, que muestra sus filtros y su modelo, y limita la vía MCP a exploración. Construye un set fijo de 10-15 consultas de referencia con respuestas conocidas y vuelve a ejecutarlas después de cada cambio de esquema.
• La calidad de la atribución está topada por la higiene del CRM, y ningún proveedor te arregla eso. Etapas de oportunidad inconsistentes, fechas de closed-won ausentes y UTMs sin disciplina producen un modelo confiado del embudo equivocado. Guardarraíl: define tus Stage Models contra definiciones auditadas de etapas del CRM antes de que arranque la prueba, y corre 30 días en paralelo con tu reporting actual — si los dos discrepan, resuelve los datos de origen antes de que cualquiera de los dos números llegue a finanzas.
• El histórico de la capa gratuita es de 2 meses, más corto que la mayoría de ciclos de venta B2B. Un ciclo enterprise de 6 meses no se puede evaluar con una ventana de 2 meses, así que la capa gratuita prueba el tracking y la identificación, no la precisión de la atribución. Guardarraíl: usa Free para validar las tasas de identificación de empresas y el stitching de jornadas contra una lista de cuentas que ya cerraste, y cuenta con un tier de pago y una conversación de backfill antes de juzgar el modelo de atribución en sí.

Para la capa de inspección de deals y forecasting que hay aguas abajo, mira Gong y Clari; para las fuentes de intent aguas arriba, mira 6sense, Demandbase y Common Room.