BF Sport| Bootcamp Incubación | Jueves mañana

Introducción a la Analítica de Datos

Presentación y Contexto

• Manuel Erichotti, CEO del grupo Page, introduce el tema de la charla sobre analítica de datos y su relevancia para startups en diferentes fases.

• Se enfatiza la importancia de las interacciones durante la charla para que sea constructiva y útil para los asistentes.

Estructura de la Charla

• La presentación se centrará en cómo aplicar analítica a modelos de negocio, destacando que es aplicable a cualquier tipo de startup.

• Se menciona que la analítica digital puede no ser relevante para todos, pero la analítica de datos es universalmente útil.

Métricas Clave y Modelos de Negocio

Importancia de las Métricas

• Se abordará cómo identificar métricas clave según el modelo de negocio y cómo estas métricas pueden influir en decisiones operativas.

• Manuel comparte su experiencia personal al comenzar con un set limitado de datos y la necesidad inicial de visualizar esos datos alineados con una estrategia clara.

Conexión con el Embudo de Ventas

• La charla conecta las métricas analíticas con el embudo de ventas, explicando cómo atraer clientes y mantenerlos mediante análisis adecuados.

• Se discuten dos visiones: métricas relacionadas con marketing (atracción) y métricas financieras (retención), subrayando su interconexión.

Conclusiones sobre Análisis e Implementación

Integración entre Métricas

• Al final, se espera demostrar que las métricas clave del negocio están conectadas a las palancas operativas que afectan esas métricas.

¿Cómo seleccionar métricas adecuadas para el éxito empresarial?

La importancia de las métricas correctas

• Se advierte sobre el peligro de guiarse por métricas equivocadas, lo que puede llevar a un "gap" que amenace la viabilidad de la empresa.

• Un ejemplo es basar el éxito en el número de descargas de una aplicación, lo cual puede ser engañoso si se está quemando capital rápidamente y no se logra financiación a tiempo.

Conexión entre métricas y negocio

• Es crucial conectar las métricas con los aspectos del negocio, como el coste de adquisición del cliente (CAC) y su valor a largo plazo (LTV).

• Las métricas deben permitir cubrir los costes operativos y mantener la estructura financiera de la empresa.

Definición de KPIs esenciales

• Antes de construir un análisis de datos, se debe definir un conjunto reducido de KPIs que sean relevantes para el negocio.

• Los KPIs deben ser tan simples que puedan comunicarse fácilmente incluso sin conexión externa.

Diferenciación según modelos de negocio

• Se menciona la necesidad de adaptar los KPIs según el modelo comercial: suscripciones vs. transacciones.

• Para empresas con modelos de suscripción, es fundamental monitorear ingresos recurrentes mensuales (MRR).

Indicadores clave para startups

• El MRR es esencial para demostrar viabilidad ante inversores; debe cubrir costos operativos y permitir reinversión en marketing.

• La tasa de cancelación (churn rate) está relacionada con la retención del cliente y afecta directamente al crecimiento del MRR.

Análisis del Lifetime Value (LTV)

• El LTV varía según el tiempo que un cliente permanece activo; es importante segmentarlo por períodos.

• Una inversión en marketing debería retornar entre 3 a 6 meses; si se logra retener al cliente más allá, genera beneficios significativos.

Crecimiento sostenible y control

• Es vital controlar indicadores como el ratio CURRAT para asegurar que la base de clientes esté creciendo.

• Si se pierden más clientes de los que se adquieren, esto podría llevar al fracaso; por ello, este indicador debe ser siempre positivo.

Resumen final sobre analítica empresarial

• Se enfatiza la importancia de tener una visión macro en analítica para evaluar correctamente si un negocio va bien o mal mediante unos pocos indicadores clave.

¿Cómo medir el éxito en un modelo de negocio?

Importancia de los KPI

• Se sugiere simplificar la medición del rendimiento del negocio enfocándose en tres KPIs clave, evitando la sobrecarga de datos y reportes diarios.

• En modelos transaccionales, es crucial entender que el lifetime value (LTV) del cliente puede variar significativamente debido a la naturaleza del producto vendido.

Estrategias para productos duraderos

• Ejemplo de venta de sellines para ciclistas: se debe considerar la duración del producto al establecer un modelo de negocio.

• La necesidad de un modelo basado en márgenes de contribución y costos de adquisición es esencial si el producto tiene una larga vida útil.

Rentabilidad y sostenibilidad

• Es fundamental que el margen de contribución cubra los costos de adquisición; vender a pérdidas puede llevar a la quiebra.

• Durante las fases iniciales, aunque es importante vender, también se debe tener claro si se está generando ganancias con esas ventas.

Modelos financieros y escalabilidad

• En etapas avanzadas, como en una fase de "scale up", es vital ser rentable y no simplemente vender por vender.

• Se pueden implementar modelos basados en LTV y tasas de recompra para negocios con ventas recurrentes.

Interacción con los participantes

• Se invita a los asistentes a compartir sus métricas actuales y cómo están midiendo su desempeño empresarial.

Modelos de negocio innovadores

Proyectos educativos deportivos

• Antón presenta Cubelos Academy, que busca combinar educación con deporte. Está considerando tanto modelos transaccionales como suscripciones.

Diversificación en ingresos

• Marco Trillo habla sobre Room RCK, una aplicación gamificada. Están explorando estrategias orgánicas para captar clientes mientras minimizan costos.

Retención del cliente

• Se discute la importancia del tiempo promedio que los clientes permanecen activos (3 a 6 meses), lo cual es crucial para calcular ratios relevantes.

¿Cómo calcular el valor de vida del cliente y su rentabilidad?

Introducción al Valor de Vida del Cliente (LTV) y Coste de Adquisición (CAC)

• Se establece que el ticket medio por cliente es de aproximadamente 6 €, con un valor de vida estimado en 4 meses.

• Es crucial formular hipótesis que sean atractivas tanto para inversores como para la gestión financiera, evitando caer en concurso de acreedores.

• La retención promedio del cliente se debe considerar a corto plazo, ya que trabajar sin retorno no es sostenible.

Análisis Financiero y Viabilidad

• Un ejemplo práctico muestra un cliente que genera pérdidas significativas mensuales, lo cual requiere una evaluación cuidadosa sobre la viabilidad del negocio.

• La necesidad de financiamiento es evidente; si el negocio comienza a ser rentable solo después de 12 meses, se necesita un capital inicial considerable.

• Los altos costos estructurales obligan a las startups a buscar grandes inversiones para cubrir gastos antes de alcanzar la rentabilidad.

Estrategias en Fase de Validación

• En la fase de validación, es importante establecer KPIs claros y medibles para evaluar el rendimiento del negocio.

• El coste de adquisición del cliente (CAC) debe ser cuantificado desde el inicio, incluso si no hay ingresos inmediatos.

• Para rentabilizar un cliente en 4 meses, se deben implementar estrategias efectivas desde el primer mes.

Métricas Clave y Segmentación

• Definir métricas como LTV objetivo y CAC objetivo ayuda a establecer metas claras para la captación y retención de clientes.

• Es fundamental analizar por qué algunos clientes permanecen más tiempo que otros, lo cual puede guiar futuras estrategias comerciales.

Conclusiones Prácticas

• Aunque se esté comenzando, siempre hay métricas relevantes que pueden ayudar a definir objetivos estratégicos claros.

• Se invita a los participantes a compartir sus experiencias y modelos comerciales para enriquecer la discusión colectiva.

Asistente Digital y Modelos de Negocio

Funciones del Asistente Digital

• El asistente digital se encarga de cuidar aspectos como la forma física y la alimentación del usuario, adaptándose a diferentes tipos de personas, incluidos deportistas.

• Se menciona un modelo de negocio basado en suscripciones para el uso de la aplicación, lo que implica un ingreso recurrente en lugar de una única compra.

Estrategias de Monetización

• Se propone un modelo mixto donde se combinan ingresos por suscripción y ventas de hardware relacionado con la aplicación, como básculas.

• Es importante valorar cada línea de negocio por separado, ya que aunque contribuyen al crecimiento general, operan bajo diferentes dinámicas.

Captación y Costes

• La venta adicional (como básculas) puede ser más económica si el cliente ya está suscrito al servicio principal, reduciendo así el coste de adquisición.

• Se sugiere que el enfoque inicial debe ser atraer usuarios hacia el asistente digital antes de ofrecer productos adicionales.

Transición a Modelos Premium

• Se plantea una estrategia donde los usuarios comienzan con una versión gratuita del asistente y luego se les ofrece pasar a una versión premium con funcionalidades adicionales.

• La idea es facilitar la entrada al mercado mediante ofertas atractivas antes de intentar vender productos complementarios.

Consideraciones sobre Costes Adicionales

• Un participante expresa preocupación sobre cómo calcular el coste de adquisición para productos adicionales como las básculas cuando ya hay usuarios activos en la plataforma.

• Se argumenta que el primer modelo debe ser rentable por sí mismo; cualquier producto adicional debería generar ingresos sin comprometer el enfoque principal del negocio.

¿Cómo monetizar un producto digital?

Modelos de negocio en productos digitales

• Se discute que los modelos transaccionales generan menos ingresos en comparación con los modelos de suscripción, especialmente en grandes corporaciones.

• Se menciona la creación de una tienda en Shopify para vender productos digitales y relacionados con la medición corporal, como cintas métricas y paquímetros, para atraer clientes a través de ventas adicionales.

• La dificultad de probar el mercado con MVPs básicos se destaca; es esencial ofrecer un valor añadido para diferenciarse entre muchas aplicaciones disponibles.

Estrategias para rentabilizar la masa crítica

• Se explica cómo se buscó inicialmente la masa crítica a través de transacciones antes de pasar al modelo de suscripción, lo que permite maximizar la rentabilidad.

• El modelo "device as a service" combina hardware y software bajo suscripción, ofreciendo diferentes niveles según el tipo de suscripción elegida por el cliente.

Evolución del enfoque comercial

• Al principio, se centraron en crear productos atractivos para formar una base sólida (masa crítica), luego buscaron formas de aumentar la rentabilidad mediante ventas adicionales y suscripciones.

• La estrategia inicial fue vender productos únicos; posteriormente se introdujeron otros artículos para incrementar la frecuencia de compra.

Desafíos y oportunidades del modelo actual

• A medida que evolucionaba el negocio, se mantuvo un enfoque claro mientras se maduraba el modelo. Esto llevó a un flujo predecible y escalable que atrae inversores.

• Se presenta Totalatlón como un ejemplo donde las competiciones son gratuitas hasta cierto punto; sin embargo, hay opciones pagadas que ofrecen características adicionales.

Reflexiones sobre el futuro del negocio

• El orador reflexiona sobre su idea original y cómo ha cuestionado su viabilidad durante todo el proceso.

• Se considera que el modelo por suscripción es más efectivo que uno basado solo en transacciones. La meta es encontrar grupos dispuestos a pagar continuamente por servicios relacionados con competiciones.

Modelo de Suscripción y Masa Crítica

Diferenciación entre Free y Premium

• La propuesta de valor debe ser clara para justificar la diferencia entre las versiones gratuita y premium. Es crucial que la versión gratuita siga siendo útil para evitar desinstalaciones.

Importancia de la Masa Crítica

• Se deben establecer hitos basados en la masa crítica, transformando usuarios gratuitos en pagadores. Las decisiones sobre el modelo de negocio deben hacerse a través de pruebas.

Estrategias para Validar Propuestas

• Un paywall fuerte puede incentivar a los usuarios a suscribirse. Es importante analizar cuál estrategia genera más interés y potencialmente más ingresos a largo plazo.

Uso de Indicadores Cuantitativos

• Para tomar decisiones informadas, es necesario definir métricas claras. Sin indicadores, las decisiones se basan en suposiciones sin fundamento.

Concepto de Masa Crítica

• La masa crítica se refiere al volumen mínimo de usuarios necesario para validar un negocio. Una muestra pequeña no proporciona datos estadísticamente significativos.

Necesidades Estructurales del Negocio

• Determinar cuántas ventas son necesarias mensualmente para cubrir costos operativos es esencial. Un alto volumen de ventas puede ser necesario incluso si los ingresos parecen altos.

Tiempo como Variable Clave

• El tiempo es fundamental al planificar el crecimiento del negocio. Se debe establecer un cronograma claro para alcanzar la masa crítica y validar hipótesis comerciales.

Presupuesto y Planificación Financiera

• Al solicitar financiamiento, es vital especificar cómo se gastará el dinero y qué objetivos se esperan alcanzar dentro del plazo establecido.

¿Cómo seleccionar métricas efectivas para el análisis?

Introducción a la selección de métricas

• Se inicia una discusión sobre la importancia de acelerar el proceso de escaneo y selección de métricas, sugiriendo que los participantes deben involucrarse activamente.

• El objetivo es que los asistentes se vayan con un plan concreto, aunque no necesariamente con un cuadro de mando completo.

Interacción y recopilación de datos

• Se enfatiza la necesidad de anotar las métricas elegidas por cada participante, ya que estas reflejan lo que realmente desean medir en su día a día.

• Se menciona el uso de herramientas digitales para encuestas dentro del entorno laboral y académico, destacando su utilidad en la obtención de opiniones.

Desafíos en el análisis de KPIs

• Un participante plantea preguntas sobre la dificultad del análisis de KPIs y cómo mantener el enfoque en diferentes modelos o equipos.

• La relación entre los KPIs y los objetivos empresariales es crucial; si estos cambian, también deben ajustarse las métricas utilizadas.

Estrategias para medir múltiples modelos

• Es necesario tener sistemas separados para medir diferentes líneas o modelos dentro de una misma empresa, permitiendo así entender cuál es más efectivo.

• La importancia radica en poder comparar dos modelos distintos (software vs. hardware), midiendo ambos para determinar cuál ofrece mejores resultados.

Escalabilidad y rentabilidad

• Los planes futuros deben dividirse según las estrategias iniciales; se debe priorizar lo que actualmente genera ingresos mientras se prueba algo nuevo.

• En un modelo de suscripción, puede ser aceptable perder dinero inicialmente si hay potencial para mayores ganancias a largo plazo. Esto contrasta con modelos transaccionales donde se espera rentabilidad inmediata.

Conclusiones sobre medición y estrategia empresarial

• La escalabilidad es clave; no todos los modelos permiten recuperar inversiones rápidamente. Algunos pueden requerir tiempo antes de ser rentables.

• La separación clara entre diferentes tipos de modelos permite una mejor planificación estratégica y adaptación a cambios en el mercado.

¿Cómo medir el éxito en modelos de negocio?

Discusión sobre modelos de negocio

• Se plantea la diferencia entre modelos de suscripción y transaccionales, cuestionando cuál es más efectivo y si hay interés en ambos.

• Se introduce el concepto de NPS (Net Promoter Score), que mide la disposición de los clientes a recomendar un servicio, sugiriendo su importancia como indicador diario.

• Se discute la preocupación por el "runway" financiero, enfatizando que es más importante centrarse en cómo funciona la empresa que en el tiempo restante antes del colapso.

Métricas clave para evaluar el rendimiento

• La conversación se centra en métricas como LTV (Lifetime Value) y CAC (Customer Acquisition Cost), cuestionando por qué no se le da importancia al CAC si se está dispuesto a captar clientes a cualquier costo.

• Se menciona que tener pocos clientes puede llevar a una visión romántica del negocio, pero también implica riesgos significativos. La satisfacción del cliente debe ser monitoreada.

Importancia de las métricas raíz

• Las métricas seleccionadas deben ser fundamentales; son comparadas con raíces de un árbol que alimentan otras métricas secundarias.

• Para mantener contentos a los clientes, es necesario establecer métricas raíz y luego desglosar otras métricas que expliquen su satisfacción o insatisfacción.

Visión futura del negocio

• Es crucial mirar hacia el futuro del negocio para escalarlo adecuadamente, no solo enfocarse en el presente. Esto incluye considerar la probabilidad de recomendación.

• A pesar de las recomendaciones positivas, no hay garantía de retención del cliente debido a factores externos como precios competitivos.

Selección y priorización de métricas

• El orador sugiere que si se tiene claro el valor del cliente, algunas métricas pueden parecer menos relevantes. Sin embargo, siempre es importante vigilar indicadores clave aunque no sean prioritarios.

• Se recomienda seleccionar solo tres métricas clave para llevarse a casa; estas deben ser fundamentales para evitar confusiones con un exceso de datos.

Conclusión sobre KPI's

• La discusión concluye con la necesidad de transformar las métricas brutas en operativas para alcanzar objetivos específicos como una masa crítica de usuarios gratuitos.

¿Cómo optimizar métricas de negocio?

Relación entre métricas y su impacto en el negocio

• La importancia de entender qué ratio de conversión se necesita para influir en la métrica principal, como el LTV o revenue, que dependen de otras métricas como el ratio de retención y conversión.

• El cuadro de mando es esencial no solo para la alta dirección (CIO), sino también para las operaciones, asegurando que todos los departamentos estén alineados con la filosofía del negocio.

• Se pueden generar métricas específicas para cada departamento operativo que se alineen con la métrica principal sin necesidad de conocer detalles complejos como el lifetime value.

• Las métricas de entrada son fundamentales; si no hay métricas iniciales adecuadas, no se puede esperar un resultado positivo en las métricas finales.

Ejemplos prácticos y estrategias

• Ejemplos concretos como MMR muestran cómo diferentes factores impactan las ventas: volumen de leads, tasa de conversión desde demo a venta, etc.

• Para aumentar ventas, es crucial identificar áreas específicas a mejorar en lugar de simplemente incrementar tráfico; pequeñas mejoras pueden resultar en grandes beneficios.

• La comunicación clara entre equipos es vital; si un equipo pide más recursos sin entender cómo mejorar sus procesos internos, esto puede llevar a ineficiencias.

Análisis del comportamiento del cliente

• Es importante analizar por qué los clientes abandonan o no utilizan productos; esto permite crear planes específicos para mejorar la retención y satisfacción del cliente.

• Dividir los pasos hacia una métrica final ayuda a identificar palancas clave que deben ser trabajadas para optimizar tanto la captación como la retención del cliente.

Planificación estratégica basada en datos

• Establecer objetivos claros y utilizar datos para planificar acciones operativas facilita alinear esfuerzos entre marketing y otros departamentos.

• Un enfoque ordenado basado en datos permite evaluar si las acciones están funcionando correctamente o si necesitan ajustes significativos.

Aprendizajes sobre propuestas de valor

• La historia de Goiko ilustra cómo mejorar una propuesta de valor mediante feedback constante hasta lograr un producto satisfactorio. Esto resalta la importancia del aprendizaje continuo en el desarrollo empresarial.

¿Cómo seleccionar métricas efectivas para tu negocio?

Selección de Métricas

• Se presentan varias métricas relacionadas con las iniciales seleccionadas, sugiriendo que se pueden elegir más de cinco, pero se limita a tres para facilitar la selección.

• Se invita a los participantes a reflexionar sobre estas métricas en sus propias empresas, sugiriendo dedicar tiempo para un análisis detallado y paso a paso.

Coste por Lead (CPL)

• Se define el CPL como el coste por captar un contacto, que puede ser interesado o no. También se menciona el CPLQ (Coste por Lead Cualificado), que implica una mayor cualificación del contacto.

• La importancia de clasificar leads cualificados es destacada, ya que evita perder tiempo con contactos no interesados. Esto es crucial en sectores como concesionarios de coches donde hay un alto volumen de leads.

Estimaciones y Conversión

• Se plantea una pregunta sobre cómo realizar estimaciones al convertir leads en usuarios pagos. La respuesta sugiere basarse en métricas del sector y ratios de conversión promedio.

• Se discute la necesidad de hacer hipótesis pesimistas y optimistas al presentar datos a inversores, enfatizando la importancia de creer en las métricas presentadas.

Presentación a Inversores

• Al presentar estimaciones a inversores, es fundamental tener confianza en las proyecciones y demostrar que hay un plan operativo sólido detrás de ellas.

• La capacidad para vender ideas y captar capital es esencial; incluso si la idea actual no funciona, el capital puede utilizarse para pivotar hacia algo más viable.

Uso Interno de Métricas

• Las métricas deben ser útiles no solo para directivos y fundadores, sino también para todo el equipo involucrado en alcanzar los objetivos empresariales.

¿Cómo mejorar las conversiones en e-commerce?

Métricas clave para la conversión

• Es fundamental enfocarse en métricas específicas como la tasa de conversión a prueba (trial), el ticket medio y el ratio de upgrades para optimizar las ventas.

• Cada miembro del equipo debe trabajar con métricas concretas que alineen sus esfuerzos hacia los objetivos generales de la empresa, mejorando así el rendimiento colectivo.

Ejemplos de métricas útiles

• Se pueden utilizar métricas de captación y producto, como la conversión a prueba gratuita y la tasa de desinstalaciones (soft churn), que indican clientes potenciales perdidos.

• Las métricas financieras incluyen el ratio de compra, ticket medio y ratio de upgrade, esenciales para evaluar la monetización efectiva del negocio.

Fuentes y arquitectura del tracking

• Antes de elegir herramientas o bases de datos, es crucial definir qué datos se desean analizar. Esto incluye identificar fuentes adecuadas para obtener información precisa.

• El comportamiento del usuario puede ser rastreado mediante herramientas como GA4 y Firebase, permitiendo entender cómo interactúan los usuarios con aplicaciones o sitios web.

Importancia de datos precisos

• Para medir aspectos financieros como márgenes brutos o coste por adquisición, es necesario obtener datos certeros desde sistemas backend como ERP o plataformas e-commerce.

• La relación con los clientes se puede gestionar a través de CRM adecuados que permitan visualizar embudos de ventas más allá del análisis superficial proporcionado por Google Analytics.

Desafíos en la medición

• No se debe depender únicamente de Google Analytics para medir datos financieros debido a posibles discrepancias en los resultados obtenidos.

• La falta de consentimiento para rastrear usuarios puede llevar a estimaciones erróneas sobre las conversiones y ventas generadas.

Planificación del tracking

• Es esencial establecer un plan claro sobre cómo se contabilizan las conversiones, utilizando nombres compartidos entre equipos para asegurar consistencia en los reportes.

• Un sistema bien estructurado permite que todos los miembros comprendan y utilicen correctamente las métricas definidas.

¿Cómo implementar un plan de medición efectivo?

Importancia del seguimiento y la medición

• Se deben definir comportamientos específicos a rastrear en el sistema, como métricas y KPIs, para obtener datos relevantes sobre la interacción del usuario.

• Un plan de seguimiento debe ser claro y comprensible para que cualquier persona pueda consultar los datos sin confusión.

• La armonización en la nomenclatura es crucial; se debe establecer un plan de medición técnico que asegure consistencia en los nombres utilizados.

Listado de eventos clave

• Es esencial listar todos los eventos importantes, como registros y clics en botones, para construir un embudo de métricas que impacten el negocio.

• Sin una lista clara de eventos, será difícil obtener datos necesarios para análisis futuros.

Diferencias entre dashboard y reportes

• Un dashboard debe ser sintético y consultado diariamente; debe contener solo las métricas más relevantes.

• Los reportes son más detallados y se utilizan para análisis estratégicos profundos; requieren tiempo considerable para su elaboración.

Estrategias para decisiones rápidas

• En situaciones donde se necesitan decisiones rápidas, es importante tener gráficos representativos que muestren tendencias claras sobre costos y recuperación de inversión.

• Gráficos como cohortes ayudan a visualizar cuándo se recupera la inversión según diferentes periodos de captación.

Visualización efectiva de datos

• Se recomienda crear visualizaciones intuitivas que permitan ver fácilmente el flujo de caja necesario y las proyecciones futuras.

• Las gráficas deben incluir información sobre usuarios recurrentes, nuevos ingresos, upgrades y downgrades para entender mejor la situación financiera del negocio.

Herramientas recomendadas

• Se puede utilizar Google Sheets o herramientas similares para crear visualizaciones programadas o manuales según lo necesitado.

• Existen recursos adicionales disponibles mediante enlaces proporcionados en la presentación que pueden ayudar a orientar negocios hacia ventas efectivas.

¿Cómo generar alertas críticas en métricas?

Importancia de las alertas críticas

• La generación de alertas críticas sobre métricas seleccionadas es esencial para el monitoreo efectivo. Esto permite a los usuarios estar al tanto de cualquier anomalía que requiera atención inmediata.

• Ignorar las métricas puede llevar a consecuencias negativas; por lo tanto, es crucial establecer un sistema que notifique automáticamente cuando algo no está funcionando correctamente.

Herramientas recomendadas según la fase del proyecto

• Para aquellos en una fase inicial, se sugiere utilizar Google Sheets como una herramienta sencilla y accesible.

• Equipos con más recursos pueden considerar herramientas como Locker Studio o Metabase, siendo esta última ideal para bases de datos SQL aunque requiere conocimientos técnicos previos.

Consideraciones técnicas para el uso de herramientas

• Metabase es útil pero no amigable; se recomienda tener conocimientos en SQL para aprovecharla al máximo. La inteligencia artificial puede ayudar a generar consultas, pero aún así hay una curva de aprendizaje.

• Locker Studio ofrece conectores nativos que facilitan la importación de datos desde plataformas como GA4 y Firebase, aunque se debe preparar adecuadamente la base de datos antes del uso.

¿Cómo implementar un plan de medición escalable?

Definición y enfoque del plan

• Es fundamental crear un plan de medición escalable que defina eventos clave desde el inicio. Esto asegura que los datos sean consistentes y fáciles de recuperar sin necesidad de ajustes constantes.

Diferencias entre GA4 y Universal Analytics

• GA4 ha evolucionado respecto a Universal Analytics al ofrecer mayor personalización y modularidad. Permite tratar los datos como si fueran parte de una base de datos, lo cual requiere un plan claro para evitar confusiones.

Uso eficiente del Google Tag Manager (GTM)

Ventajas del GTM

• Utilizar Google Tag Manager simplifica la inyección de códigos en aplicaciones, permitiendo rastrear clics sin necesidad de modificar cada elemento manualmente.

Ejemplo práctico

• Se menciona un caso donde se implementó un sistema automatizado para bibliotecas públicas, demostrando cómo GTM puede facilitar la recopilación automática de datos relevantes sin intervención constante.

¿Cómo implementar el seguimiento de eventos en Shopify y WordPress?

Introducción al seguimiento de eventos

• Se necesita reconocer la acción del clic y recuperar el valor deseado a través de un plan de etiquetado utilizando Google Tag Manager (GTM).

• La dificultad radica en configurar las etiquetas en plataformas como Shopify, donde es complicado insertar código en ciertos botones.

Desafíos específicos con Shopify

• En Shopify, se puede agregar GTM a la plantilla, pero hay limitaciones en el checkout que complican el seguimiento.

• Es posible crear botones específicos para hacer seguimiento, pero deben ser identificables por atributos únicos como ID o clase.

Identificación y recuperación de datos

• Los botones pueden ser rastreados mediante sus atributos; si se utilizan los mismos elementos en diferentes páginas, se mantendrá el seguimiento.

• Aunque las tecnologías varían entre plataformas (Shopify vs. WordPress), todas utilizan HTML y CSS, lo que facilita la identificación de elementos.

Uso efectivo de Google Tag Manager

• Al inyectar GTM en la plantilla, se obtiene acceso a los códigos necesarios para interactuar con los elementos.

• GTM ofrece una interfaz de depuración que permite identificar variables asociadas a eventos generados por clics en botones.

Reflexiones finales sobre decisiones basadas en datos

• Es importante tomar decisiones informadas basadas en datos reales y evitar métricas superficiales que no reflejan el verdadero rendimiento del negocio.

• Se enfatiza la necesidad de tener conciencia sobre cómo utilizar los datos para mejorar las operaciones empresariales.