Analítica DIY rastrea como un PRO — sin analista y sin drama
Tu stack por 0€: herramientas gratis que hacen el trabajo sucio
Armar un stack analítico gratis no es magia: es selección. Empieza por elegir una fuente principal de verdad y un tablero donde verla. GA4 sigue siendo la opción más completa y gratis para tráfico y conversión; si prefieres privacidad y control, PostHog o Plausible son alternativas open source que no piden tarjeta. La clave es combinar datos de eventos con visualización clara, no coleccionar métricas por coleccionarlas.
Complementa la base con herramientas que hagan el trabajo sucio sin pagar: Google Tag Manager para desplegar etiquetas sin tocar código, Looker Studio para dashboards combinables, y Hotjar o SessionCam en su plan gratuito para entender el comportamiento de usuarios. ¿Quieres un panel preconfigurado que te haga la vida fácil? Prueba panel SMM y aprovéchalo como plantilla para tus métricas.
Implementación práctica: 1) define 3 KPI accionables (adquisición, activación, conversión), 2) arma un DataLayer mínimo y publica variables clave en GTM, 3) dispara eventos bien nombrados desde el frontend, 4) conecta eventos a Looker Studio con filtros por UTM. Automatiza alertas sencillas enviando resúmenes a una hoja de cálculo con Apps Script; en menos de una hora tienes vigilancia 24/7 sin coste.
No pierdas tiempo esperando al analista perfecto: prueba, limpia y refina. Empieza con lo gratis, itera semanalmente y documenta cambios en un README compartido; lo que hoy es un truco rápido se transforma mañana en una fuente fiable de decisiones. Si te pones serio con esos pasos, en pocas semanas rastreas como un pro sin drama ni presupuesto.
Qué medir (y qué ignorar): las métricas que mueven la aguja
En analítica DIY menos es más: no necesitas medirlo todo, solo lo que te dice si estás ganando o perdiendo. Olvida los paneles llenos de gráficas bonitas que no cambian decisiones. Empieza por identificar una métrica norte (la que refleja el éxito real, p. ej. ventas, suscripciones pagadas o usuarios activos relevantes) y luego tres métricas de entrada que la empujan hacia arriba o abajo.
Un buen trío para quienes no son analistas: Conversión (¿qué porcentaje de visitantes hace lo que queremos?), Retención (¿vuelven los usuarios o mueren después del primer uso?) y Fuente/Coste de adquisición (¿de dónde vienen y cuánto nos cuesta cada uno?). Mídelo de forma simple: eventos clave, una tarjeta por métrica en tu hoja de cálculo y una nota con la hipótesis del porqué sube o baja.
Ignora las vanidades: me gusta, impresiones sin contexto y rankings que no se traducen en acción. No digo que no los mires nunca —son señales— pero trátalos como alertas, no como objetivos. Si una métrica vanidosa cambia, pregúntate cómo impacta a tu métrica norte antes de celebrar o entrar en pánico.
Plan de batalla rápido: elige tu métrica norte hoy, define las tres entradas, crea un mini-dashboard y comprométete a una acción semanal basada en datos (un experimento mínimo). Repite: medir + decidir + actuar. Sin analista ni drama: solo enfoque, reglas simples y ganas de mejorar cada semana.
GA4 + Tag Manager sin lágrimas: deja el tracking listo en 30 minutos
Si tienes 30 minutos y ganas de dejar el tracking sin drama, este mini-proceso es para ti. No hace falta una maqueta de cinco páginas ni permiso del comité: vamos al núcleo. Con GA4 + Google Tag Manager podrás capturar lo que importa —pageviews, clics en CTAs y envíos de formulario— y transformar esos eventos en decisiones concretas.
Primera fase (5–10 min): prepara la base. Crea o confirma la propiedad GA4, copia el Measurement ID y configura el contenedor GTM en tu sitio o CMS. Segunda fase (10–12 min): en Tag Manager añade la etiqueta GA4 Configuration, activa variables integradas útiles (Click Text, Click URL, Form ID) y publica en modo borrador para probar.
Tercera fase (10–12 min): arma los eventos críticos. Crea triggers claros —por ejemplo, Click: CTA principal filtrando por clase o atributo data-—, un trigger para envíos de formulario y otro para vistas clave de producto. En las etiquetas pasa parámetros útiles (page_location, link_text, form_id) y nómbralos con convención breve: producto_view, cta_click, form_submit.
No publiques a ciegas: usa el modo Preview de GTM y la sección en tiempo real de GA4 para validar nombres, parámetros y que las conversiones se disparen solo cuando toca. Publica, anota en 2–3 líneas qué mide cada evento y cuándo considerar borrarlo. Resultado: tracking listo en media hora, accionable y sin depender de un analista para empezar a sacar insights.
Dashboards que venden: de Google Sheets a Looker Studio en 5 clics
Si tus reportes parecen una colección de pestañas perdidas, calma: convertir Google Sheets en un dashboard que vende puede hacerse en apenas unos pasos directos. La idea es simplificar: conecta la fuente, define las métricas clave, elige la visualización, dale estilo y comparte. Con esa brújula, incluso sin equipo de analistas puedes crear un informe que guía decisiones y convierte leads.
Paso 1: Conecta tu hoja como fuente en Looker Studio y apunta a un rango nombrado o a una hoja de resumen. Paso 2: Crea campos calculados (ej. tasa de conversión = ventas / visitas) en el propio report para no ensuciar la hoja. Paso 3: Inserta plantillas de gráficos: tabla para detalle, serie temporal para tendencia, embudo para conversión. Paso 4: Aplica controles (filtros, fecha) y la identidad visual de tu marca. Paso 5: Compartir: activa el enlace para stakeholders y programa envíos si necesitas automatizar seguimiento.
Consejos rápidos para que el rendimiento no te traicione: mantén la hoja de origen limpia con una hoja de agregados que actualice sólo lo necesario, evita formulas volátiles en la fuente y usa QUERY o ARRAYFORMULA con criterio para reducir filas. Prueba con un subconjunto de datos mientras diseñas y usa blend cuando necesites unir marketing con ventas sin duplicar tablas.
No necesitas un equipo grande para tener dashboards que vendan: necesitas orden, métricas claras y un poco de gusto visual. Arranca con un KPI por página, mide impacto y itera cada semana. En 15 minutos podrías tener el primer reporte que deje de ser bonito para convertirse en útil y rentable.
Modo autopiloto: UTMs, alertas y rituales semanales para no perder nada
Pon el tracking en piloto automático sin convertirte en un analista: empieza por estandarizar UTMs y deja que las alertas hagan el trabajo pesado. Una convención clara te salva de horas de adivinanzas la próxima vez que veas una campaña que "funciona bien" pero no sabes por qué. Pocas reglas, bien aplicadas, y podrás identificar exactamente qué creatividad, fuente y variación trajeron resultados.
Usa un formato simple y consistente: utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content. Ejemplo práctico: utm_source=TT&utm_medium=paid&utm_campaign=lanzamiento_20251115&utm_content=videoA. Consejos rápidos: todo en minúsculas, separadores con guión bajo, incluir fecha YYYYMMDD en campañas importantes y una etiqueta de versión (v1, v2) para creatividad. Guarda la plantilla en el repositorio del equipo y automátiza su inserción desde tu gestor de ads.
Configura alertas que hablen claro: avisos por caída de conversiones >20% en 24h, CPA por encima del umbral objetivo, y picos de tráfico inusuales. Herramientas como GA4, Data Studio + Google Sheets o plataformas de automatización (Make/Zapier) empujan notificaciones a email o Telegram. Importante: evita el ruido — establece ventanas de evaluación y filtros de volumen antes de disparar una alarma.
Transforma el caos en rituales semanales: 5 minutos para abrir el tablero, top 3 métricas para revisar, anotar cambios (UTM, creatividades, presupuesto) y compartir una insight breve con el equipo. Repite, ajusta y deja que las etiquetas y alertas te cuenten la historia sin dramas.
Aleksandr Dolgopolov, 17 November 2025