DIY Analytics el truco que usan los pros para rastrear sin contratar a un analista

De cero a dashboard: el setup mínimo que te ahorra horas

Empieza con lo que realmente importa: tres métricas claras que puedas explicar en un tuit. Elige una North Star que mida el valor real para el usuario, una de adquisición y otra de retención. Con esas tres en mente ya tienes la brújula; lo demás son gráficos bonitos.

Para recoger datos usa la herramienta más simple que controle tu equipo: Google Sheets o Airtable son perfectos para el MVP. Conecta formularios, eventos de tu web vía Google Tag Manager o exporta CSVs desde la plataforma que uses. La regla de oro es evitar pipelines complejos la primera semana.

Visualiza con Looker Studio, Metabase o directamente con las gráficas de Sheets. Crea 3 visuales: tendencia de la North Star, fuente de usuarios y cohortes de retención. Un dashboard con pocos widgets es más accionable que uno que parezca centro de comando de película.

Automatiza el refresco y las alertas: una sincronización diaria basta al principio y una regla simple de alerta por email o Slack cuando la North Star cae un X por ciento. Asigna un responsable que revise esos avisos —un dueño evita dashboards abandonados que se vuelven papel pintado digital.

Resumen práctico: un sheet con la tabla limpia, una consulta o vista que calcule tus métricas, tres gráficos, una actualización programada y una persona que tome decisiones. Si lo montas así, en un par de horas tendrás insights que normalmente tardan días en llegar cuando esperas a un analista. Y sí, funciona mejor con café.

UTM irresistibles: la fórmula anticaos para tus campañas

Olvida la sensación de caos cuando llega el excel de campañas. Con un sistema de UTM claro puedes convertir cualquier enlace en una etiqueta que habla tu idioma: quién trajo la visita, por qué llegó y qué versión funcionó. La clave es diseñar un patrón repetible y comprensible por cualquiera del equipo para que tus datos no sean un rompecabezas después de la campaña.

Una fórmula anticaos práctica: utm_source=plataforma&utm_medium=canal&utm_campaign=nombre_fecha&utm_content=variacion&utm_term=palabra. Ejemplo real: utm_source=instagram&utm_medium=story&utm_campaign=re rebajas_202601&utm_content=cta_verde&utm_term=promo. Así, cuando abres tu panel DIY, sabes exactamente que ese pico viene del story con CTA verde en la campaña de rebajas.

Reglas que evitan accidentes: todo en minúsculas, sin espacios (usa guiones bajos), fechas en formato YYYYMMDD para ordenar, y acortadores solo después de añadir los UTM. Automatiza la creación con una hoja de cálculo y fórmulas que concatengan las piezas; conseguirás enlaces coherentes y listos para pegar en anuncios, bio o newsletters.

Antes de lanzar, prueba cada enlace y registra la convención en un glosario compartido. Etiqueta cada punto de contacto y conserva la misma lógica para A/B: cambia solo utm_content. El resultado: informes limpios, decisiones rápidas y la satisfacción de saber que tu DIY analytics suena a profesional sin contratar a nadie.

Eventos que importan: qué medir y qué ignorar en tu embudo

En un embudo DIY la regla de oro es: mide lo que cambia decisiones, ignora lo que sólo alimenta ego. Si un evento no reduce incertidumbre sobre si alguien avanza o se va, es ruido. Piensa en cada evento como una hipótesis: ¿este dato me ayuda a identificar fricciones, atribuir canales o validar una mejora? Si la respuesta es no, no lo implementes todavía.

Prioriza eventos que representen puntos de inflexión reales en la conversión. Empieza con pocos, pero bien definidos, y añade solo cuando una nueva pregunta lo requiera. Un buen set inicial suele incluir tres tipos de sucesos clave:

• 🚀 Activación: primer uso real del producto (p. ej., primer login con acción importante)
• 🆓 Conversión: cualquier compromiso que signifique valor (registro, suscripción, compra)
• 💥 Abandono: salida crítica del flujo (carrito vacío, formulario parcial)

No te enamores de métricas vanidosas: vistas de página, clics incidentales o eventos que solo incrementan el volumen sin contexto. En su lugar, captura siempre 3 propiedades mínimas por evento: valor (si aplica), etapa del embudo y fuente (canal/campaña). Usa nombres consistentes (kebab-case o snake_case), evita duplicados y documenta en un CSV o en Notion para que cualquiera del equipo entienda qué mide cada evento.

Valida rápido: instrumenta, monitoriza conversiones diarias y elimina lo que no aporta. Si ves que un evento no se usa en dashboards o experiments en 30 días, bórralo. Con este enfoque minimalista —menos ruido, más señales— tendrás un embudo útil sin contratar a un analista y con la libertad de iterar como un pro.

Stack ganador low cost: herramientas gratis y baratas que rinden

Montar un stack ganador low cost no es magia: es elegir herramientas que hablan entre si, que no te limiten y que puedas escalar cuando el proyecto pase de experimento a negocio. Piensa en capas: captura, gestión de etiquetas y visualizacion. Con las piezas correctas puedes rastrear como los pros sin pagar una fortuna ni depender de un analista senior para cada cambio.

• 🆓 Analítica: GA4 o Matomo para obtener datos de sesiones y eventos sin costes de licencia.
• 🚀 Etiquetas: Google Tag Manager o alternativas ligeras para disparar eventos sin tocar el codigo base.
• 🤖 Dashboard: Google Sheets + Looker Studio o Metabase en plan gratuito para transformar datos en decisiones visibles.

Accionable ya: define tus eventos clave (registro, compra, click CTA) con nombres cortos y constantes. Documenta cada evento en una tabla sencilla y asigna propiedades obligatorias como user_id, source y value. Con esa disciplina evitaras el caos de eventos inconsistentes y podras responder preguntas reales en menos de una hora.

Conecta lo basico primero: implementa el tag manager, manda eventos hacia tu analitica y detras, exporta a una hoja o a Metabase para consultas. Usa filtros y segmentos en la analitica para validar hipotesis rapido. Si el trafico crece, mueve el almacenamiento historico a una cuenta barata o a un bucket y sigue consultando con herramientas que tienen tier gratuito.

La gracia es experimentar: monta este stack en un dia, prueba 3 hipotesis en una semana y optimiza sin pedir permiso. Menos dependencia, mas aprendizaje y resultados medibles sin romper la banca.

Datos que se mueven solos: automatiza alertas y reportes útiles

Deja que los números trabajen por ti: en vez de revisar dashboards a ciegas, configura señales que solo suenen cuando importa. Empieza por elegir 3–5 métricas clave (conversiones, retención, CAC o visitas con intención) y acuerda umbrales claros: una caida del 20% en conversiones, un pico inexplicable de coste por clic, o una tasa de rebote que sube por encima de la media. Menos métricas bien vigiladas generan menos ruido y más decisiones rápidas.

Usa herramientas que ya conoces para automatizar sin drama: Google Sheets con Apps Script para resúmenes diarios, Looker Studio/GA4 para reportes programados, y webhooks a Slack o correo para alertas inmediatas. Implementa una regla simple con moving averages para evitar falsos positivos: por ejemplo, alerta cuando el valor actual cae 25% respecto a la media móvil de 7 días y el volumen supera cierto umbral.

Receta rápida: configura un correo matutino con top 5 cambios relevantes; Regla de emergencia: aviso por Slack si la conversión cae >20% en 2 horas; Reporte semanal: tabla con tendencias y acciones sugeridas que se envía automáticamente cada lunes. Cada alerta debe incluir contexto mínimo (qué cambió, posible causa, primer paso recomendado) para que no se convierta en otra notificación sin solución.

Mantén las alertas vivas: prueba umbrales, elimina las que no generan acción y asigna un responsable por tipo de señal. Documenta la respuesta esperada (playbook de 3 pasos) y revisa la eficacia cada mes. Así tus datos dejaran de pedir atención constante y empezaran a resolver problemas antes de que se conviertan en incendios.