Cómo construí un sistema de reportes que conectaba ads con revenue real
El problema que intentaba resolver era técnico en su ejecución y estratégico en su consecuencia: la desconexión entre los datos de las plataformas de ads y los datos del negocio real. Las plataformas reportaban conversiones. El CRM registraba oportunidades y cierres. Entre ambos sistemas existía una brecha de 60 a 180 días que representaba el ciclo de venta de la empresa y que ninguno de los dos sistemas atravesaba de forma natural. El resultado era que las decisiones de presupuesto se tomaban con datos de las plataformas que medían conversiones intermedias, mientras el revenue real que esas conversiones eventualmente producían vivía en otro sistema que nadie conectaba al análisis de inversión en ads.
La arquitectura de solución que diseñé tenía 3 componentes. Primero, UTMs consistentes en todas las URLs de campaña, incluyendo el medio, la fuente, el nombre de campaña y el grupo de anuncios. Esta era la capa de trazabilidad que permitiría rastrear cada lead desde su origen en una campaña específica hasta su registro en el CRM. Segundo, un campo personalizado en el CRM que capturaba el UTM de origen del primer punto de contacto del lead y que persistía a lo largo de todo el ciclo de venta hasta el cierre. Tercero, un informe mensual que cruzaba el cierre de clientes en el CRM con el UTM de origen capturado, produciendo el revenue atribuido por campaña, grupo de anuncios y fuente.
La construcción técnica tomó 6 semanas porque requería coordinación entre el equipo de desarrollo del sitio web, el equipo de CRM y el equipo de analytics. Los 3 equipos tenían sus propias prioridades y sus propias lógicas de implementación, y la integración que necesitábamos requería decisiones que cada equipo tomaba de formas diferentes hasta que existió un protocolo común documentado que todos seguían de la misma forma.
El primer reporte que produjo el sistema conectado fue revelador. El canal de Google Ads que habíamos considerado el más eficiente según el CPL de plataforma tenía un revenue atribuido a 6 meses que era el 40% del revenue del canal de LinkedIn, que tenía un CPL 3 veces mayor. La inversión estaba distribuida de forma exactamente inversa a la distribución óptima según el revenue real. El sistema de reportes no cambió el mercado ni las campañas. Solo cambió la información disponible para tomar decisiones. Y esa información cambió las decisiones de forma permanente.
El sistema también cambió las conversaciones con el directorio. En lugar de presentar CPL por canal y pedir confianza en que esos números eran los correctos para tomar decisiones de presupuesto, podía presentar revenue atribuido por canal con metodología documentada. Era el tipo de dato que el directorio podía auditar, cuestionar y comparar con otras inversiones de la empresa. Esa capacidad de auditoría no produce incomodidad cuando los datos respaldan las decisiones. Y cuando no las respaldan, produce exactamente la conversación que el negocio necesita tener.