Un panel de marketing debe responder cada lunes a tres preguntas: qué canal trae clientes que compran, qué producto o servicio deja margen y qué campaña hay que pagar o parar. Cada pregunta tiene un dato que la responde y una decisión que provoca. Los KPIs de marketing que no sirven a ninguna de las tres salen del dashboard.
Es para quien dirige una pyme o su marketing y tiene un panel con veinte gráficos que nadie mira, o no tiene ninguno. Vas a encontrar, pregunta a pregunta, qué dato la responde, de dónde sale, cómo se pinta y qué decisión permite. Al final, lo que sobra.
Es el guion con el que diseñamos los dashboards de marketing que el equipo usa: primero las preguntas, después los datos. El recorrido completo, de la medición al panel, está en de GA4 a un panel que se usa.
¿Por qué tres preguntas y no treinta KPIs?
Porque un panel sirve si provoca una decisión, y una reunión de lunes da para tres decisiones, no para treinta gráficos. Las tres preguntas cubren lo que dirección puede cambiar cada semana: dónde poner el dinero, qué vender y qué dejar de pagar. Todo lo demás es contexto, y el contexto vive en una segunda capa.
Hay además una razón de plantilla. Solo el 16,8 % de las empresas españolas tiene especialistas TIC, según la encuesta de uso de TIC en empresas del INE del primer trimestre de 2025. En el resto, el panel lo mira el gerente o quien lleva marketing, entre otras tareas, y treinta indicadores son treinta excusas para no decidir nada.
La prueba para cada número es una sola pregunta: si mañana se mueve, qué cambiamos. Si la respuesta es «nada, pero está bien saberlo», ese número no va en la pantalla del lunes.
¿Qué canal trae clientes que compran?
La responde un dato: clientes nuevos por canal de origen, contados en la tienda o en el CRM cuando pagan o firman, no en GA4 cuando llegan. Al lado, el coste por cliente de cada canal de pago y, si el negocio repite, cuántos de esos clientes vuelven a comprar. Las sesiones y los leads por canal no responden a esta pregunta.
El origen lo sabe GA4 y la compra la sabe la tienda, así que hay que unirlos. Se hace en BigQuery: la exportación de GA4 a BigQuery deja cada evento de compra con su identificador de transacción, que se cruza con el número de pedido de la tienda. Para leads, el origen se guarda en el formulario y viaja a la ficha del CRM.
Qué canal se lleva cada cliente lo decide una regla, y esa regla se acuerda antes de mirar. Si no, cada plataforma reclama el mismo cliente. Cómo se escribe y se contrasta está en atribución honesta.
En pantalla es una tabla de cinco o seis filas, una por canal, ordenada por clientes nuevos y no por visitas. Columnas: clientes nuevos, coste por cliente, clientes que repiten y la comparación con las cuatro semanas anteriores. Sin gráfico de tarta.
La decisión que permite es mover presupuesto entre canales y revisar el canal que trae muchos contactos y pocos clientes. Un canal con volumen y sin clientes es el primer sitio donde mirar.
En una empresa industrial que vende a otras empresas, la pregunta es la misma y cambia la unidad. Entre el primer contacto y el pedido pasan meses, así que el canal se mide en oportunidades que llegan a propuesta y en pedidos firmados, con el tiempo medio del ciclo por origen. Es el panel que planteamos en lo que hacemos en industria: leads, CRM y datos.
¿Qué producto o servicio deja margen?
La responde el margen de contribución por producto o servicio: ingresos menos coste del producto, descuentos, devoluciones, envío, comisiones de pago y el gasto en anuncios que se le puede asignar. La facturación por producto no la responde, porque el que más vende puede ser el que menos deja. Casi nunca se contesta con una sola herramienta.
Los datos salen de cuatro sitios. La tienda da ingresos, descuentos y devoluciones; una hoja de costes unitarios, mantenida a mano cuando cambian, da el coste de producto; la facturación o el ERP da comisiones y portes reales; y las campañas de Google Ads y Meta dan el gasto, que se reparte por producto si las campañas están organizadas por producto o por familia.
En una empresa de servicios, el margen se calcula por tipo de servicio: precio menos horas dedicadas por su coste. Las horas suelen estar en una herramienta de proyectos o en una hoja, y es el dato que más cuesta conseguir.
En pantalla es una barra horizontal ordenada por margen total, con el margen por unidad al lado y una línea pequeña con la tendencia de las últimas doce semanas. Los productos con margen negativo van marcados en rojo y arriba, no al final de la lista.
La decisión que permite es qué empujar en anuncios y en la web, qué dejar de anunciar y qué precio revisar. También alimenta la tercera pregunta, porque fija cuánto se puede pagar por un cliente.
¿Qué campaña hay que pagar y cuál parar?
La responde el coste por cliente de cada campaña comparado con un umbral acordado antes: lo máximo que se puede pagar por un cliente sin perder dinero. El umbral sale de la pregunta anterior, del margen que deja un cliente. Por encima del umbral varias semanas seguidas, la campaña se cambia o se para; por debajo, puede recibir más presupuesto.
El umbral se calcula con el margen del primer pedido. Si el negocio repite y la repetición está medida, se puede usar el margen esperado del cliente en un plazo acordado, nunca uno imaginado. Se escribe en una línea y se revisa cuando cambian los precios o los costes.
Antes de juzgar una campaña hace falta un mínimo de clientes acordado. Con dos o tres, el coste por cliente baila de una semana a otra y cualquier decisión es ruido. Y los clientes que se le cuentan a cada campaña salen de la regla de atribución acordada, no de lo que dice la plataforma.
En pantalla es una lista de campañas ordenada por gasto, con gasto, clientes, coste por cliente, umbral y un estado: pagar, vigilar o parar. El color solo se usa para ese estado.
¿Cómo se ve en una pantalla?
Se ve como tres bloques, uno por pregunta, con entre tres y cinco números cada uno, la comparación con el periodo anterior al lado de cada número y la fecha de la última actualización arriba. Cabe en la pantalla de un portátil sin desplazarse. Lo que no cabe va a una segunda página para quien quiera saber por qué ha pasado algo.
| Pregunta | Dato que la responde | De dónde sale | Cómo se pinta | Decisión |
|---|---|---|---|---|
| Qué canal trae clientes que compran | Clientes nuevos y coste por cliente por canal | GA4 unido a la tienda o al CRM | Tabla por canal con comparación | Mover presupuesto entre canales |
| Qué producto o servicio deja margen | Margen de contribución por producto o servicio | Tienda, hoja de costes, facturación y Ads | Barra horizontal ordenada, tendencia de doce semanas | Qué empujar, qué dejar de anunciar |
| Qué campaña pagar o parar | Coste por cliente frente al umbral | Ads, Meta y la regla de atribución | Lista con estado: pagar, vigilar, parar | Subir, cambiar o parar cada campaña |
La herramienta es lo de menos: Looker Studio (desde abril de 2026 ha vuelto a llamarse Data Studio) si el equipo trabaja en Google, Power BI si trabaja en Microsoft. Las dos pintan esto de sobra si los datos llegan ya unidos y calculados desde BigQuery.
El panel tiene un dueño y un día fijo. Una persona lo abre el lunes, en una reunión corta, y la reunión acaba con una decisión apuntada y lo que se espera ver la semana siguiente. Cómo se llega del primer día a esa primera decisión está en decidir con datos en cuatro semanas.
¿Qué no debe estar en el panel?
No deben estar las métricas que no cambian ninguna de las tres decisiones: sesiones, impresiones, seguidores, tasa de rebote, posición media, el CTR de los anuncios ni las conversiones que cada plataforma se atribuye sin descontar duplicados. Tampoco gráficos de tarta con doce canales ni números sin comparación. Importan a quien analiza, no a quien decide el lunes.
| Fuera del panel del lunes | Por qué | Dónde va |
|---|---|---|
| Sesiones y usuarios | Cuentan visitas, no clientes | Segunda página o informe mensual |
| Impresiones, alcance y seguidores | No dicen si alguien compró | Informe de redes |
| Tasa de rebote y tiempo en página | Diagnostican una página, no el negocio | Análisis cuando una página falla |
| Posición media en Search Console | Un promedio que esconde qué consultas se mueven | Informe de SEO |
| Conversiones de cada plataforma | Se solapan entre sí | Dentro de cada plataforma, para optimizar sus campañas |
| Gráfico de tarta con muchos canales | Las porciones pequeñas no se comparan | Sustituido por una barra ordenada |
El contexto no desaparece. Va al informe mensual automático, que se escribe solo con Search Console, GA4 y el CRM el día 1, y que se lee con calma, no en la reunión del lunes.
Un panel con GA4, Search Console y el CRM, con una pantalla por pregunta, parte de 1.400 €. Si la pregunta del margen exige unir tienda, costes y facturación con BigQuery como fuente única, desde 2.900 €, y mantenerlo al día, desde 120 €/mes. Si antes quieres saber si tu medición sirve para esto, la auditoría parte de 490 €.
Seguimos este tema en todos los artículos de datos para decidir.
Preguntas frecuentes
¿Qué KPIs de marketing no pueden faltar en un dashboard?
Cuatro: clientes nuevos por canal, coste por cliente de cada canal de pago, margen de contribución por producto o servicio, y coste por cliente de cada campaña frente a su umbral. Con esos cuatro se responden las tres preguntas del lunes; el resto va a una segunda página.
¿Cada cuánto se actualiza un panel de marketing?
Los datos, cada día, con lo del día anterior. El panel se mira una vez por semana, siempre el mismo día. Las decisiones sobre campañas se toman con varias semanas de datos, no con un día malo.
¿Y si no sé el margen de cada producto?
Empieza con una hoja de costes unitarios aproximados, con la fecha de la última revisión, y mejórala cada mes. Una estimación con fecha es mejor que no tener margen, porque sin margen no hay umbral y sin umbral la tercera pregunta no tiene respuesta.
¿Sirven estas tres preguntas para una empresa de servicios o B2B?
Sí, cambiando las unidades. El cliente es el contrato firmado, el margen se calcula con horas dedicadas y el canal se mide en oportunidades que llegan a propuesta. En ciclos de venta largos, el origen se guarda en el CRM el día que entra el lead.
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Juan Martínez es el fundador de We Love SEO, en Zaragoza, ingeniero y data scientist. Monta paneles de datos para marketing con GA4, BigQuery, Power BI y Data Studio (antes Looker Studio). Más en el equipo.
