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Dashboard de KPI de marketing (Meta, Google Ads, Stripe, GA)

Por David Gadyan · Publicado el · Actualizado el · Cliente: Felix Forsgren

Mano tocando un icono de KPI entre símbolos hexagonales de gráficos, diana y personas sobre un portátil

Medición de marketing de principio a fin para una empresa que quería saber cuánto impulsan realmente sus campañas el rendimiento del negocio. Definí los KPI, extraje los datos de las API de Meta, Google Ads, Stripe y Google Analytics en Python, calculé las métricas y entregué un dashboard interactivo en Plotly Dash que muestra los KPI a lo largo del tiempo y por sector con filtros.

El problema

Tras varios años de actividad, la empresa quería una respuesta clara a una pregunta difícil: ¿las campañas de marketing que organiza impulsan de verdad el rendimiento, y cuánto? La evidencia estaba repartida entre plataformas publicitarias, un proveedor de pagos y la analítica web, ninguno de los cuales hablaba con los demás, y nadie había definido todavía cómo había que medir ese rendimiento. Los detalles del negocio son confidenciales; el enfoque se describe a continuación.

Qué construí

  • Un marco de KPI acordado con el cliente, de modo que cada métrica respondiera a una pregunta concreta sobre el impacto de las campañas.
  • Una auditoría de datos: qué datos necesitaba cada KPI, si la empresa ya los almacenaba, dónde, y si no, qué fuente externa podía proporcionarlos.
  • Código de extracción en Python contra la API de Facebook/Meta, la API de Google Ads, la API de Stripe y Google Analytics, tras revisar decenas de páginas de documentación de API.
  • Limpieza de datos y cálculo de KPI que conciliaron las fuentes en un único conjunto coherente de métricas.
  • Una aplicación web interactiva en Plotly Dash que muestra cada KPI a lo largo del tiempo y dentro de sectores concretos, controlada mediante desplegables y campos de entrada.

Cómo se entregó

Ejecuté el programa por etapas en lugar de empezar por el dashboard. Primero la definición de KPI, después la auditoría de datos, luego la extracción, después el cálculo y solo entonces la aplicación, de modo que la aplicación final respondiera a las preguntas que el cliente había hecho realmente y no a las que los datos hacían fáciles por casualidad.

Resultado

El cliente pasó de exportaciones dispersas de cada plataforma a un único dashboard interactivo que muestra cómo evoluciona el rendimiento a lo largo del tiempo y por sector, con filtros bajo demanda. Los KPI están anclados en las preguntas del negocio, y los datos que hay detrás se extraen directamente de las API de Meta, Google Ads, Stripe y Google Analytics.

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