Dashboards de datos

Una única fuente de verdad para decidir sobre growth

ADEX centraliza datos de canal, MMP y CRM en BigQuery y construye dashboards de CPA, CAC, ROAS y LTV en Looker Studio, Metabase o Supabase — para que el equipo decida con un solo set de números en vez de diez.

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1fuente de verdad

El problema

Cada plataforma trae su propio dashboard, y ninguno cuadra con el otro. Marketing cita el ROAS de plataforma, finanzas cita el CAC blended, producto cita la activación, y media reunión se va discutiendo qué cifra es la real.

El coste no es solo el tiempo. Las decisiones se anclan al número que más suena, no al que refleja el negocio — y la misma discusión reaparece cada mes porque nada se reconcilió en el origen.

Cómo lo hace ADEX

  1. 01

    Centralizar las fuentes

    Llevar Meta, Google, TikTok, MMP, CRM y backend a BigQuery para que todo viva en un solo warehouse en vez de en diez exports.

  2. 02

    Definir la lógica una vez

    Acordar cómo se cuenta un cliente, una conversión y un coste entre canales, MMP y CRM — y codificarlo, para que los números sean consistentes por construcción.

  3. 03

    Modelar las métricas de decisión

    Construir CPA, CAC, ROAS, LTV, payback y nuevo-vs-recurrente como campos modelados, separados de las métricas tácticas de plataforma.

  4. 04

    Exponer en la herramienta correcta

    Mostrar la capa en Looker Studio, Metabase o Supabase según el equipo, con vistas para operadores y para dirección.

  5. 05

    Añadir alertas

    Señalar anomalías —picos de inversión, caídas de conversión, huecos de tracking— para que los problemas afloren antes de la revisión mensual, no durante.

Evidencia

  • Construido sobre BigQuery con Looker Studio, Metabase o Supabase, usando el stack que la empresa ya tiene siempre que se pueda.
  • La misma disciplina de medición que ADEX aplica a la atribución MMP entra directa al warehouse, para que los datos de canal y de app reconcilien.
  • Gestionado sobre $50M+ de inversión y 18 países — el modelado aguanta a escala.

El alcance y los plazos dependen de cuántas fuentes conectes, del estado de tu tracking y de cuánto histórico haya que rellenar. Eso se dimensiona antes de empezar.

Qué recibes

Pipeline

  • Setup del warehouse en BigQuery
  • Conectores de canal, MMP y CRM
  • Lógica de ETL y modelado

Dashboards

  • Vistas de CPA / CAC / ROAS / LTV
  • Layouts para operadores y dirección
  • Cortes de nuevo-vs-recurrente y cohortes

Operación

  • Alertas de anomalías
  • Documentación y handover
  • Mantenimiento continuo opcional

Cuándo tiene sentido

  • Tus equipos discuten qué número es el correcto en cada revisión.
  • Operas varios canales más un MMP o CRM que nunca reconcilian.
  • Quieres CAC, LTV y payback modelados una vez, de forma consistente.

Cuándo no

  • Operas un solo canal con reporting nativo limpio — un warehouse es sobreingeniería.
  • Tu tracking está roto de base — arregla la atribución primero y luego centraliza.
  • Quieres un PDF estático — esto es una capa de decisión viva.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se centralizan los datos de Meta, Google, TikTok y MMP?
Cada fuente se conecta a un warehouse en BigQuery, se normaliza con una lógica consistente de clientes, conversiones y costes, y se modela en campos de CPA/CAC/ROAS/LTV expuestos en un dashboard.
¿Qué herramienta de dashboard usáis?
Looker Studio, Metabase o Supabase según el equipo y el stack — debajo el warehouse es el mismo, así que la herramienta es una decisión de presentación, no un lock-in.
¿Por qué no usar el dashboard de cada plataforma?
Los dashboards de plataforma solo ven sus propios datos y los cuentan a su manera. Una capa central los reconcilia para que llegue un único número defendible a la revisión.
¿Podéis conectar nuestro CRM y backend?
Sí — los datos de CRM y backend son los que convierten las métricas de plataforma en métricas de negocio como pipeline cualificado e ingresos validados, así que forman parte del modelo.
¿Configuráis alertas?
Sí. Las alertas de anomalías por picos de inversión, caídas de conversión y huecos de tracking sacan a la luz problemas antes de que distorsionen una revisión mensual.
¿Cuánto tarda construir un dashboard?
Depende del número de fuentes, del estado de tu tracking y del histórico a rellenar. Dimensionamos un plazo realista antes de empezar.

¿Cansado de diez dashboards que no cuadran?

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