Lección 3 de 31•Fundamentos de E-commerce Analytics
Conectar tu stack de datos
Integra tus herramientas para tener una visión completa.
10 minutos
Tener datos en tres sistemas separados es solo el primer paso. El verdadero poder viene cuando conectas todo para obtener una visión unificada de tu negocio.
En esta lección aprenderás las estrategias y herramientas para integrar tu plataforma, analytics y CRM en un ecosistema cohesivo.
El problema de los datos aislados
Cuando tus datos viven en silos, pierdes contexto crucial:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DATOS EN SILOS │
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ SHOPIFY │ │ GA4 │ │ KLAVIYO │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ María │ │ User 12345 │ │ maria@... │ │
│ │ compró $500 │ │ vino de │ │ abrió 3 │ │
│ │ │ │ Facebook │ │ emails │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ └────────── ¿? ───┴────── ¿? ───────┘ │
│ │
│ Preguntas sin respuesta: │
│ • ¿Qué canal trajo a María? │
│ • ¿Cuántos emails necesitó para comprar? │
│ • ¿Es cliente rentable considerando su CAC? │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Síntomas de datos desconectados
| Síntoma | Consecuencia |
|---|---|
| No puedes calcular CAC real por canal | Sobreinviertes en canales no rentables |
| No sabes el CLV por fuente de adquisición | No optimizas para clientes de calidad |
| Marketing y ventas tienen números diferentes | Desconfianza y malas decisiones |
| Reportes manuales toman horas | Reaccionas tarde a problemas |
Estrategias de integración
Hay tres niveles de integración, desde lo más simple hasta lo más robusto:
Nivel 1: Integraciones nativas
Muchas herramientas se conectan directamente entre sí.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INTEGRACIONES NATIVAS │
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ SHOPIFY │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────┼─────────┐ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ │
│ │ GA4 │ │Klaviyo│ │Facebook│ │
│ │ │ │ │ │ Pixel │ │
│ └───────┘ └───────┘ └───────┘ │
│ │
│ Configuración: Minutos │
│ Costo: Incluido │
│ Mantenimiento: Bajo │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Ventajas:
- Configuración rápida (minutos)
- Sin costo adicional
- Mantenimiento mínimo
Limitaciones:
- Datos predefinidos (no personalizables)
- Sincronización con delay
- Sin transformaciones
Ejemplo: Shopify + Klaviyo
Datos que fluyen automáticamente:
├─ Clientes (email, nombre, ubicación)
├─ Pedidos (productos, totales, fechas)
├─ Eventos (compra, carrito abandonado)
└─ Catálogo de productos
Nivel 2: Herramientas de integración (iPaaS)
Plataformas que conectan múltiples sistemas con lógica personalizada.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INTEGRACIÓN iPaaS │
│ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ Shopify │ │ GA4 │ │ Klaviyo │ │Facebook │ │
│ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ └───────────┴─────┬─────┴───────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ ZAPIER / │ │
│ │ MAKE / │ │
│ │ FIVETRAN │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Google Sheets │ │
│ │ o BigQuery │ │
│ └─────────────────┘ │
│ │
│ Configuración: Horas │
│ Costo: $50-500/mes │
│ Mantenimiento: Medio │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Herramientas populares:
| Herramienta | Mejor para | Costo mensual |
|---|---|---|
| Zapier | Automatizaciones simples | $20-100 |
| Make (Integromat) | Flujos complejos | $10-50 |
| Fivetran | ETL empresarial | $300-1000+ |
| Airbyte | Open source ETL | Gratis-$500 |
| Stitch | Data pipelines | $100-500 |
Ejemplo: Flujo en Zapier
Trigger: Nueva orden en Shopify
│
├─► Acción 1: Crear/actualizar contacto en Klaviyo
│
├─► Acción 2: Agregar fila en Google Sheets
│
└─► Acción 3: Enviar a Slack (si orden > $1000)
Nivel 3: Data Warehouse centralizado
La solución más robusta: todos los datos en un lugar.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DATA WAREHOUSE │
│ │
│ EXTRACCIÓN TRANSFORMACIÓN CONSUMO │
│ │
│ ┌─────────┐ │
│ │ Shopify │──┐ │
│ └─────────┘ │ │
│ ┌─────────┐ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ GA4 │──┼────────►│ BigQuery │──►│ Looker │ │
│ └─────────┘ │ │ Snowflake │ │ Tableau │ │
│ ┌─────────┐ │ │ Redshift │ │ Metabase │ │
│ │ Klaviyo │──┤ └──────┬──────┘ └─────────────┘ │
│ └─────────┘ │ │ │
│ ┌─────────┐ │ ▼ │
│ │Facebook │──┘ ┌─────────────┐ │
│ │ Ads │ │ dbt │ │
│ └─────────┘ │ (transform) │ │
│ └─────────────┘ │
│ │
│ Configuración: Semanas │
│ Costo: $500-5000+/mes │
│ Mantenimiento: Alto (requiere data engineer) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Componentes típicos:
| Componente | Función | Opciones |
|---|---|---|
| Extracción | Sacar datos de fuentes | Fivetran, Airbyte, Stitch |
| Warehouse | Almacenar datos | BigQuery, Snowflake, Redshift |
| Transformación | Limpiar y modelar | dbt, Dataform |
| Visualización | Dashboards | Looker, Tableau, Metabase |
El flujo de datos ideal
Un stack bien conectado sigue este flujo:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FLUJO DE DATOS E-COMMERCE │
│ │
│ 1. CAPTURA │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Usuario visita sitio → GA4 captura sesión │ │
│ │ Usuario se registra → CRM crea contacto │ │
│ │ Usuario compra → Plataforma registra orden │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 2. SINCRONIZACIÓN │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Orden → se sincroniza a CRM (enriquece perfil) │ │
│ │ Eventos GA4 → se exportan a BigQuery │ │
│ │ Datos de ads → se importan diariamente │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 3. UNIFICACIÓN │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Todos los datos se unen por: │ │
│ │ • Email del cliente │ │
│ │ • User ID │ │
│ │ • Order ID │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 4. ANÁLISIS │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Dashboard unificado con: │ │
│ │ • Métricas de negocio (ventas, AOV, CR) │ │
│ │ • Métricas de marketing (CAC, ROAS por canal) │ │
│ │ • Métricas de cliente (CLV, retención, cohortes) │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Stack recomendado por tamaño de negocio
Startup / SMB (< $1M/año)
Stack básico:
├─ Plataforma: Shopify
├─ Analytics: GA4 (gratis)
├─ CRM: Klaviyo (incluido con Shopify)
├─ Integración: Nativa + Zapier básico
└─ Reportes: Google Sheets + Looker Studio
Costo: $0-100/mes en herramientas de datos
Negocio en crecimiento ($1M-$10M/año)
Stack intermedio:
├─ Plataforma: Shopify Plus o VTEX
├─ Analytics: GA4 + Mixpanel
├─ CRM: Klaviyo Pro o HubSpot
├─ Integración: Fivetran o Airbyte
├─ Warehouse: BigQuery
└─ Reportes: Looker Studio o Metabase
Costo: $500-2000/mes
Enterprise ($10M+/año)
Stack avanzado:
├─ Plataforma: Custom o Salesforce Commerce
├─ Analytics: GA4 + Amplitude
├─ CRM: Salesforce
├─ CDP: Segment
├─ Integración: Fivetran Enterprise
├─ Warehouse: Snowflake
├─ Transformación: dbt Cloud
└─ Reportes: Tableau o Looker
Costo: $5000-20000+/mes
Implementación práctica: Google Sheets como hub
Para negocios pequeños, Google Sheets puede servir como hub central:
Estructura de sheets
📊 E-commerce Analytics Hub
├── 📋 Resumen Ejecutivo
├── 📋 Ventas (desde Shopify)
├── 📋 Tráfico (desde GA4)
├── 📋 Email (desde Klaviyo)
├── 📋 Ads (desde Facebook/Google)
└── 📋 Clientes Unificados
Ejemplo de tabla unificada
| Fuente | Fecha Reg | Orders | LTV | Emails Open | Última Compra | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| maria@... | 2025-06 | 6 | $4,250 | 67% | 2026-01-15 | |
| juan@... | Organic | 2025-08 | 2 | $1,100 | 45% | 2025-12-20 |
| ana@... | Google Ads | 2025-11 | 1 | $350 | 80% | 2025-11-15 |
Fórmulas útiles
# Calcular CLV promedio por fuente
=AVERAGEIF(B:B, "Facebook", E:E)
# Contar clientes activos (compra en últimos 90 días)
=COUNTIF(G:G, ">="&TODAY()-90)
# Tasa de recompra
=COUNTIF(D:D, ">1") / COUNTA(D:D)
Claves de identificación
Para unir datos entre sistemas necesitas identificadores comunes:
| Identificador | Sistemas que lo usan | Confiabilidad |
|---|---|---|
| CRM, Plataforma, algunos Analytics | Alta | |
| User ID | Analytics, CDP | Alta (si implementado) |
| Order ID | Plataforma, CRM, Analytics | Muy alta |
| Client ID (GA) | Solo GA4 | Media (cambia por device) |
| Phone | CRM, Plataforma | Media |
Mejor práctica: User ID universal
// Al momento del login o registro, enviar User ID a todos los sistemas
// Google Analytics 4
gtag('config', 'G-XXXXXXX', {
'user_id': 'USER_123'
});
// Klaviyo
_learnq.push(['identify', {
'$email': 'usuario@email.com',
'user_id': 'USER_123'
});
// Facebook Pixel
fbq('init', 'PIXEL_ID', {
'external_id': 'USER_123'
});
Checklist de integración
Fase 1: Fundamentos
- GA4 instalado correctamente con e-commerce tracking
- Eventos de compra disparando en GA4
- CRM conectado a plataforma (sync de clientes y órdenes)
- Pixels de ads instalados (Facebook, Google)
Fase 2: Conexiones
- GA4 exportando a BigQuery (gratis)
- Datos de ads centralizados
- User ID implementado en todos los sistemas
- UTM parameters consistentes en todas las campañas
Fase 3: Unificación
- Tabla maestra de clientes creada
- Dashboard unificado funcionando
- Reportes automatizados (daily/weekly)
- Alertas configuradas para anomalías
Resumen
Conectar tu stack de datos transforma información dispersa en inteligencia de negocio:
| Nivel | Herramientas | Tiempo | Costo |
|---|---|---|---|
| Básico | Integraciones nativas | Días | Gratis |
| Intermedio | Zapier/Make + Sheets | Semanas | $100-500/mes |
| Avanzado | Warehouse + ETL + BI | Meses | $1000+/mes |
Lo importante es empezar con lo que tienes y evolucionar según tus necesidades.
Quiz de la lección
Pregunta 1
¿Cuál es la principal desventaja de tener datos en silos?
- A) Los sistemas son más lentos
- B) No puedes responder preguntas que cruzan fuentes
- C) Es más caro
- D) Los datos se pierden
Ver respuesta
Respuesta correcta: B) No puedes responder preguntas que cruzan fuentes
Con datos aislados no puedes, por ejemplo, calcular el CLV por canal de adquisición.
Pregunta 2
¿Qué herramienta usarías para crear automatizaciones simples entre Shopify y Google Sheets?
- A) BigQuery
- B) dbt
- C) Zapier
- D) Snowflake
Ver respuesta
Respuesta correcta: C) Zapier
Zapier es ideal para automatizaciones simples entre aplicaciones sin necesidad de código.
Pregunta 3
¿Cuál es el mejor identificador para unir datos de un cliente entre sistemas?
- A) Nombre
- B) Dirección IP
- C) Email o User ID
- D) Fecha de registro
Ver respuesta
Respuesta correcta: C) Email o User ID
El email es universal y el User ID (cuando está implementado) permite tracking cross-device.
Pregunta 4
Para un e-commerce que factura $500,000/año, ¿qué stack recomendarías?
- A) Warehouse empresarial con Snowflake
- B) Integraciones nativas + Google Sheets
- C) Construcción custom desde cero
- D) No necesita analytics
Ver respuesta
Respuesta correcta: B) Integraciones nativas + Google Sheets
Para negocios pequeños, las integraciones nativas más un hub en Sheets es suficiente y costo-efectivo.
Pregunta 5
¿Qué significa "ETL" en el contexto de integración de datos?
- A) E-commerce Transaction Log
- B) Extract, Transform, Load
- C) Electronic Transfer Layer
- D) Enterprise Tool Library
Ver respuesta
Respuesta correcta: B) Extract, Transform, Load
ETL es el proceso de extraer datos de fuentes, transformarlos y cargarlos en un destino (como un warehouse).
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