Los presupuestos de marketing cayeron un 15% interanual en 2024, pero la mayoría de los marketers todavía no pueden responder qué canales generan conversiones realmente. Google Ads reporta 150 conversiones, Meta muestra 89, LinkedIn indica 34, pero tu CRM solo registró 180 ventas reales. Los números no cuadran porque cada plataforma usa atribución de último clic y cuenta al mismo cliente varias veces. Un dashboard de análisis multicanal soluciona esto rastreando los recorridos reales de los clientes entre plataformas y mostrándote dónde los recortes de presupuesto duelen y dónde ayudan.

Por Qué los Dashboards de las Plataformas Te Mienten

Abre Google Ads. Muestra 150 conversiones el mes pasado con un CPA de 45€. Bastante bien.

Abre Meta Ads Manager. Muestra 89 conversiones con un CPA de 52€. No está mal.

Abre LinkedIn Campaign Manager. Muestra 34 conversiones con un CPA de 88€. Se está poniendo caro.

Súmalos: 273 conversiones. Pero tu CRM solo muestra 180 clientes reales.

¿Qué pasó? Atribución de último clic. Cada plataforma se atribuye el 100% del crédito por cualquier conversión donde alguien hizo clic en su anuncio en último lugar, aunque esa persona haya hecho clic en otros cinco anuncios antes. Un cliente que toca Google el lunes, Meta el miércoles y LinkedIn el viernes antes de comprar aparece como tres "conversiones" separadas en tres dashboards diferentes.

Esto no es solo un problema de reporting. Es caro. Cuando no puedes ver cómo funcionan los canales juntos, tomas decisiones de presupuesto basadas en ficción. Podrías matar una campaña de TikTok que está generando awareness porque no muestra conversiones directas, mientras duplicas la inversión en campañas de Google Search que solo capturan gente que ya está lista para comprar.

La investigación muestra consistentemente que los compradores necesitan 7-9 puntos de contacto antes de convertir. Alguien ve tu vídeo de TikTok, hace clic en un anuncio de Google una semana después, recibe tu newsletter, hace clic en un anuncio de LinkedIn, busca el nombre de tu marca y finalmente convierte. La atribución de último clic da el 100% del crédito a esa búsqueda orgánica final. ¿El vídeo de TikTok que empezó todo? Cero crédito.

Cómo Funcionan Realmente los Modelos de Atribución

Antes de construir nada, necesitas elegir un modelo de atribución. Esto es lo que realmente importa:

Atribución Lineal

Divide el crédito equitativamente. Cinco puntos de contacto = 20% de crédito cada uno. La documentación de Google lo llama la base más justa.

Úsalo cuando: estés empezando con el análisis de atribución y quieras reconocer todos los canales. Funciona para ciclos de venta menores de 30 días donde los puntos de contacto contribuyen genuinamente por igual.

El problema: Un pre-roll de YouTube que alguien vio a medias recibe el mismo crédito que el anuncio de retargeting que cerró la venta. La mayoría de los recorridos de cliente no están tan equilibrados.

Decaimiento Temporal

Da más peso a las interacciones recientes. El modelo de Google usa una vida media de 7 días: un clic de hace ocho días recibe la mitad del crédito que el clic de ayer.

Úsalo cuando: los ciclos de venta superen los 60 días. Software B2B, servicios empresariales o compras de consumo de ticket alto donde los puntos de contacto posteriores realmente importan más para cerrar.

Ten cuidado con: secuencias de nurturing largas donde los canales de awareness inicial reciben poco crédito a pesar de hacer el trabajo duro de presentar tu marca.

Basado en Posición (Forma de U)

Asigna 40% al primer contacto (awareness), 40% al último contacto (conversión), reparte el 20% restante entre las interacciones intermedias.

Úsalo cuando: el descubrimiento de marca es difícil y el empujón final de conversión requiere mensajes específicos. Común en mercados saturados o categorías de producto nuevas.

Atribución Basada en Datos

El machine learning analiza tus rutas de conversión reales. Si la gente que hizo clic en anuncios de TikTok tiene 3,2 veces más probabilidad de convertir que la que no lo hizo, TikTok recibe más peso. Este es ahora el modelo predeterminado de Google Analytics 4.

Requisitos: Normalmente necesita más de 15.000 conversiones en 90 días para que el algoritmo encuentre patrones reales. Solo funciona con un mix de marketing estable y seguimiento consistente.

Construyendo Tu Dashboard en Looker Studio

Este es el proceso real. Te mostraré primero el enfoque manual para que entiendas qué está pasando, luego explicaré cómo los conectores de datos simplifican esto.

Conecta Tu Primera Plataforma

1. Ve a lookerstudio.google.com
2. Crear → Informe → Selecciona el conector de "Google Ads"
3. Elige tu cuenta y autoriza

Verás más de 200 campos disponibles. Los que necesitas para atribución:

• Nombre de campaña
• Fecha
• Clics, Impresiones, Conversiones, Coste
• ID de campaña (crítico para seguimiento entre plataformas)

Primer problema: Google Ads reporta conversiones pero no sabe si Meta también contó esa misma conversión. Necesitas seguimiento de usuarios entre plataformas, no solo reporting entre plataformas.

Añade Otras Plataformas

Para Meta, TikTok y LinkedIn, necesitarás conectores partner (la mayoría cuestan 69-149€/mes por plataforma). Mismo patrón de configuración:

• Autenticar
• Seleccionar cuentas
• Notar los diferentes nombres de campos:
  • Meta: "Importe Gastado"
  • Google: "Coste"
  • TikTok: "Coste Total"
  • LinkedIn: "Coste en Moneda Local"

Necesitarás campos calculados para estandarizar estos nombres, o referenciar todas las variaciones en tus fórmulas.

Segundo problema: Meta usa formato de fecha MM-DD-YYYY. Google usa YYYY-MM-DD. Si intentas mezclar estas fuentes de datos directamente en Looker Studio, la unión falla. Necesitas un campo calculado para normalizar las fechas primero.
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Estándares de Nomenclatura de Campañas (Crítico)

Nada de esto funciona sin una nomenclatura consistente entre plataformas. Usa esta estructura:
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[objetivo]_[audiencia]_[canal]_[mes]_[variación]

Ejemplos:
conversion_cfo-objetivos_google_nov_oferta-demo
conversion_cfo-objetivos_meta_nov_oferta-demo
conversion_cfo-objetivos_linkedin_nov_oferta-demo
awareness_propietarios-pymes_tiktok_nov_video-como-hacer

Esto te permite filtrar por objetivo, comparar la misma audiencia entre canales y trackear tests creativos. Sin esto, pasarás horas mapeando manualmente IDs de campaña en hojas de cálculo.

Construye Tu Primera Vista de Dashboard

Empieza simple. Añade a tu informe:

Tarjetas superiores:

• Gasto total (mezclado entre plataformas)
• Conversiones totales (mezcladas)
• CPA general
• ROAS general

Tabla de comparación de plataformas:

Gráfico de series temporales: Muestra el gasto por plataforma a lo largo del tiempo. Esto visualiza los cambios de presupuesto y su impacto.

Tabla de rendimiento de campañas: Filtra para mostrar solo campañas con más de 500€ de gasto. Ordena por conversiones. Esto muestra qué campañas específicas impulsan resultados, no solo qué plataformas.

Ya tienes una vista multicanal funcional. Pero todavía estás viendo la atribución de último clic de cada plataforma. Ahora añade atribución personalizada.

El Problema del Seguimiento de Atribución

Aquí es donde se pone técnico. Para trackear recorridos reales de clientes, necesitas:

Parámetros UTM en cada enlace de anuncio:

utm_source=facebook
utm_medium=cpc
utm_campaign=conversion_cfo-objetivos_meta_nov_oferta-demo
utm_content=carousel-testimonios
utm_term=dashboard-marketing

Un destino de seguimiento: Google Analytics 4, tu propia base de datos o un data warehouse como BigQuery. Cuando alguien hace clic en ese enlace, el sistema registra: "Usuario ABC hizo clic en anuncio X de Facebook en el momento Y."

Cuando el Usuario ABC hace clic en un anuncio de Google tres días después y convierte, tienes: "Usuario ABC tocó Facebook (Día 1) → Google (Día 4) → convirtió (Día 4)."

Traer esto a Looker Studio requiere:

Si usas GA4 → BigQuery (gratis para propiedades estándar):

1. Habilitar exportación de GA4 a BigQuery
2. Consultar rutas de conversión con SQL
3. Calcular pesos de atribución según tu modelo elegido
4. Conectar Looker Studio a la tabla resultante

El SQL simplificado para atribución lineal:

‍WITH paths AS (
 SELECT
   user_id,
   conversion_id,
   ARRAY_AGG(
     STRUCT(platform, campaign, timestamp)
     ORDER BY timestamp
   ) AS touchpoints
 FROM ad_clicks
 WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM conversions)
 GROUP BY user_id, conversion_id
)
SELECT
 touchpoint.platform,
 touchpoint.campaign,
 SUM(1.0 / ARRAY_LENGTH(touchpoints)) AS attributed_conversions
FROM paths,
UNNEST(touchpoints) AS touchpoint
GROUP BY 1, 2

Esto da a cada punto de contacto crédito igual. Ajusta el cálculo 1.0 / ARRAY_LENGTH(touchpoints) para implementar modelos de decaimiento temporal o basados en posición.

Ejemplo del Mundo Real: Usando la Integración MCP de Dataslayer

Aquí es donde las plataformas de datos consolidadas lo cambian todo. En lugar de gestionar cuatro suscripciones de conectores separadas, refrescos de autenticación y desajustes de formato, conectas una vez y obtienes datos normalizados.

Dataslayer conecta más de 50 plataformas de marketing y estandariza:

• Formatos de fecha (todos YYYY-MM-DD)
• Nombres de campos (todos "coste" no "Importe Gastado" vs "Coste Total")
• Conversiones de moneda
• Programaciones de refresco de datos

Pero nuestra integración MCP (Model Context Protocol) añade algo más útil: consultas conversacionales a través de asistentes de IA.

Cómo funciona MCP: Es un estándar abierto creado por Anthropic que permite a asistentes de IA como Claude, ChatGPT o Mistral consultar fuentes de datos externas. Construimos un servidor MCP que da a los asistentes de IA acceso a tus datos de marketing consolidados.

En lugar de esto:

1. Pensar: "¿Qué campañas tuvieron alto CTR pero bajas tasas de conversión?"
2. Abrir Looker Studio
3. Añadir dimensión de nombre de campaña
4. Añadir métricas de CTR y tasa de conversión
5. Configurar filtro de comparación
6. Exportar a Sheets para ordenar/filtrar más
7. Repetir para la siguiente pregunta

Haces esto: Preguntar al asistente de IA: "¿Qué campañas tuvieron CTR superior al 3% pero tasas de conversión inferiores al 1,5%?"

El asistente de IA consulta la base de datos de Dataslayer y devuelve una tabla en segundos. Luego preguntas: "¿En qué plataformas estaban esas campañas?" O: "¿Cuál es el CPA promedio de campañas con este patrón?"

La investigación de atribución que tomaba cuatro horas ahora toma 15 minutos porque estás teniendo una conversación con tus datos en lugar de construir filtros.

Distinción crítica: Claude puede crear artefactos visuales (gráficos, tablas, dashboards interactivos) de tus datos a través de MCP. Pero estos son exploratorios y basados en sesión, no informes automatizados persistentes.

Usa MCP + asistentes de IA para:

• Análisis exploratorio ("muéstrame tasas de conversión por plataforma, luego desglosa las 3 principales por campaña")
• Resolución de problemas ("¿por qué se disparó el CPA de LinkedIn la semana pasada? muéstrame tendencias diarias")
• Visualizaciones ad-hoc ("crea un gráfico comparando CTR vs tasa de conversión para campañas con más de 1.000€ de gasto")
• Investigación iterativa ("ahora filtra eso solo a campañas de awareness y muéstrame qué formato creativo funcionó mejor")

Usa Looker Studio para:

• Informes automatizados que se actualizan diaria/semanalmente
• Dashboards persistentes que los stakeholders consultan regularmente
• Informes por email programados a ejecutivos
• Dashboards embebidos en wikis internas

Piénsalo así: Asistentes de IA + MCP es tu analista de datos que crea gráficos bajo demanda durante tu conversación. Looker Studio es tu sistema de reporting automatizado que funciona en segundo plano.

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Cuando la Atribución Cambia las Decisiones de Presupuesto

Aquí es donde esto te hace ganar dinero. Encuentras un patrón que los dashboards de plataforma ocultan.

Tu dashboard muestra:

• TikTok: 8.000€ de gasto, 120 conversiones de último clic, 67€ CPA
• LinkedIn: 6.000€ de gasto, 45 conversiones de último clic, 133€ CPA

El análisis solo de plataforma dice: TikTok funciona el doble de bien. Mueve presupuesto de LinkedIn a TikTok.

Pero el seguimiento de atribución revela:

• TikTok: Aparece en el 65% de las rutas de conversión como primer contacto, solo 18% como último contacto
• LinkedIn: Aparece en el 25% de las rutas como primer contacto, pero 56% como último contacto

Lo que está pasando realmente:La gente te descubre a través de contenido de TikTok. Investigan durante varios días. Cuando están listos para comprar, hacen clic en un anuncio de LinkedIn. TikTok crea awareness. LinkedIn cierra ventas.

El movimiento inteligente:Mantén ambos. TikTok alimenta tu funnel. LinkedIn lo convierte. Cortar LinkedIn para financiar TikTok significa más awareness pero menos conversiones. Cortar TikTok significa menos gente llegando al fondo donde LinkedIn puede convertir.

Pruébalo: Reduce el gasto de LinkedIn un 30% durante dos semanas. Si las conversiones de último clic de TikTok no aumentan proporcionalmente, confirma que juegan roles diferentes.

Por eso el 75% de los marketers ahora usan atribución multicanal según encuestas del sector. Los dashboards de plataforma optimizados para conversiones de último clic literalmente no pueden mostrarte este patrón.

Errores Comunes de Configuración Que Lo Rompen Todo

No tener en cuenta las conversiones por visualización: Alguien ve tu anuncio de Facebook pero no hace clic. Tres días después buscan tu marca en Google y compran. Facebook cuenta esto como view-through, pero tu dashboard de atribución no lo incluirá a menos que específicamente extraigas datos de view-through.

Ignorar cross-device: La gente navega en móvil, compra en escritorio. Aparecen como dos usuarios diferentes a menos que uses la función User ID de Google o implementes fingerprinting. Acepta que el 15-30% de la atribución seguirá siendo confusa.

Tratar todas las conversiones por igual: Una compra de 50€ y una de 5.000€ cuentan ambas como "1 conversión". Si tu mix de productos varía, pondera por ingresos o margen de beneficio en su lugar.

Ventanas de lookback incorrectas: ¿Debería un punto de contacto de hace 90 días recibir crédito? La mayoría de los modelos de atribución usan ventanas de lookback de 30 días. Ajusta según la longitud real de tu ciclo de ventas.

Automatización y Mantenimiento

Configura esto una vez, luego mantén semanalmente:

Refresco diario: La mayoría de los conectores de Looker Studio se actualizan automáticamente cada 12-24 horas. Para datos en tiempo real, necesitas conectores premium o integraciones personalizadas.

Informes semanales por email: Programa informes de Looker Studio para enviar vistas filtradas a diferentes stakeholders. Los ejecutivos reciben resúmenes de alto nivel. Los gestores de campaña reciben datos granulares.

Auditoría mensual:

• Verificar que todas las plataformas sigan conectadas (los tokens de auth expiran)
• Comprobar que las nuevas campañas siguen las convenciones de nomenclatura
• Revisar el seguimiento de conversión para píxeles rotos
• Comparar totales del dashboard contra totales de plataforma

Revisión trimestral del modelo: Tu modelo de atribución debe evolucionar. Si lanzas un podcast que genera awareness pero pocas conversiones directas, cambia de atribución basada en posición a lineal para acreditar apropiadamente el podcast.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre atribución multicanal y atribución cross-channel?

Son términos mayormente intercambiables, pero técnicamente: la atribución multicanal mide conversiones a través de múltiples canales (Google Ads, Facebook, email). La atribución cross-channel enfatiza analizar cómo los canales se influencian entre sí, no solo medirlos por separado. La diferencia práctica es mínima. Si solo estás mirando conversiones de último clic de cada plataforma por separado, no estás haciendo ninguna de las dos correctamente. Necesitas seguimiento unificado que siga a los usuarios entre plataformas para entender la ruta de conversión real. Para más sobre cómo configurar esto en Looker Studio específicamente, consulta nuestra guía para comparar la evolución de campañas de marketing.

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¿Cuántos datos necesito antes de que los modelos de atribución sean fiables?

Para modelos basados en reglas (lineal, decaimiento temporal, basado en posición), puedes empezar con 50-100 conversiones al mes. Más datos dan insights más limpios, pero la lógica del modelo permanece igual. Para atribución basada en datos usando machine learning, típicamente necesitas más de 15.000 conversiones en 90 días para que el algoritmo identifique patrones estadísticamente significativos. Por eso el modelo basado en datos de Google no está disponible para todas las cuentas. Si eres un negocio más pequeño con menos conversiones, quédate con modelos basados en reglas. Saber que el 60% de tus conversiones tocaron tanto Google como Facebook (incluso con atribución lineal simple) es más valioso que no tener visibilidad cross-channel en absoluto.

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¿Puedo trackear atribución sin BigQuery o SQL?

Sí, con limitaciones. Las funciones de mezcla nativas de Looker Studio te permiten combinar datos de diferentes fuentes y crear campos calculados para puntuación de atribución básica. Puedes asignar manualmente pesos a diferentes plataformas según la posición en el funnel usando campos calculados. La limitación es procesar lógica compleja a través de grandes conjuntos de datos. Para negocios que trackean 500-5.000 conversiones mensuales, las funciones de Looker Studio más Google Sheets para preprocesamiento normalmente funcionan bien. Tendrás problemas de rendimiento con más de 100.000 rutas de conversión sin un warehouse apropiado. La pregunta no es "¿necesito técnicamente BigQuery?" sino "¿mi enfoque manual está tomando tanto tiempo que una base de datos ahorraría tiempo?"

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¿Cómo manejo cuando alguien hace clic en la misma plataforma varias veces?

Esto es atribución secuencial del mismo canal. La mayoría de los modelos de atribución cuentan cada interacción distinta por separado. Si alguien hace clic en tu anuncio de Google el lunes, hace clic en un anuncio diferente de Google el miércoles, luego convierte, ambos clics reciben peso en tu modelo elegido. La alternativa es colapsar los toques del mismo canal y solo acreditar Google una vez, lo que tiene sentido si te importa más qué canales impulsan awareness versus qué campañas específicas funcionan mejor. En la práctica, mantén granularidad a nivel de campaña en tus datos pero permite rollups a nivel de plataforma en los dashboards de reporting. Esto te da flexibilidad para responder tanto "¿cómo está funcionando Google?" como "¿qué campañas de Google contribuyen más?"

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¿Cuál es un cronograma realista para ver ROI de cambios de presupuesto basados en atribución?

Planifica para 60-90 días mínimo antes de poder medir el ROI con confianza. Por qué: cuando mueves presupuesto del Canal A al Canal B, toma 2-3 semanas que los nuevos niveles se estabilicen (fases de aprendizaje de plataformas de anuncios, variaciones estacionales). Luego necesitas otras 4-6 semanas de datos para medir si el volumen de conversión, CPA o ROAS realmente mejoró. Algunos negocios intentan medir después de dos semanas y hacen más cambios, lo que crea un bucle de retroalimentación donde nunca tienes datos limpios para evaluar ningún cambio individual. Haz un cambio de presupuesto basado en atribución, bloquéalo durante 6-8 semanas, mide el impacto completo, luego haz tu siguiente movimiento. Iteración más lenta con resultados claros supera el ajuste constante con resultados ambiguos.

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¿Cómo convenzo al liderazgo para invertir tiempo en atribución cuando los dashboards de plataforma son "suficientemente buenos"?

Muestra el coste financiero de atribución incorrecta. Toma una decisión de presupuesto reciente hecha usando datos de último clic. Explica cómo se veía: "Movimos 10.000€ del Canal A al Canal B porque B mostraba mejores conversiones de último clic." Luego muestra lo que la atribución cross-channel revela: "Pero el Canal A estuvo presente en el 70% de las rutas de conversión que B cerró." Estima el coste de oportunidad: "Si hubiéramos mantenido el presupuesto del Canal A y optimizado ambos canales según sus roles reales, nuestro modelo sugiere que habríamos generado 15-20 conversiones más a nuestro valor promedio de pedido de 400€, eso es 6.000-8.000€ en ingresos perdidos." Preséntalo como: "Nuestro enfoque de atribución actual nos costó aproximadamente 7.000€ el trimestre pasado. Un dashboard cross-channel cuesta X€ implementar, pagándose a sí mismo en Y semanas." El liderazgo no necesita entender modelos de atribución, necesita entender el impacto comercial de no tenerlos.

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¿Debo usar el mismo modelo de atribución para todas las campañas o diferentes modelos para diferentes objetivos?

Diferentes modelos para diferentes objetivos. Las campañas de awareness deberían usar modelos de primer toque o con peso en primer toque porque su trabajo es presentar personas a tu marca. Las campañas de conversión deberían usar modelos de último toque o con peso en último toque porque estás midiendo su habilidad para cerrar ventas. Las campañas de nurturing (email, retargeting) deberían usar modelos lineales o de decaimiento temporal porque juegan un rol sostenido de medio funnel. El error que cometen la mayoría de los negocios es aplicar un modelo de atribución a través de todo su programa de marketing, luego preguntarse por qué algunos canales se ven terribles a pesar de claramente contribuir valor. Construye múltiples vistas de dashboard en Looker Studio con lógica de atribución adaptada al propósito de cada vista. Tu resumen ejecutivo podría mostrar atribución basada en posición (equilibrando awareness y conversión). Tu dashboard de medios pagados muestra atribución de último toque (optimizando para conversiones inmediatas). El dashboard de tu equipo de contenido muestra atribución de primer toque (midiendo impacto de awareness).

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