1) Datos: calidad, cobertura y consistencia

Regla práctica

Si un dato no tiene trazabilidad (quién lo midió, cómo se capturó y cómo se transforma), no es auditable.

  • Definición de métricas documentada

    Incluye fórmulas, condiciones de inclusión/exclusión y zona horaria. Evita que “usuarios” signifique cosas distintas entre paneles.

  • Cobertura por canal y por etapa

    Revisa que campañas, keywords, UTMs y eventos existan en todos los tramos relevantes (descubrimiento, consideración, conversión).

  • Consistencia entre fuentes

    Contrasta plataformas (ads, analytics, CRM si aplica) con un resumen de discrepancias: qué difiere y por qué.

  • Integridad de datos

    Comprueba duplicados de eventos, pérdidas de sesiones, y conversiones sin atribución completa. Las “conversiones huérfanas” suelen delatar fallos de tracking.

  • Tratamiento de outliers y días incompletos

    Aclara cómo se manejan spikes, datos retrasados y ventanas parciales. Sin contexto, el lector tomará decisiones con información incompleta.

2) Atribución: por qué estos resultados y no otros

La atribución no es solo un modelo. Es el criterio con el que conviertes eventos en “crédito” para canales y campañas.

  • Modelo de atribución declarado

    Diferencia entre first-touch, last-touch, data-driven o reglas propias. Explica qué prioriza el modelo y qué puede subestimar.

  • Ventana de atribución coherente

    Alinea la ventana (p. ej., 7/30/90 días) con el ciclo real de compra. Si no, compararás “nueces” con “manzanas”.

  • UTMs y fuentes compatibles

    Valida que el etiquetado y el enrutado del tracking permiten la conexión entre clic/visita y evento de conversión. Cuando falla, la atribución se vuelve azar.

  • Lecturas alternativas para decisiones

    Añade una vista por “contribución” o un desglose por touchpoints para no sobre-recompensar el último clic.

  • Limitaciones y cambios del periodo

    Si hubo cambios en tracking, consent, migraciones o estructura de campañas, dilo. La atribución cambia cuando cambian las condiciones.

3) Claridad: que el informe se entienda al primer vistazo

Un reporte claro reduce discusiones internas. El objetivo no es impresionar con gráficos, es soportar decisiones.

  • Historia en orden

    Comienza por el resumen ejecutivo, continúa con los hallazgos y termina con implicaciones y próximos pasos.

  • Jerarquía visual consistente

    Título, cifra principal, contexto y fuente. Si un número no lleva contexto, se vuelve “métrica vanidosa”.

  • Unidades y rangos temporales visibles

    Define si las tasas son % o por usuario, y el rango temporal exacto de los datos. Evita lecturas “a ojo”.

  • Evidencias vinculadas

    Cuando afirmas algo (p. ej., “subió por X”), adjunta evidencia: capturas, consultas, reglas de atribución o notas de implementación.

  • Acción recomendada y responsable

    Incluye decisión sugerida, impacto esperado y quién la ejecuta. Si no hay acción, el informe solo informa, no mejora.

Mini-protocolo de auditoría (antes de enviar)

  1. Paso 1. Elige 3 afirmaciones del reporte

    Para cada una, busca el dato origen, la transformación y la atribución usada.

  2. Paso 2. Verifica el contexto

    ¿Qué rango temporal cubre? ¿Cómo se manejan incompletos o retrasos?

  3. Paso 3. Comprueba legibilidad

    Si alguien ajeno al equipo lo lee, ¿entiende qué cambió y qué se hará distinto?

Idea clave: una auditoría efectiva de reportes de marketing online une datos trazables, atribución consistente y claridad editorial.