La implementación está rota
Faltan eventos, la atribución UTM está mal, las convenciones de nombres son un caos. La herramienta corre — pero los datos que captura no responden las preguntas de negocio.
El problema01 02 03
Tres razones por las que analytics no está funcionando.
Analytics no es self-serve
Solo el CTO o una persona técnica puede sacar insights. El resto pide y espera. El dato existe — pero no es accesible para quienes lo necesitan.
No hay un sistema para mejorar métricas
No existe un proceso estructurado para ir de dato → insight → hipótesis → experimento. Las preguntas clave de growth tardan demasiado. Las decisiones se toman por intuición.
¿Te suena familiar?
¿Sos vos? Señales de que tu analytics no está funcionando.
- Tenés Mixpanel, Amplitude o Pendo — pero el equipo no confía en los números
- Solo una o dos personas técnicas usan realmente la herramienta de analytics día a día
- No podés responder preguntas básicas como “¿dónde están abandonando los usuarios?” sin llamar a ingeniería
- Tu north star metric existe en un slide — pero nadie la trackea de forma consistente
- Corrés experimentos de producto pero no podés medir el impacto real
- Cada equipo tiene una definición distinta de “usuario activo” o “conversión”
Cómo lo hacemos
Cuatro etapas. De roto a self-serve.
No arrancamos abriendo la herramienta de analytics. Arrancamos por las preguntas de negocio que cada equipo necesita responder — y construimos todo desde ahí hacia atrás.
Definición de métricas
Semana 1Revisamos el customer journey completo y definimos lo que realmente importa: north star metric, sub-métricas y las preguntas de negocio que analytics tiene que poder responder para cada equipo.
Entregables- North star metric + sub-métricas por equipo
- KPI Dimension Map
- Preguntas de negocio clave que analytics debe responder
Tracking Plan & Auditoría
Semanas 2–4Auditamos la implementación actual, arreglamos lo que está roto y construimos un tracking plan completo. Taxonomía limpia de eventos, atribución UTM correcta y cobertura validada en los flujos clave.
Entregables- Event Tracking Plan
- Auditoría QA + doc de fixes
- Taxonomía limpia de eventos
Reporting & Habilitación
Semanas 5–6Armamos dashboards para cada equipo — producto, growth, marketing, ejecutivo — y entrenamos a todos a usar analytics de forma autónoma. Se terminan las esperas a ingeniería para una pregunta de datos.
Entregables- Dashboards por equipo
- Alertas sobre métricas críticas
- Sesión de training + grabación
Growth Analysis
Semanas 7–8Con los datos limpios y los dashboards funcionando, vamos a fondo: caídas en funnels, segmentos de alto valor, calidad de canales de adquisición, patrones de retención. El output es un experiment roadmap priorizado.
Entregables- Funnel analysis completo
- Growth Analysis Report
- Experiment roadmap
Nuevo · Analytics potenciado con AI
Consultá tu analytics en lenguaje natural.
Conectamos tu herramienta de analytics — Mixpanel, Amplitude o Pendo — directo a Claude o ChatGPT vía MCP. Cualquier persona del equipo puede hacer preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas del dato real de producto.
Sin SQL. Sin esperar a un dashboard. Sin pedirle a ingeniería. La barrera para usar tus datos baja a cero — y eso significa decisiones más rápidas, más experimentos y más ROI sobre la inversión en analytics que ya hiciste.
Integración
Mixpanel
AmplitudeMCPClaudeChatGPT
Preguntas de ejemploMixpanelAmplitudeMCPClaudeChatGPT¿Qué features usan más los usuarios que retienen más de 30 días?
Respondido al instante con tu data de Mixpanel — sin dashboard, sin SQL, sin ticket a ingeniería.
¿Dónde están cayendo los usuarios en el funnel de onboarding esta semana vs la pasada?
Claude consulta tu herramienta de analytics en tiempo real y devuelve la respuesta en segundos.
¿Cuál es la activation rate de los usuarios que vinieron de nuestras campañas pagas el mes pasado?
Cualquier persona del equipo puede preguntarlo. No hace falta conocimiento técnico.
¿Qué cohorte tiene el LTV más alto y qué tienen en común?
El tipo de pregunta que antes tardaba una semana. Ahora es un prompt.
Para quién es esto01 02 03
Pensado para equipos de producto que necesitan moverse más rápido.
Head of Product / CPO
Estás tomando decisiones de producto — pero no confiás del todo en los datos.
Auditamos y arreglamos la base, definimos las métricas que importan y te damos dashboards en los que podés confiar. Las decisiones de producto se respaldan con datos, no con intuición.
Product Manager
Sabés qué querés medir. Lo que no podés es conseguir el dato.
Construimos el tracking plan, arreglamos la implementación y te entrenamos a sacar tus propios insights. Se terminan las esperas a ingeniería para cada pregunta de analytics.
Founder / CEO
Tenés una herramienta de analytics. No estás seguro de que alguien la esté usando en serio.
Hacemos que todo el equipo use datos para decidir — y conectamos tu analytics a AI para que los insights sean accesibles para todos, no solo para los técnicos.