Cómo hacer que los Datos de Campañas de Apps se comporten (más o menos)

O: convertir informes contradictorios en algo que parezca un análisis real.

Hacer UA programática sería mucho más fácil si los datos siguieran las reglas. En su lugar, te encuentras con informes que no coinciden, formatos que cambian y encabezados de columna con estado de ánimo volátil. ¿Tu misión? Hacer que todo encaje. Hacer que tenga sentido. Y, a ser posible, antes de que alguien en Slack pregunte: «Oye, una consulta rápida…».

Desglosemos este caos:

📦 Caja #1: El Universo del DSP
Tu fuente de información sobre tráfico. Campañas, creatividades, pujas, paquetes, impresiones, clics, instalaciones, costos… como una fiesta donde todos llegaron, pero nadie lleva identificación.

📲 Caja #2: La Dimensión del MMP
Aquí vive la atribución. Instalaciones, eventos post-instalación, embudos, LTV… Si tienes suerte, el acceso es limpio. Si no, alguien te reenvía un CSV crudo un viernes por la tarde con 300,000 filas y sin encabezados. Clásico.

📊 Caja #3: La Tierra de los Pagos y KPIs
Datos (más o menos) estructurados sobre lo que ganas por app, por país o por paquete. A veces es claro, otras veces… interpretativo. Como arte abstracto, pero en forma de hoja de cálculo.

Si intentas calcular ROI, ingresos o beneficios sin combinar estos tres mundos… bueno, que los dioses de las tablas dinámicas te acompañen. 🧯

Porque el verdadero análisis de rendimiento no proviene de mirar una sola fuente, sino de conectar los puntos entre todas ellas.

Entonces… ¿qué funciona?

No hay una plantilla universal. Pero sí una combinación probada que usamos siempre—no es glamourosa, pero funciona de maravilla.

Excel – El botiquín de primeros auxilios 🔧

Aquí es donde comienza la limpieza. Piensa en Excel como la sala de urgencias para datos entrantes.

Te ayudará a:

• Unificar nombres: cuando «DE», «Germany» y «ger» significan lo mismo, pero tu VLOOKUP no está de acuerdo.
• Arreglar líos de decimales: cuando aparece «1.000,00» y Excel cree que es un número de teléfono.
• Eliminar ruido: como 20 columnas en blanco de más o filas con nombres de campaña como «test 123 por favor ignorar».

No salvará tu campaña, pero evitará que tu dataset se derrumbe en segundos.

SQL – El arma secreta 🧠

Cuando los datos ya tienen un poco de dignidad, es hora de que SQL entre en acción. Aquí es donde la estructura real sucede.

Úsalo para:

• Unir datos del DSP, MMP y pagos usando claves como campaign_id, geo o media_source.
• Agregar métricas: por ejemplo, agrupar instalaciones e ingresos por paquete y país para obtener una visión clara del rendimiento.
• Detectar discrepancias: como cuando tu MMP dice que hay 5,000 instalaciones y el DSP muestra 18,000.

SQL es donde las hojas de cálculo se convierten en estrategia.

Power BI – El escenario 📊

Ahora que los datos se comportan, es momento de hacerlos hablar. Power BI transforma filas en historias.

Úsalo para:

• Crear dashboards que comparen ROI entre países, campañas o exchanges.
• Analizar qué bundles tienen peor rendimiento o qué creatividades generan más clics.
• Detectar patrones de un vistazo—como esa fuente de tráfico que quema presupuesto todos los jueves sin razón aparente.

Así pasas de “aumentemos el gasto” a “pero no en iOS en CA después de las 5 pm—se come el margen”.

Al final, el rendimiento no se trata solo de más tráfico o mejores creatividades. Se trata de construir sistemas que conviertan el ruido en señal.

Y seamos sinceros: no hay mejor sensación que ver un dashboard iluminarse después de días peleando con datos y pensar…

«Ah… así que ahí se fue el dinero.» 💸