Growth Metrics OS (Excel)

Un "operating dashboard" para decisiones diarias de Growth: 3 archivos → 1 single source of truth, con fuentes centralizadas y lectura por granularidad (mensual/semanal/diaria).

Excel Power Query SharePoint AppsFlyer Braze GA4 Snowflake

Impacto

3→1

Archivos consolidados
en single source of truth

Fuentes de datos
unificadas

Personas en el equipo
con uso diario

Contexto

Growth consumía información diaria, pero estaba fragmentada en múltiples archivos y hojas (CRM performance, funnel y paid media). Esto generaba mantenimiento duplicado, fricción para responder preguntas y dificultad para "contar la historia" de performance en una sola vista.

Cómo funciona

Fuentes externas: cada plataforma (AppsFlyer, Braze, GA4, Snowflake) exporta CSVs que se depositan en carpetas de SharePoint.
Power Query: conecta el Excel directamente a los CSVs en SharePoint, limpia y normaliza cada fuente.
Modelo de datos interno: tablas relacionadas permiten lectura por granularidad (mensual / semanal / diaria) y por canal.
Dashboard: tablas dinámicas y fórmulas que consolidan funnel, CRM, tráfico, CAC y venta en una sola vista.
Refresh: un clic actualiza todas las fuentes conectadas; no hay copy/paste manual.

Fuentes y métricas

Fuentes consolidadas:

Tráfico y share de canales — AppsFlyer
Performance CRM y Canvas — Braze
App Events — GA4
Venta — Snowflake

Métricas incluidas:

Funnel: Add to Cart, Payment Attempts, Payment Rate, CVR
Performance de CRM y Canvas
Tráfico en plataforma
Evolución CAC
Lectura por mensual / semanal / diaria, por canal y media source

Decisión y trade-offs

Elección: Excel como hub por adopción inmediata y porque el refresh de origen tenía limitaciones (armado de bases manual).
Trade-off: el salto principal no fue automatizar todo el refresh, sino centralizar y estandarizar lectura para decidir rápido.
Next step: migración a Power BI (on going) manteniendo lógica de fuentes y granularidades.

Resultados

Single source of truth: una sola versión del reporte, con lectura consistente por granularidad y fuente.
Menos fricción: menos mantenimiento, menos búsqueda y más velocidad para responder preguntas.
Mejor decisión: habilitó decisiones más ágiles en CRM (cuándo salir, contenido, canal, frecuencia, audiencia) con visibilidad cruzada de eventos, tráfico y venta.

Siguiente paso

Migración a Power BI para escalar el modelo, automatizar más refresh y robustecer controles de calidad. La meta es mantener la misma claridad operativa, pero con un stack más escalable.