Sin SaaS de BI, sin renta mensual, sin "espérame tantito, deja jalo el reporte". Esta es la arquitectura exacta que corre en producción para nuestras marcas — y por qué preferimos código propio sobre Looker.
En casi toda marca de ecommerce que hemos auditado pasa lo mismo: Meta dice una cosa, Shopify otra, Google otra, y alguien del equipo pierde la mañana del lunes copiando celdas a un sheet para "cuadrar" — con suerte. La decisión importante (¿escalo, pauso, cambio creativo?) se toma el martes, con datos del viernes.
La respuesta típica es rentar un BI (Looker Studio, Power BI, Triple Whale). Nuestro problema con eso: los conectores fallan justo donde importa — la reconciliación fina entre plataformas — y agregan una renta mensual de por vida para un problema que se resuelve con tres scripts.
Todo el sistema son tres piezas que ya conoces:
Los secretos (tokens de API) viven en GitHub Secrets — nunca en el código. El repo es privado. Y como el deploy sale del Action, el dashboard se actualiza aunque la laptop de todos esté apagada.
Un dashboard que "más o menos cuadra" es peor que no tener dashboard: nadie confía en él y todos vuelven al sheet. Por eso cada corrida valida que lo que reporta Meta como ingreso atribuido y lo que registra Shopify como ventas pagadas cierren al centavo — y si la diferencia (Δ) se sale de rango, manda una alerta push en lugar de publicar números rotos.
Acceso de API a tus plataformas (solo lectura), un repo privado de GitHub y una cuenta de Vercel. Nada más. Si tu equipo no programa, esto es literalmente lo que construimos en la capacidad de Data & Dashboards — dashboard corriendo desde la semana 1.
Tres semanas, acceso de solo lectura, sin costo, y un alcance escrito que te quedas, sigas o no.
SIGUIENTE EN EL BLOG → TU ROAS REAL NO VIVE EN META: VIVE EN LA RECONCILIACIÓN CON SHOPIFY