TOP-10 de herramientas para analizar el tráfico

El análisis de tráfico no es un solo «contador», sino un conjunto de herramientas que cierran el recorrido de los datos desde el clic hasta el LTV. Abajo hay 10 clases de soluciones, su papel en la pila, puntos de referencia en métricas y donde más a menudo pierdes la verdad.

1) GA4/Web Analytics (base de datos de la verdad de la interfaz)

Por qué: comportamiento en el sitio/landing, embudos, atribución en la interfaz, cortes rápidos por UTM.

Qué ver:

CR `click→reg`, `reg→KYC`, `KYC→FTD`; Engagement rate; Conversion lag.
Por UTM: 'source/medium/campaign/content/term', dispositivos y GEO.
Pros: rápido, gratis/doševo, Explorations (funnel/cohort/path).
Contras: exactitud de ingresos limitada, atribución incompleta sin BigQuery y transferencia de pagos por servidor.
Mini-check: User-ID, Modo de Consent, server-side evento 'deposit _ success', excepción de tráfico interno.

2) MMP (AppsFlyer/Adjust/Singular y análogos)

Por qué: la atribución móvil de Web→App/App→Web, SCAN/Privacy Sandbox, postbeki.

Qué ver: instalaciones, retargeting, ligamento 'click_id↔install_id', D7/D30 ARPU (si hay integración).

Pros: más resistente a la pérdida de identificadores, la única fuente de apps.

Contras: pagado; se necesita un esquema competente de eventos y concordancia.

Mini-cheque: s2s-integración de depósito/compras, deeplink/OneLink, probabilística juego bajo privacidad.

3) DWH + BI (BigQuery/Redshift + Looker/Power BI/Metabase)

Por qué: event-level es verdad, cohortes, LTV/Payback, unidad de finanzas y tráfico.

Qué ver: ARPU acumulativo D1/D7/D30/D90, 2nd-amb rate, NGR, Payback por ligamentos (UTM, creativo, GEO, device).

Ventajas: flexibilidad, conecta marketing + product + finance.

Contras: requiere un ingeniero/analista, disciplina de circuitos.

Mini-cheque: vitrinas 'facts _ events',' dim _ utm', moneda/temporizador, control de latencia.

4) Antifraude/Calidad del tráfico (dispositivo/IP/ASN + comportamiento)

Por qué: cortar bots, incent y pharm CUS/deps.

Señales: CTR anormal a cero 'reg→FTD', picos IP/ASN, picos nocturnos, bajo Engagement.

Ventajas: ahorra presupuestos y nervios en los operadores.

Contras: riesgo de falsos positivos; se necesitan umbrales y un procedimiento de apelación.

Mini-check: velocity-rules, device-fingerprint, listas de fuentes, registro de incidentes.

5) Gestión y monitorización de registros (ELK/Cloud Logging + Grafana)

Por qué: ver el tráfico de «alambre» crudo: redirecciones, postbecas, errores, retrasos.

Qué ver: estado/latencia de los post-becks, proporción de retraídos, proporción de duplicados, discrepancias de «operator↔treker».

Ventajas: debag, incidentes, control SLA.

Contras: ruidoso sin alertas y normalización.

Mini-cheque: correlación por 'click _ id '/' event _ id', alertas de demora> 15 minutos.

6) Mapas térmicos y sesiones de reproducción (Hotjar/Clarity)

Por qué: entender por qué cae 'click→reg': skroll, clicability, velocidad, conectores UX.

Qué ver: rage-clicks, formularios de drop, TTFB/estabilidad de interfaz.

Ventajas: Insights UX rápidos sin desarrolladores.

Contras: no es «la verdad de las ventas»; no se confundan con los ingresos.

Mini-check: enmascaramiento de campos (privacidad), muestreo por lends clave/geo/dispositivos.

7) Pruebas y experimentos A/B (Optimizely/VWO/Kameleoon)

Por qué: Comprobar Prelands/Lendings/Creative Packs en CR y Payback.

Qué ver: uplift por embudo y ARPU surrogate, tiempo antes de la conversión.

Pros: progreso guiado, menos disputas.

Contras: se necesita el poder de muestreo y la disciplina de las estadísticas.

Mini-cheque: fijamos hipótesis/métricas/umbral, no detenemos la prueba antes de tiempo.

8) MMM/Atribución de nivel avanzado (modelo Robyn/LightweightMMM/Segment)

Por qué: ver la contribución de los canales en una determinación incompleta (privacidad), planificar el presupuesto.

Qué ver: elasticidad, Diminishing returns, «algo si» según SRM/apuestas.

Pros: una imagen estratégica sobre la atribución de extremo a extremo.

Contras: requiere largas filas y un equipo de análisis.

Mini cheque: series limpias de spend/impressions/conversiones, shocks (promociones), temporadas, lags.

9) CDP и TMS (Segment/mParticle + GTM/server-side GTM)

Por qué: un único directorio de eventos/identificadores, enrutamiento de datos en redes de publicidad GA4/MMP/BI.

Qué ver: plenitud de eventos, consentimiento, calidad de identificación (tasa match).

Pros: menos scripts «zoo», control de privacidad.

Contras: costo, se requiere arquitectura de circuitos.

Mini-cheque: diccionario de eventos, mapping User-ID, contenedor server-side para events clave.

10) ETL/Reverse-ETL (Fivetran/Airbyte/Stitch + Hightouch/Census)

Por qué: arrastrar los datos crudos de las oficinas de publicidad/pagos a DWH y de vuelta - segmentos a las plataformas de publicidad.

Qué ver: retrasos en las descargas, tomas, calidad de los campos, pruebas de verificación automáticas.

Ventajas: automatización de informes y activaciones (LAL, VIP, señales churn).

Contras: costos de conectores y soporte de circuitos.

Mini-cheque: programación de incrementos, dedoup de llaves primarias, pruebas de integridad.

Cómo montar una pila para su etapa

Inicio/Lanzamiento (1-3 marcas, ≤5 GEO)

GA4 + server-side evento de depósito

BigQuery + BI ligero

Hotjar/Clarity para UX
Capa antideslizante simple
GTM (si es posible - server-side)

Scale-Up (10 + GEO, app share están creciendo)

Conectar MMP

Fortalecer DWH/BI, registros y SLA
Plataforma A/B en Prelands/Lends
CDP + ETL, listas de fuentes blancas/negras
Antifraude con puntuación y apelaciones

Enterprise (mercados regulados)

Full datalake + escaparates NGR/impuestos

MMM sobre atribución de extremo a extremo
WAF/bot management, SSO/RBAC, auditoría de registros
Procesos de incidentes y auditorías trimestrales de esquemas

Métricas que deben converger en todas partes

CR: `click→reg`, `reg→KYC`, `KYC→FTD`

Calidad: '2nd-amb rate', D7/D30 retention, chargeback rate

Economía: CPA, ARPU_D7/D30/D90, NGR, Payback, ROAS/ROI

Salud técnica: postback retardo,% retray, p95 latency, divergencia «operator↔treker»

Errores frecuentes

1. «Un instrumento lo resolverá todo» - No. Necesito un ligamento.

2. No hay eventos server-side - el dinero se «pierde» en el navegador.

3. El caos de UTM son informes incomparables.

4. Cero antifraude - «FTD barato» rompe NGR.

5. Soluciones de muestras pequeñas: la escala antes de las estadísticas está prohibida.

6. La falta de registros y alertas son incidentes que se ven a posteriori.

Lista de comprobación de la implementación de la pila (comprimida)

Técnica

User-ID, Modo de Almacenamiento, Depósitos de Lado del Servidor
DWH + BI: vitrinas de cohorte/Payback/ARPU
Registros de redirecciones/postbecas, alertas de retrasos
Reglas antifraude y registro de incidentes
GTM sGTM, validador UTM, diccionario de eventos

Operatsionka

Umbral estadístico (clics/regs/FTD)
Semanales de hipótesis retro/creativas
Listas de fuentes blancas/negras
Procedimientos de apelación y verificación con los operadores

Plan 30-60-90

0-30 días - marco

Habilitar GA4 + server-side 'deposit _ success'; poner orden UTM

Elevar BigQuery/BI y escaparates básicos (ARPU/Payback)

Iniciar registros de postbeques y alertas de retraso> 15 min
Suministre una capa antideslizante simple, conecte Hotjar/Clarity

31-60 días - profundidad

Conectar MMP (si hay un app), ETL desde gabinetes y pagos

Despliegue de la plataforma A/B en los preds/lends
Introducir listas blancas/negras, procedimientos de disputa y retro por calidad
Estandarizar diccionario de eventos/CDP, servidor-lado GTM

61-90 días - sostenibilidad y estrategia

Escaparates profundos de NGR/Retention/LTV, informes de cohortes D90

Habilitar el piloto MMM para la interfaz de medios

Ejercicios de carga/emergencia (postbeki/colas), auditoría de seguridad
Finalización de playbooks de inicio/conciliación/escalamiento

Un fuerte análisis del tráfico es una orquesta de 10 clases de instrumentos donde todo el mundo conoce la fiesta. Recolección de eventos de navegador y servidor, DWH + BI para cohortes e ingresos, antifraude, logs con SLA, diagnósticos UX, A/B y atribución estratégica - juntos dan una economía administrada: encuentra rápidamente paquetes ganadores, protege márgenes y escala sin sorpresas.