Cómo analizar datos de marketing con IA: de un Excel a decisiones

El lunes tienes que presentar resultados. Tienes un reporte de Google Ads, otro de Meta y un export del CRM, cada uno con sus columnas y sus nombres. Antes eso era una tarde entera de tablas dinámicas. Con una IA puede ser media hora, si sabes cómo pedirlo.

Lo que una IA sí hace bien

• Cruzar archivos: juntar el gasto de las plataformas con las ventas del CRM por campaña o por mes.
• Resumir: “¿qué cambió frente al mes pasado?” en tres frases.
• Encontrar lo raro: la campaña que gasta y no vende, el día que se dispararon los costos.
• Armar tablas y cálculos: tasas, costo por cliente, tablas de cohortes.

Lo que no hace bien: saber lo que no está en los datos. Si le falta información, puede inventarla con total seguridad. Eso se llama alucinación y les pasa incluso a los modelos más avanzados.

Paso 1: prepara los datos

1. Exporta en CSV o Excel el mismo periodo de cada fuente.
2. Nombres de columna claros. “Costo” en vez de “Cost (COP) - ajustado”.
3. Quita los datos personales. Nombres, cédulas, teléfonos y correos no hacen falta para analizar campañas. Además, revisa si tu plan de IA usa tus conversaciones para entrenar modelos.
4. Una forma de unir los archivos. Si quieres cruzar plataformas con CRM, necesitas algo en común: el nombre de la campaña, la fecha o la fuente del lead.

Paso 2: pídelo bien

Trata a la IA como a un colega brillante que acaba de llegar y no conoce tu negocio. Entre más contexto, mejor resultado. Un buen pedido tiene cinco partes:

1. Quién eres y qué vendes.
2. Qué datos le estás dando y qué significa cada columna.
3. Qué quieres saber.
4. Para qué es, por ejemplo una reunión de presupuesto.
5. Cómo quieres la respuesta: una tabla, tres conclusiones, un correo.

Ejemplo:

Soy el gerente de marketing de una escuela de inglés en Bogotá. Te adjunto
tres archivos de septiembre: el gasto por campaña de Google Ads, el de Meta
y las matrículas del CRM con la campaña de origen.

Quiero saber cuánto me costó cada matrícula por campaña y qué campañas
gastaron sin traer matrículas. Es para decidir el presupuesto de octubre.

Dame una tabla con gasto, matrículas y costo por matrícula por campaña,
ordenada de mejor a peor, y tres conclusiones. Muestra cómo calculaste cada
cifra. Si un dato no está en los archivos, dime que no lo sabes en vez de
suponerlo.

Paso 3: no le creas a la primera

• Pídele que muestre los cálculos y que diga de qué filas salió cada cifra.
• Déjala decir “no sé”. Darle ese permiso reduce que invente.
• Recalcula tú dos o tres cifras clave con una calculadora o una fórmula. Si cuadran, confía más en el resto.
• Pregunta lo contrario: “¿qué datos contradicen esta conclusión?”. Te obliga a ver lo que se quedó por fuera.

Paso 4: de la conclusión a la prueba

La IA te dice qué campaña parece peor o qué mensaje parece mejor. No te dice qué va a pasar si cambias algo. Para eso está una prueba: si la IA te sugiere cuatro textos de anuncio, lánzalos en una prueba A/B cambiando solo el texto y deja que los resultados reales escojan.

Ideas de preguntas para empezar

• ¿Qué campañas tienen un costo por cliente por encima del promedio?
• ¿Qué cambió en el embudo frente al mes anterior y en qué etapa?
• Agrupa estos términos de búsqueda por intención y dime cuáles gastan sin convertir.
• Arma una tabla de cohortes con estas fechas de entrada y de pago.

Haz esto hoy

1. Exporta el último mes de tu plataforma de pauta y las ventas de tu CRM, sin datos personales.
2. Usa el ejemplo de arriba, cambiando el contexto por el tuyo.
3. Recalcula tú el costo por cliente de la campaña más grande y compáralo con lo que te dio la IA.

Si todavía no tienes claro qué números pedirle, empieza por la guía de KPIs de marketing y ventas.