Lo destilado de los datos reales + el histórico. Esto es lo que aplicás al redactar (orgánico y paid). Se actualiza solo cada semana; el detalle completo vive en el doc del cerebro.
Segmentar le gana al volumen
Un envío chico y afinado rinde mucho más por unidad que el alcance ancho; el techo del email ya no es el open rate (segmentar lo resolvió) sino el clic/CTA y la relevancia. Aplicar a audiencias de Meta.
ambosalta
Email jun: mejor envío 443 entregas alto-valor vs salida ancha 8.149 entregas casi sin valor. Search: marca segmentada 38-86× vs no-brand 5,9×.
El search cosecha marca, no crea demanda
Google Ads recompra a la gente que ya te busca por nombre; los motores que traen clientes nuevos están apagados. No confundir 'el search anda bárbaro' con 'crecemos'. La expansión se financia reabriendo prospección, no subiendo brand.
ambosalta
Activas de marca ROAS 62× ($6M→$375M); prospección pausada 4,9× ($17,6M→$86M). GSC: queries top son 'epn'/'epn store'/'epn mayorista'.
El pixel de Meta ve solo ~1 de cada 4 ventas B2B
Los ROAS de pixel (86-343×) son fantasía account-level: el pixel captura el 24,7% de las órdenes reales. No decidir presupuesto con ROAS de pixel. La incógnita que vale plata es qué % de los nuevos trae de verdad la pauta (mueve el CAC de $38k a $174k).
B2Balta
b2b-kpis-reales.json: 30d = 380 órdenes reales vs 94 pixel = 24,7% cobertura. cac-ltv.json: CAC $38k(100%)→$153k(25%).
Natier: mucho gasto, poca venta real
Reasignar por venta real de tienda, no por ROAS de pixel. Natier concentra el presupuesto de marca pero casi no vende; la plata rinde en Gold/Nutremax. Es la única reasignación verificada sin depender del pixel roto.
B2Balta
brand-impact.json: Natier 24,9% del spend de marca / 1,5% de la venta real; ratio venta/spend 10,3× vs Gold 369×, Nutremax 194×; corr gasto-venta -0,35.
La fábrica de contenido no publica (ni registra)
Optimizar 'qué publicar' es inútil hasta cerrar el pipeline de publicación. Primero resolver capacidad/aprobación/prioridad, después el qué. Y todo análisis de orgánico está sesgado por supervivencia hasta que se publique parejo.
ambosalta
153 piezas planeadas, 17 matchean a post real; 24 posts reales en junio y 7 ni están en la base; franjas Most/Product Aware B2B casi todas en pipeline:guion.
La medición está rota en los 3 sistemas
Antes de reasignar un peso: una sola conversión principal por segmento en Google (hoy ~10 basura), pixel/cuentas Meta separados por segmento, y el 45% Unassigned de GA4 B2B. Sin esto, cada decisión de plata va a ciegas.
ambosalta
'Promoción Tienda Física' $2,1M para valor $6.299 (visitas locales como venta); GA4 B2B $211M (45%) en Unassigned; cuenta Meta B2B tiene piezas Minorista.
El escepticismo de atribución se aplica parejo
Si el '$26M de email' es espejismo account-level, el ROAS 86-343× de Meta también lo es. Marcar los dos como atribuidos-no-incrementales, o ninguno. No bajar lo que conviene bajar y suspender el criterio para lo que conviene subir.
ambosalta
Email B2B: 60 conv/mes, 44% del valor en 4 campañas (SUMA 1 conv=$1,95M), atribución account-level; Meta pixel account-level a 24,7% cobertura.
El CTR/hook no predice la venta
Optimizar por hook_rate o CTR puede ser la métrica equivocada: en email pocos clics traen conv de alto valor. El 'hook%→ROAS -0,50' del borrador se retira (n=4, ruido). Atar las reglas de contenido a venta, no a proxies.
ambosmedia
Email: SUMA 1 conv=$1,95M con pocos clics. Correlación hook-ROAS sobre n=4 cruza el cero.
Email B2C no está roto, está apenas usado
No declarar roto un canal que casi no corrió. Antes de sobreinvertir o abandonar, probar con volumen y segmentación reales si el comprador B2C compra por mail o su canal natural es IG/búsqueda.
B2Cmedia
B2C jun: 5 campañas, 7 conv, $986k; 3 de las 5 fueron Sunset (win-back).
El home puede convertir bien para tráfico frío
'Aterrizar en la home fuga intención' está escrito antes del test que lo validaría. Correr A/B real de destino (PDP vs home), no apuntar a la URL de mayor CR (falacia de selección: /combos/ convierte alto porque ya viene con intención).
ambosbaja
CR Paid Social B2C 0,33% vs Paid Search 1,37% (GA4 90d); el '16,7% de /combos/' no está en la data verificada y sería correlación.
Riesgo de comerse la semilla
Antes de recortar el tope de embudo (Meta frío), medir qué pasa con brand-search/email/WhatsApp a 60-90 días. Si Meta frío es lo que mantiene llena la demanda de marca que Google cosecha a 86×, recortarlo seca el brand después. Nadie mide de dónde viene esa demanda.
ambosmedia
Nuevos B2B 90d: directo/orgánico 98, Google 25, Meta 8 atribuidos directos — pero pixel al 24,7% sub-mide a Meta. No hay medición de incrementalidad de Meta.
La recompra viene cayendo en cohortes nuevas
El LTV que justifica el CAC puede estar sobreestimado: la recompra del 2do pedido cae cohorte a cohorte. Vigilar el LTV real antes de asumir que el cliente nuevo se paga solo en 6 meses.
B2Bmedia
cac-ltv.json: 2do pedido 78,9% (jul-25) → 50% (dic-25) → 24,4% (may-26). Ratio LTV6m:CAC al filo (0,99-1,24×) si la pauta trae solo 22-25% de los nuevos.
La comparativa neutral es apuesta, no activo
'EPN es el único que puede hacer contenido comparativo neutral' es lógicamente fuerte pero sin evidencia de demanda, y demasiado cómodo (confirma la identidad deseada). Testear el carrusel comparativo específico antes de tratarlo como plata sobre la mesa — sobre todo porque el carrusel actual rinde peor que el reel.
ambosbaja
Ningún dato de que la audiencia lo busque/convierta; carrusel EPN rinde peor que reel en la cuenta; benchmark de carrusel es no-trazable.
Junio es un mes atípico — no extrapolar
Día del Padre + Mundial + invierno inflan la demanda y cambian el mix. Sin year-over-year no se separa 'canal que cierra' de 'mes con pico', ni 'deterioro' de 'regresión a la media'. Un mes no clava ninguna regla.
ambosalta
Los reels B2B de junio citan los 3 drivers en su copy; ROAS B2B 65×→21× sin serie multi-año no distingue deterioro de outlier.
Debajo, el detalle por métrica — los rankings que alimentan estos aprendizajes.