Agencia B2B mid-market · Vertical specialized
Looker Studio dashboards B2B · Plantilla ejecutiva mid-market + 8 KPIs core
Looker Studio dashboards B2B mid-market: plantilla ejecutiva con 8 KPIs core (Marketing-sourced Pipeline, CAC, SQL-to-Win, LTV), data sources canónicas (GA4 + BigQuery + CRM + Ads).
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En síntesis
Looker Studio dashboards B2B · Plantilla ejecutiva mid-market + 8 KPIs core
Looker Studio dashboards B2B mid-market: plantilla ejecutiva con 8 KPIs core (Marketing-sourced Pipeline, CAC, SQL-to-Win, LTV), data sources canónicas (GA4 + BigQuery + CRM + Ads).
Looker Studio dashboards B2B es la capa de visualización ejecutiva que cierra el bucle GA4 + sGTM + BigQuery + CRM con 8 KPIs core que el comité de dirección necesita para decidir dónde poner el siguiente euro. La trampa del mid-market es construir 30 dashboards desconectados; el patrón correcto es un dashboard ejecutivo mensual + un ops dashboard semanal + dashboards específicos por canal solo cuando aportan decisión. Esta guía documenta la plantilla canónica que cronuts.digital usa con clientes B2B mid-market.
Vertical fit
Definición y caso de uso
Looker Studio (antes Data Studio) es la herramienta gratuita de Google para construir dashboards conectados a BigQuery, GA4, Google Ads, Search Console, Sheets y, vía connectors community, a HubSpot, Salesforce, Meta Ads, LinkedIn Ads. Para B2B mid-market es suficiente para el 80% de los casos. La capa premium (Looker / Tableau / Power BI) se justifica cuando hay row-level security compleja, governance enterprise, o más de 30 dashboards activos.
Caso de uso canónico: empresa B2B 50-300 empleados, presupuesto marketing 300K-1.5M€/año, 4-8 paid channels, CRM con 30-150K registros, comité mensual con CEO + CFO + CMO. Dashboard ejecutivo de 1 página con los 8 KPIs core que responden: ¿dónde estamos vs plan? ¿qué canal escala? ¿dónde recortamos? Sin esto, el comité toma decisiones con screenshots de Google Ads UI y planillas manuales.
Stack integrado
Paso a paso técnico
marts. Usar vistas materializadas con freshness 4-12h, no tablas raw. Esto reduce coste 5-15x.3. Crear data blends mínimos. Looker Studio permite blend hasta 5 sources. Patrón canónico: blend de fct_marketing_sourced_pipeline con fct_cac_by_channel y dim_period. NO blend de raw GA4 con raw Ads: rompe performance.4. Layout 1-page ejecutivo. Top row: 8 scorecards con KPIs (1 KPI por scorecard, comparison vs previous period, sparkline). Middle row: Marketing-sourced Pipeline trend 12 meses + breakdown por canal stacked bar. Bottom row: CAC y Payback por canal + tabla deal-by-deal won/lost últimos 30 días.5. Ops dashboard semanal. Página aparte con detalle: top campaigns spend + ROAS, top landing pages convertidoras, leads por día últimos 30, funnel MQL > SQL > Opportunity > Won con drop-offs.6. Filtros globales + drill-downs. Filtros top-bar: period selector (last 7d, 30d, 90d, QTD, YTD), channel, sector ICP, company size bucket. Drill-down clásico: clic en barra de canal > página específica del canal.7. Share + governance. Permisos por grupo (CEO + CFO read-only, CMO + RevOps editor, agencias view-only). Versionado de cambios mayores con copia mensual antes de modificar. Documentar en README qué vista BigQuery alimenta cada chart.8. Performance + cost. Activar BigQuery BI Engine (1GB free) para queries frecuentes. Cache de extracción (extract data) cuando dataset ≤1M filas. Schedule de email delivery semanal a stakeholders no-active-users.Casos referencias
Stack canónico cronuts.digital
- Looker Studio: layer de visualización (free).
- BigQuery: warehouse y vistas materializadas marts.
- BigQuery BI Engine: aceleración queries dashboards.
- dbt: transformations + tests + docs.
- HubSpot / Salesforce connectors: cuando no se va via BigQuery sync.
- Search Console + GA4 native connectors: agile reporting SEO.
- Sheets sync: para overrides manuales (ej. quota targets).
Resultados típicos
Métricas y ROI esperado
Métricas vertical
Errores frecuentes
- 30 dashboards desconectados: stakeholder confusion + maintenance hell.
- Conectar raw GA4 directo: queries lentas + sampling + cost.
- Sin governance de cambios: alguien rompe dashboard crítico el día del comité.
- Charts sin target + sin tend: nadie sabe si está bien o mal.
- Filtros que no funcionan en blends: limitación de Looker Studio, diseñar marts en consecuencia.
- Cargar 100 charts en 1 página: rendimiento se hunde + señal diluida.
- No documentar la semántica de métricas: CAC en chart A es diferente del CAC en chart B.
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