En el dinámico mundo del comercio electrónico, la fiabilidad de los datos constituye el pilar fundamental sobre el que se asientan las decisiones estratégicas. Sin embargo, numerosas marcas se enfrentan a un desafío crítico: la discrepancia entre sus plataformas de e-commerce, como Shopify, y sus herramientas de analítica o publicidad, cómo Google Analytics 4 (GA4). Esta problemática se ve agravada por las constantes actualizaciones de las plataformas, como la reciente actualización de Shopify Checkout Extensibility, que pueden alterar sin previo aviso las configuraciones de medición existentes.
Estas incoherencias afectan directamente a la capacidad de análisis y la eficacia de los algoritmos de optimización de campañas. Es decir, tienen un impacto directo en el negocio, provocando un ROI subóptimo y una falta de toma de decisiones basadas en datos.
Ecoalf, una marca pionera en moda sostenible, se encontraba inmersa en un escenario de datos caótico. Las cifras entre Shopify y Google Analytics 4 (GA4) presentaban una desviación superior al 100%. Esto significaba que GA4 podía llegar a mostrar más del doble de sesiones de lo que reportaba Shopify. Esta falta de coherencia hacía imposible confiar en los datos de comportamiento del usuario para cualquier tipo de toma de decisiones estratégicas. La marca se encontraba con datos inconsistentes para la misma realidad y una constante incertidumbre sobre cuál de ellos reflejaba la verdad.
La raíz de gran parte de esta discrepancia residía en la reciente actualización de Shopify, Checkout Extensibility, que eliminó la posibilidad de inyectar código directamente en checkout.liquid. Esta modificación impidió una medición correcta del proceso de compra desde Google Tag Manager (GTM) como se hacía anteriormente. La alternativa "fácil" de utilizar la aplicación oficial de Google para conectar GA4 resultó ser ineficaz, ya que lanzaba eventos por defecto sin control ni transparencia, a menudo de forma incorrecta. El checkout de Shopify se había convertido, en la práctica, en un proceso opaco para Ecoalf.
Además de las discrepancias en el checkout, Consent Mode estaba mal implementado, emitiendo señales distorsionadas. En lugar de modelar correctamente los datos de los usuarios que no aceptaban cookies, duplicaba varios de sus eventos. Esto no sólo introducía ruido en los datos, sino que también inducía a Google a interpretar incorrectamente que un mayor número de usuarios aceptan cookies de lo que realmente lo hacían. Esta situación conllevaba riesgos legales y una asignación ineficiente del presupuesto de paid media, ya que la marca no podía fiarse de los datos de conversión al haber varios duplicados.
El problema más crítico para Ecoalf no era meramente técnico, sino estratégico: la incapacidad de confiar en sus datos paralizaba la operativa. La marca no podía optimizar campañas, mejorar la experiencia de usuario o tomar decisiones estratégicas porque carecía de una fuente de datos fiable. Esta incertidumbre se traducía en oportunidades perdidas, donde cada euro invertido en publicidad se convertía en una inversión sin fundamento.
La complejidad y la especificidad del problema se vieron subrayadas por el hecho de que Ecoalf ya había trabajado con dos agencias previas que no lograron resolver estos desafíos. Con la actualización de Shopify no sirven la mayoría de soluciones anteriores y se necesitan conocimientos avanzados para desarrollar soluciones ad-hoc.
En empir nos distinguimos en el mercado por nuestra especialización exclusiva en analítica digital, diferenciándonos del modelo de "agencia 360" para ofrecer un servicio especializado y de precisión. Este enfoque boutique, combinado con una cercanía y comprensión profunda del negocio del cliente, nos permite entregar soluciones a medida, que van más allá de enfoques genéricos.
El primer paso en nuestra intervención fue un diagnóstico exhaustivo del stack de Ecoalf. Este proceso implicó una revisión minuciosa del historial de cambios, la configuración actual de etiquetas, cookies y Consent Mode, todo ello sin realizar modificaciones iniciales. Este análisis reveló el origen del problema en el checkout de Shopify y la medición distorsionada que estaba afectando a la marca.
Para superar la limitación impuesta por la eliminación de checkout.liquid en Shopify, desde empir desarrollamos e implementamos una solución propia y única: un custom pixel personalizado. Este pixel personalizado permitió inyectar Google Tag Manager (GTM) en el nuevo entorno de checkout de Shopify, una capacidad que otras agencias no habían logrado. Con esta innovación, reorganizamos toda la medición desde GTM, eliminando intermediarios y duplicados, y asegurando que la información se recogiera de forma limpia y transparente.
La reconstrucción del Consent Mode fue sencilla. Desactivamos la aplicación de Google que estaba contaminando los datos e implementamos el Consent Mode directamente desde GTM, leyendo las cookies de la plataforma de gestión de consentimiento (CMP) de Ecoalf. Verificamos rigurosamente que los datos modelados reflejaran solo a los usuarios sin consentimiento, eliminando la distorsión y asegurando el cumplimiento legal.
Con este proyecto garantizamos a Ecoalf una medición robusta, sostenible y a prueba de futuro, sentando una base sólida para la madurez de los datos.
Nuestra intervención generó resultados transformadores y cuantificables para Ecoalf. El más impactante fue la drástica reducción de la desviación entre Shopify y GA4. Antes, esta desviación superaba el 100%, lo que significaba que GA4 mostraba más del doble de lo que reportaba Shopify. Tras nuestro trabajo, esta diferencia se redujo a solo un 2%. Esta precisión se logró mediante una medición sincronizada, eliminando duplicados y datos modelados que distorsionaban la realidad.
Además, al tener una mejor medición gestionada desde GTM, se pudo mejorar la implementación de herramientas publicitarias, lo que acabó resultando en una mejora del ROAS de doble dígito unas semanas más tarde.
Más allá de las cifras, el resultado más valioso fue la recuperación de la confianza en los datos. Ecoalf pasó de tener datos inconsistentes y una gran incertidumbre a poder fiarse plenamente de sus datos.
Con una base de datos fiable, Ecoalf ahora puede avanzar y optimizar sus operaciones de manera efectiva. Esto incluye la capacidad de analizar el funnel de conversión, realizar experimentos y mejoras de UX con fundamento, y explorar la creación de modelos de atribución propios para comprender cómo cada canal contribuye a la conversión final. Desde empir construimos una base sólida que permite a Ecoalf desarrollar estrategias con seguridad y ambición, abriendo la puerta al crecimiento e impacto real.
El caso de Ecoalf no es una historia aislada; es un reflejo directo de los desafíos que muchas empresas de e-commerce enfrentan en la actualidad. Las discrepancias entre Shopify y plataformas, y la gran cantidad de tráfico sin clasificar en GA4, son problemas que hemos visto en muchas empresas similares.
La solución que desarrollamos para Ecoalf, que implicó el desarrollo de un custom pixel para inyectar GTM en el nuevo entorno de Checkout Extensibility, nos ha sido de utilidad en varios clientes a día de hoy.
Si tu empresa se siente identificada con los problemas a los que se enfrentó Ecoalf, y quieres transformar esa incertidumbre a la hora de revisar los datos en una ventaja competitiva, tu siguiente paso es contactarnos.
