No vendemos servicios de marketing. Vendemos que el dinero que un negocio invierte en publicidad llegue a convertirse en ventas — y que se pueda comprobar cómo llegó ahí.
Marketnauta es una agencia de datos y marketing de resultados en Lima, Perú. El enemigo que atacamos no es la falta de presupuesto — es la ceguera. La mayoría de los negocios que ya invierten en Meta Ads y Google Ads no tienen forma confiable de saber qué anuncio, qué canal o qué página realmente trajo la venta.
Trabajamos en un orden que no es negociable: cinco etapas —medir, convertir, retener, anticipar y escalar— donde cada una se construye sobre la anterior. No pasamos a la siguiente hasta que la de antes está sana. Escalar presupuesto sin medición confiable no acelera el crecimiento: acelera el desperdicio.
No prometemos resultados garantizados ni cifras sin fuente. La autoridad viene de la precisión, no de la promesa.
Que cada sol que un negocio peruano invierte en publicidad llegue a convertirse en una venta comprobable.
No optimizamos métricas intermedias. Instrumentamos la ruta completa entre el clic y el pago, para que cada decisión de presupuesto se tome con evidencia y no con intuición.
Un mercado peruano donde ningún negocio invierte en pauta sin saber exactamente qué le trajo esa inversión.
Hoy la medición rota es la norma, no la excepción. Trabajamos capa por capa, negocio por negocio, para que dejar de adivinar sea lo esperable — no la excepción que solo unos pocos se pueden permitir.
// Quién lo firma
Fundador e Investigador Principal de Marketnauta
Especialista en Data Analytics y MarTech, orientado al marketing de decisiones. Diseña la infraestructura que permite verificar, contra la facturación real, si una inversión publicitaria produjo una venta.
// De dónde viene la autoridad
Hay acuerdos de confidencialidad vigentes, así que no aparecen nombres de marca ni de agencias. Lo que sí puede declararse es el alcance de lo que estuvo bajo su administración, en rango, que es la forma honesta de decirlo.
10 a 20
Cuentas bajo administración concurrente
USD 80K — 600K
Inversión publicitaria mensual gestionada
Según mes y estacionalidad. El mes promedio del portafolio rondó los USD 200,000.
USD 2.4 — 3.1M
Volumen anual bajo administración
El extremo superior corresponde a años con picos estacionales fuertes.
6+ años
En la disciplina, desde enero de 2020
No aparece ninguna cifra de resultado —ni ROAS, ni ventas, ni costo por lead— de esas cuentas: están bajo confidencialidad. Y hay una razón de coherencia además de la legal: una credencial inflada destruye exactamente el activo que Marketnauta vende.
// Qué construye
La mayoría de los ingenieros de datos no ha comprado medios, y la mayoría de los compradores de medios no sabe construir un pipeline. Ese cruce es lo que hace que la arquitectura sirva para decidir y no solo para reportar.
Google Tag Manager · GTM Server-Side · Cloudflare · Meta Conversions API
El problema
El navegador dejó de ser un lugar confiable para medir. Una parte creciente de las conversiones nunca llega a la plataforma que decidió el gasto: es la fuga de señal.
Qué habilita
Trasladar la recolección al servidor devuelve eventos que el navegador perdía. Sin esta capa, todas las demás decisiones se toman sobre datos incompletos.
SQL sobre BigQuery · Python con Pandas, NumPy y Scikit-learn · flujos ETL
El problema
Cada plataforma reporta su propia versión de la verdad y ninguna coincide con el ERP.
Qué habilita
Un almacén de datos propiedad del cliente donde la sesión, el lead, el pedido y la factura conviven en un mismo modelo. Es la condición material de la medición verificada.
Looker Studio · Power BI con modelización · Excel avanzado, Power Query, macros
El problema
Un dato correcto que nadie entiende no cambia ninguna decisión.
Qué habilita
Reportería que permite a un gerente general —no a un analista— leer el estado de su inversión sin intermediarios.
Google Ads · Meta Ads · TikTok Ads · DV360
El problema
La arquitectura de medición no vale si quien la construye no sabe cómo se toma una decisión de puja.
Qué habilita
Es el diferenciador estructural: la mayoría de los ingenieros de datos no ha comprado medios, y la mayoría de los compradores de medios no sabe construir un pipeline.
Claude · Gemini · flujos MCP · automatización de análisis
El problema
El análisis manual no escala al ritmo al que las plataformas generan datos.
Qué habilita
Integrar modelos de lenguaje a los flujos de análisis y auditoría, y capacitar equipos para que operen esos flujos.
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