Migrar de reportes en Excel a un integrador de marketplaces: caso paso a paso

Este es un caso que trabajamos en MHA con un cliente de ecommerce que vende en Shopify, Amazon, Mercado Libre y TikTok Shop. Facturación anual cercana a 60 millones de MXN, 3 personas dedicadas al backoffice de reportes, y un archivo de Google Sheets con 40 pestañas del que ya nadie quería hablar. Nos contrataron para migrarlo todo a un integrador de marketplaces sin perder el histórico de 2 años que vivía en el Excel.

Cambiamos nombres y algunos números por confidencialidad, pero el proceso y los tiempos son exactos. Si estás pensando en un cambio parecido, este caso te sirve como mapa. Antes de arrancar, avisamos: no fue lineal, hubo dos semanas donde parecía que no iba a funcionar. Contamos eso también.

El punto de partida

Diagnóstico inicial:

• 12 horas semanales en promedio para armar reportes (2 personas x 4h el lunes + 1 persona 4h durante la semana).

• 40 pestañas en un Google Sheet, alimentadas por exports manuales de 5 plataformas.

• 3 versiones distintas del número de "ventas de la semana": la de marketing, la de finanzas y la del director.

• Cero visibilidad de margen neto por SKU. El pricing se decidía "por intuición".

• 2 años de histórico que el director no quería perder por nada.

La ambición: reporte automático cada lunes 8am, un solo número de ventas, margen visible por SKU, cero horas humanas de armado. Ventana: 8 semanas.

Semanas 1-2: mapeo de fuentes

La tentación es empezar a conectar APIs desde el día 1. No lo hicimos. Dedicamos dos semanas completas a inventariar cada número del Excel y responder: ¿de dónde sale, quién lo actualiza, qué fórmula usa, se cruza con qué?

Resultado: un documento de 18 páginas con 87 métricas identificadas. Sorpresa: 22 de ellas ya no se usaban. Otras 15 eran duplicados con nombres distintos. Solo 50 métricas eran realmente necesarias.

Lección: migrar sin mapear es traer la basura al sistema nuevo. Vale las dos semanas.

Semanas 3-4: conectores

Aquí entra el integrador. Conectamos, en este orden:

1. Shopify (Admin API + Reports API).

2. Amazon Seller Central (SP-API).

3. Mercado Libre (API v2).

4. TikTok Shop.

5. Meta Ads y Google Ads (Marketing APIs).

Shopify tomó 4 horas. Amazon SP-API se llevó 5 días por el proceso de aprobación de MWS legacy. MELI, un día. TikTok Shop tomó 3 días por la documentación incompleta de su API. Las plataformas de ads, medio día cada una.

Bache de la semana 4: las comisiones de Amazon no llegaban con el detalle que pedíamos. Tuvimos que combinar dos endpoints y hacer un match por order_id. Perdimos 2 días.

Semanas 5-6: reportes espejo

Esta es la fase donde se gana o se pierde la confianza. Corrimos el reporte nuevo en paralelo al Excel viejo durante dos semanas completas, con la regla: cada número tiene que coincidir dentro del 0.5% o hay que explicar la diferencia.

Encontramos 6 diferencias importantes. Cuatro eran errores del Excel (arrastraba una fórmula rota de 2024). Dos eran errores del sistema nuevo (ventana de atribución mal configurada en Meta y timezone en MELI). Corregimos las seis.

Lección: nunca hagas cutover sin dos semanas de paralelo. La confianza se gana con reconciliación, no con promesas. Este proceso lo aplicamos igual cuando implementamos analítica web para clientes.

Semana 7: cutover

Lunes de la semana 7: primer reporte oficial desde el integrador, con el Excel viejo apagado. El director recibió el correo a las 8:02am. La junta de las 10am usó esos números. Nadie los cuestionó.

Migramos el histórico de 2 años como archivo estático dentro del data warehouse, tagueado como "legacy_excel". Sigue accesible, pero ya no se actualiza a mano.

Semana 8: retiro del Excel

Movimos el Sheet a una carpeta "archivo 2024-2026". El equipo tuvo permiso oficial de dejar de abrirlo. Dos meses después, nadie había entrado al Sheet ni una vez.

Redirigimos las 12 horas semanales del equipo hacia trabajo más alto: revisar campañas de Google Ads y Facebook Ads a nivel granular, y hacer investigación sobre nuevos SKUs.

Antes y después medible

• Tiempo de armado: de 12 h/semana a 0 h/semana.

• Latencia del reporte: de martes 12pm a lunes 8am.

• Versiones del número de ventas: de 3 a 1.

• Error promedio en números clave: de ±15% a menos de ±1%.

• Métricas nuevas disponibles: margen neto por SKU, LTV por cohorte, atribución multicanal (antes: cero).

• Costo anual del reporte manual: ≈ 180,000 MXN. Costo del integrador: ≈ 240,000 MXN, pero libera decisiones que en el primer trimestre movieron ROAS 18% al alza.

Errores que evitamos gracias al plan

• No apagar el Excel antes del paralelo. Costó tentación, evitó crisis.

• No conectar todo al mismo tiempo. Fuente por fuente, cada una validada.

• No prometer métricas nuevas hasta que las viejas cuadraran al 100%.

• Involucrar al equipo del cliente en cada semana, no como espectadores.

Preguntas frecuentes

¿Se puede hacer en menos de 8 semanas?

Si el mapeo está hecho y las APIs autorizadas, sí: en 5-6 semanas. Sin mapeo previo, no lo recomendamos.

¿Qué pasa con el histórico si Amazon o MELI solo dan 90 días por API?

Se importa el histórico del Excel como snapshot estático. Nuevas cifras vienen por API. Al año siguiente ya tienes todo nativo.

¿Cómo evitamos que la migración frene el negocio?

Los reportes viejos siguen corriendo en paralelo hasta la semana 7. Nunca hay un lunes sin datos.

¿Cuánto involucramiento del equipo del cliente se necesita?

Aproximadamente 6 horas semanales durante 8 semanas del líder de operaciones o analista senior. Es la inversión que evita que el proyecto se convierta en un traje ajeno.

Migrar de Excel a un integrador es una decisión de disciplina, no de tecnología. Lo que hace la diferencia es el mapeo previo, el paralelo de dos semanas y el compromiso de apagar el Excel el día que toca. En MHA acompañamos esta migración con nuestro integrador de marketplaces conectado a tu tienda Shopify, y con el equipo de consultoría validando cada número. Si tu Excel ya creció más de lo saludable, escríbenos.