Muebles Montiel: cuando la cuenta mentía y nadie lo sabía.
Empresa española de mobiliario de oficina nuevo y reacondicionado. Llegaron con tres trimestres en caída libre y una cuenta que mostraba datos que no existían. Antes de tocar una sola campaña, había que arreglar lo que medía.
01 / El reto¿Cuál era el punto de partida?
Llegué en junio de 2023 a una cuenta que venía de tres trimestres con resultados muy flojos. El pico de ventas del confinamiento había inflado las expectativas y, desde entonces, los números no levantaban cabeza.
Lo primero que encontré fue un problema de medición grave: las conversiones de Google Ads y las de GA4 estaban configuradas como principales simultáneamente. Cada venta se contaba dos veces. El ROAS que veía la cuenta en el dashboard era ficticio, y nadie lo había corregido. Lo que parecía un rendimiento aceptable era, en realidad, un rendimiento a medias.
Lo segundo, una estructura de campañas sin lógica: dos campañas por cada categoría de producto —una de nuevo, una de reacondicionado— sin usar las etiquetas de condición del feed. El resultado era doble: el usuario llegaba esperando producto nuevo y se encontraba con reacondicionado, y Google rechazaba fichas porque la condición declarada no coincidía con la ficha del producto.
Lo tercero: el feed en Channable estaba incompleto. Campos vacíos que dejaban productos fuera de subasta o mal posicionados en Shopping. Y todo esto en una plataforma —PrestaShop con un historial de desarrollo muy largo y tocado por muchas manos— donde cualquier cambio podía romper otra cosa.
El objetivo que asumí fue claro: que los 200K de inversión anual trabajaran de verdad.
02 / La estrategiaPrimero la verdad de los datos. Después, todo lo demás.
Medición desde servidor: una sola fuente de verdad
Antes de tocar ninguna campaña, coordiné con un especialista en medición y con el equipo de desarrollo interno la implementación de server-side tagging con GTM y Taggrs. Pasar el tracking al servidor significa que los datos llegan a Google sin las pérdidas que introduce el navegador.
En paralelo, eliminé la duplicación de conversiones entre Google Ads y GA4. El ROAS real era distinto al que mostraba la cuenta. Arrancar desde datos limpios es incómodo —los números bajan antes de subir— pero es el único punto de partida honesto.
- Conversiones duplicadas eliminadas
- Tracking fiable desde servidor
- Datos reales como base de decisión
El feed: nuevo, reacondicionado, o fuera de juego
El feed era el núcleo del problema de rendimiento en Shopping. Implementé las etiquetas de condición correctas en Channable: new para producto nuevo, refurbished para el reacondicionado. Esto resolvió de golpe los rechazos en Merchant Center.
El efecto colateral fue inmediato: el reacondicionado empezó a competir en subastas donde antes no entraba, porque Google podía clasificarlo correctamente por precio. Completé también los atributos incompletos —títulos, categorías, detalles— que dejaban SKUs con impresiones muy bajas.
- Etiqueta
refurbishedactiva - Rechazos de feed eliminados
- SKUs incompletos corregidos
Reestructuración de campañas por margen
Con la medición limpia y el feed enriquecido, rediseñé la arquitectura de campañas. Separé la inversión en función del margen real de cada familia de producto y concentré el presupuesto en las referencias con capacidad contrastada de conversión.
La cuenta pasó de un ROAS plano que ocultaba pérdidas a un crecimiento continuo y rentable que escaló durante casi dos años.
- Presupuesto asignado por margen real
- Escalado sostenible durante 22 meses
De 2× a 4,36×. +118% de ROAS.
El incremento se consiguió sin aumentar la inversión y sobre datos reales. El primer paso fue deshinchar un ROAS ficticio — por eso la curva cae antes de subir. Partir de la verdad siempre duele, pero es el único punto desde el que se puede mejorar de verdad.
Cuando una cuenta no funciona, la causa rara vez está en las campañas.
La mayor palanca no fue tocar las pujas: fue limpiar qué se medía, cómo se medía y asegurarnos de que el feed reflejaba la realidad del producto. En un sector de ticket alto con decisiones de compra largas, la calidad del dato lo es todo. El ROAS mejoró porque las decisiones por fin se tomaban sobre información real.
- +118% de ROAS en 22 meses: de 2× al inicio a 4,36× al cierre, sobre inversión estable y datos reales.
- Conversiones duplicadas eliminadas: la cuenta dejó de medir una realidad ficticia.
- Feed corregido con etiquetas de condición: el reacondicionado empezó a competir donde antes no existía.
- ROAS objetivo basado en margen real, no en un número heredado de la agencia anterior.
"Francisco Sáez es una garantía de éxito fundamentalmente por su implicación desmedida en los proyectos, su capacidad de trabajo, innovación y aprendizaje. Sabe integrarse, trabajar en equipo y su empatía e interés desinteresado por los demás hace que trascienda la figura de colaborador a amigo. A nivel técnico es tenaz y en constante reflexión, no es conformista y siempre busca cómo mejorar. Sin lugar a dudas un excelente partner."
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