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Objetivos alineados con agencias
Los KPIs de conversión que Palladium Hotel Group firma con sus agencias externas se definen y se miden contra el dato de SealMetrics. Fin de la discusión de qué pixel mira cada parte.
Caso de estudio · Palladium Hotel GroupUna única fuente de verdad que marca, agencias y departamentos aceptan como válida.
Palladium Hotel Group usa SealMetrics como single source of truth para alinear objetivos de conversión con sus agencias y entre departamentos. La cifra que disparó el cambio: el 40% de su tráfico era invisible a nivel de atribución para su stack de medición anterior.
El caso DV360
Un modelo de medición eficiente para el canal Display.
Una de las aplicaciones más intensivas que Palladium Hotel Group hizo de SealMetrics fue sobre sus campañas de Display & Video 360, la plataforma programática de Google. El problema clásico de cualquier compra programática es el mismo: una parte del inventario convierte mejor que la otra, y distinguirlas desde dentro de la propia plataforma no es trivial.
Antes de SealMetrics, el problema de fondo era de medición: con un 40% del tráfico sin atribución, no había manera de construir un modelo robusto para evaluar Display. Con el pixel y la medición nativa, el equipo veía agregados, pero no podía aislar qué partners, soportes o audiencias estaban realmente generando intención cualificada.
SealMetrics les permitió implantar un modelo de medición eficiente y robusto para el canal Display basado en el Coste por Búsqueda —es decir, el coste por búsqueda de disponibilidad en su booking engine—. Con todo el tráfico atribuido correctamente al partner y soporte de origen, el equipo pudo distinguir qué partes del inventario movían búsquedas reales de disponibilidad y cuáles solo aportaban volumen.
Con ese modelo en la mano, Palladium Hotel Group optimizó partners, soportes, audiencias y estrategias de display, rebalanceando inversión hacia la combinación que rendía mejor sobre la métrica que importaba.
Resultado en Display
+165%
de mejora en Coste por Búsqueda del canal Display tras implantar el modelo de medición sobre SealMetrics y rebalancear el mix de partners, soportes, audiencias y estrategias. Mismo presupuesto, modelo de medición distinto, decisiones distintas.
Cómo usaron el dato — flujo de decisión
- 01Atribuir el 100%SealMetrics atribuye correctamente el tráfico entrante desde DV360 a partner, soporte y audiencia, sin depender del consentimiento ni del pixel de la plataforma.
- 02Modelar sobre Coste por BúsquedaCon la atribución resuelta, se construye un modelo basado en el Coste por Búsqueda de disponibilidad en el booking engine: una métrica más cercana a la intención real que las conversiones agregadas.
- 03Optimizar mixSe rebalancean partners, soportes, audiencias y estrategias hacia la combinación que rinde mejor sobre Coste por Búsqueda. Se cortan los que aportan volumen sin intención.
- 04Escalar con criterioCon un modelo robusto, se incorporan nuevos partners y soportes con la certeza de que se evaluarán con el mismo rigor. Las decisiones de escalado dejan de ser intuición y pasan a ser dato.
Cliente
Palladium Hotel Group
Sector
Hoteles · eCommerce
Uso principal
Single source of truth
Alcance
Marca + agencias
En marketing y eCommerce, medir el resultado de una campaña es solo una parte del problema. La otra, igual de importante, es que todas las partes implicadas estén mirando el mismo dato. Cuando la marca, la agencia de paid media, la agencia creativa y el equipo interno de analytics ven cuatro números distintos para la misma campaña, no hay conversación posible: cada parte defiende su métrica.
Palladium Hotel Group decidió cortar ese nudo. En lugar de elegir la herramienta que más ventas reportaba o la que mejor le venía a cada departamento, eligieron un criterio distinto: la herramienta más neutral.
Ese criterio les llevó a SealMetrics. Y desde entonces, los objetivos de conversión —a nivel de compañía, de departamento y con sus agencias externas— se definen y se miden contra los datos que SealMetrics entrega.
“Los datos que da SealMetrics son agnósticos, no están sesgados y son neutrales. No hay caja negra.”
Toni Andújar · Director Digital y Venta Directa · Palladium Hotel Group
40%
Tráfico sin atribución antes de SealMetrics
El dato existía, pero el origen (source / medium) se perdía.
35%
Reservas sin atribución
El evento se registraba en GA4, pero no se podía asignar al canal que lo generó.
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Fuente única de verdad
Aceptada por todos los players: marca, departamentos y agencias externas.
El problema real: cuatro herramientas, cuatro verdades.
Como cualquier marca con inversión seria en paid media, Palladium Hotel Group Group opera con un ecosistema de medición fragmentado: el pixel de Meta, el tag de Google Ads, Google Analytics, el booking engine y las plataformas propias de cada agencia colaboradora. Varias fuentes que rara vez coinciden.
El resultado habitual es conocido por cualquier equipo de Canal Directo: reuniones de reporting donde media hora se va en cuadrar cifras, objetivos negociados con la agencia en base a métricas que luego el equipo interno no valida, y decisiones de inversión tomadas sobre datos que cada parte interpreta como le conviene.
En ese contexto, el primer descubrimiento con SealMetrics fue de escala.
El hallazgo que cambió la conversación
El 40% del tráfico no tenía atribución.
Al comparar SealMetrics con su stack previo, Palladium Hotel Group descubrió que aproximadamente el 40% del tráfico que llegaba al site no se atribuía correctamente: aparecía registrado como tráfico, pero su origen real (source / medium) se perdía y acababa absorbido por “directo” o quedaba sin asignar.
Sobre las reservas, el efecto fue equivalente. Los eventos de reserva sí aparecían en GA4 —porque el equipo trabaja con eventos correctamente configurados—, pero el 35% de esas reservas no se podía conectar con la campaña, canal o soporte que las había generado.
Con esa foto, discutir sobre décimas de ROAS en una reunión con la agencia pasa a ser una conversación distinta. Ya no es “tu número frente al mío”. Es “una parte sustancial de lo que pasa en el site no se está atribuyendo a nadie en el reporte de ninguno de los dos”.
La decisión estratégica: elegir por exactitud, no por volumen reportado.
Aquí está el punto que diferencia a Palladium Hotel Group de muchos otros equipos digitales. Cuando una marca compara herramientas de medición, la tentación natural es quedarse con la que más reports y más conversiones ofrece, no con la que ofrece los datos más exactos. Es una tentación comprensible: la herramienta que infla las cifras siempre queda mejor en el comité de dirección.
Palladium Hotel Group eligió al revés. Eligieron la herramienta que medía el 100% de los eventos que ocurrían en el site —sin modelado, sin estimación, sin atribución sesgada hacia un canal propio— y asumieron que el dato bueno a veces incomoda más que el dato optimista.
El problema de gobernanza del dato
Plataforma A
Meta Ads
Plataforma B
Google Ads
Agregador
Google Analytics
↓
Fuente de verdad neutral
SealMetrics
Meta reporta con el sesgo de Meta. Google reporta con el sesgo de Google. Analytics vive en el ecosistema de Google. Cualquier cuadro de mando construido sobre esas tres fuentes tiene un sesgo estructural imposible de corregir.
SealMetrics no vende inventario, no optimiza campañas y no tiene incentivo para inflar atribución hacia ningún canal. Esa neutralidad —técnica y comercial— es lo que permite que la agencia de medios, el equipo de Canal Directo y la dirección de la compañía firmen objetivos contra esos números sin que nadie sienta que está firmando contra un rival.
El resultado de negocio: el 35% de reservas que no estaban atribuidas.
El tráfico sin atribución tiene una consecuencia directa: las reservas que genera ese tráfico tampoco se pueden asignar a un canal en los reportes. Según el equipo de Palladium Hotel Group, aproximadamente el 35% de las reservas que aparecían en GA4 no podían asociarse a la fuente que las había generado. Reservas reales, registradas como evento, pero sin atribución utilizable para tomar decisiones de inversión.
La proporción tiene sentido: no todo el tráfico cuya atribución se pierde convierte al mismo ratio que el tráfico bien atribuido, por lo que un gap del 40% en atribución de tráfico se traduce en un gap algo menor —pero todavía importante— en atribución de reservas. Una de cada tres reservas, aproximadamente, ocurría sin que el equipo supiera con certeza qué campaña, qué canal o qué decisión de marketing la había generado.
Cuando SealMetrics empezó a atribuir esas reservas al canal que realmente las había originado, cambió no solo el volumen reportado por canal sino la composición del mix. Canales que parecían “caros” a la luz del stack anterior se revelaban rentables; campañas que parecían estrella resultaban ser pasajeras que recogían demanda generada por otros canales.
“Hoy por hoy todos los players están contentos. Los datos son neutrales, no hay caja negra y todos han aceptado estos valores como la referencia.”
Toni Andújar · Director Digital y Venta Directa · Palladium Hotel Group
Por qué este caso importa
El mismo principio aplicable a cualquier compra programática.
Lo que Palladium Hotel Group hizo con DV360 se puede replicar con cualquier plataforma de compra basada en inventario múltiple: Display, Native, Connected TV, Audio. El patrón es idéntico: sin atribución completa, no hay modelo de medición posible. Con atribución completa, el Coste por Búsqueda —o cualquier proxy de intención cercano al producto— se convierte en la palanca para rebalancear el mix.
Lo que esto desbloquea en el día a día.
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Coherencia entre departamentos
Canal Directo, eCommerce y dirección ven los mismos números. No hay cuatro versiones de la misma campaña circulando por la organización.
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Decisiones de inversión defendibles
Cuando se recorta presupuesto de un canal o se escala otro, la decisión se sostiene sobre un dato que ningún stakeholder puede impugnar por sesgo.
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Menos reuniones de reconciliación
El tiempo que antes se iba en cuadrar cifras entre herramientas se libera para el análisis y la optimización reales.
La lección para otras marcas: precisión y neutralidad son la feature.
Las buenas herramientas de analítica se evalúan por dos criterios distintos que a menudo se confunden en el mismo pitch: la precisión del dato (cuánto se acerca a la realidad) y la neutralidad del dato (cuánto depende de quién lo reporta). Casos como el de Palladium Hotel Group muestran por qué las dos cosas importan, y por qué hacen falta las dos a la vez.
La precisión es la base. SealMetrics mide sin modelar, sin samplear, sin estimar: captura el 100% de los eventos que suceden en el site y los procesa tal cual. En una era en la que GA4 reporta medias estadísticas derivadas de modelos data-driven —estimaciones, no mediciones—, tener el dato exacto es la primera condición para tomar decisiones defendibles.
La neutralidad es lo que convierte ese dato exacto en un lenguaje común. Las plataformas publicitarias también son precisas en su propio dominio —Meta sabe perfectamente qué usuarios vieron sus anuncios, Google sabe qué clics generaron sus ads—, pero cada una reporta con el sesgo natural de su negocio: atribuirse el máximo de conversiones posibles. Un dato preciso sin neutralidad sigue siendo parcial. Un dato neutral sin precisión no es útil. Lo que desbloqueó el caso de Palladium Hotel Group es tener ambas cosas en la misma fuente.
Cualquier organización con más de un departamento tocando la cuenta de marketing y más de un partner externo mirando los mismos números vive, silenciosamente, el mismo problema. La solución no es tener datos más precisos en una de las partes. Es tener una fuente cuya precisión y cuya neutralidad acepten todas las partes como legítimas antes de empezar a discutir qué hacer con ellos.
Caso de estudio elaborado a partir de una conversación con Digital & Direct Sales Director, Digital & Direct Sales Director de Palladium Hotel Group, en abril de 2026. Todas las cifras citadas proceden de estimaciones propias del equipo de Palladium Hotel Group basadas en su comparación interna entre SealMetrics, las herramientas de analítica previas de la compañía y su booking engine. Los porcentajes reflejan la lectura del cliente sobre su propia operación, no un benchmark de SealMetrics.
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