Nuestro listado de Preguntas Frecuentes
En esta sección podrás obtener respuesta a dudas que otros usuarios ya tuvieron antes de comprar la herramienta.
¿Qué es exactamente LG DataOne?
¿Para quién está pensada esta herramienta?
¿Qué puedo hacer con LG DataOne que no hago hoy con GA4 sólo?
¿Necesito conocimientos técnicos para empezar?
¿LG DataOne se integra con las herramientas que ya uso?
¿Me sirve si sospecho que mi GA4 no está bien configurado?
¿Puede ayudarme a mejorar la conversión de mi web?
¿La herramienta me dice qué test o mejoras debería hacer?
¿Necesito depender del equipo de desarrollo para implementar cosas nuevas?
¿LG DataOne solo sirve para analítica o también para detectar problemas de rendimiento?
¿Qué necesito para empezar a usar LG DataOne?
Sólo conectar tu propiedad de GA4 y tu web. Opcional: acceso a GTM (solo lectura), CMP/consent manager y, si quieres, herramientas cualitativas (Hotjar/Clarity/Smartlook). En 10–15 min queda listo.
¿La auditoría modifica mi web o mis etiquetas?
No. Es 100% lectura: rastreamos páginas, leemos dataLayer, analizamos red y configuraciones. Las correcciones se entregan como pasos y snippets, pero tú decides implementarlas.
¿Qué integra LG DataOne?
GA4, GTM (web y server-side), Consent Mode v2/CMP, Google Ads y Search Console. Opcional: BigQuery, Hotjar, Clarity, Smartlook, CrazyEgg y CDNs para WPO.
¿Qué problemas detecta en GA4 y GTM?
Faltas de etiqueta, duplicados, mezclas GTM/gtag, eventos inconsistentes, dataLayer incompleto, errores de consentimiento, tráfico interno, exclusión de referrers, ecommerce parcial y más.
¿Cómo valida el Consent Mode v2?
Simulamos deny→grant, verificamos señales del CMP, chequeamos gcs y que GA4/Ads solo disparen tras el consentimiento, sin PII ni cookies indebidas antes de aceptar.
¿El DataLayer Checker qué comprueba exactamente?
Estructura (event, ecommerce.items[], value, currency), tipos/valores, duplicados, timing (SPA/redirect) y nombres recomendados GA4. Entrega evidencias y fixes priorizados.
¿Qué mide la auditoría WPO (velocidad)?
Core Web Vitals (LCP, INP, CLS) por dispositivo/plantilla/país, waterfalls, peso de JS/CSS/terceros, caché/CDN e impacto estimado en conversión con comparativas antes/después.
¿Cómo funciona el módulo de CRO con IA?
Cruza datos cuantitativos y cualitativos y tu histórico de tests para generar hipótesis, priorizarlas (impacto×esfuerzo), proponer variantes y calcular tamaño de muestra/duración.
¿Afecta al rendimiento o a la seguridad de mi web?
No inyectamos código permanente ni escribimos en tu sitio. Las verificaciones son del lado del crawler y mediante APIs oficiales. Cumplimos buenas prácticas y límites de rastreo.
¿Puedo usarlo en varios entornos o dominios?
Sí. Soporta producción/staging y múltiples dominios o subdominios. Puedes filtrar por entorno y excluir tráfico de pruebas.
¿Qué incluye la prueba y qué soporte tengo?
La prueba de 14 días incluye las funcionalidades contratadas según el plan sin coste alguno. Pasado los 14 días se empezará a cobrar según precio del plan escogido.
¿Cómo detecta errores comunes de configuración en GA4 (eventos mal nombrados, etc.)?
Mediante un crawler + APIs de GA4 y GTM. Para cada URL revisamos qué etiquetas disparan, leemos el payload en tiempo real (DebugView/Measurement Protocol), comparamos eventos/params con los nombres recomendados de GA4, marcamos duplicados, params faltantes o con tipo incorrecto (string vs number), “(not set)”, ecommerce incompleto, conversiones no marcadas, doble tracking GTM/gtag, exclusiones de referer, filtros de tráfico interno y retención/identidad. Entregamos evidencias (URL, request, evento, diff esperado vs recibido) y pasos de arreglo priorizados.
¿Cómo funciona la inyección de data-components y dataLayer sin tocar código?
Solo necesitas instalar una vez un pequeño “loader” (vía GTM – etiqueta HTML personalizada– o un snippet en tu WP). Desde Data One defines selectores CSS y atributos (data-component, data-action, etc.), y la plataforma los inyecta en el DOM cuando coincide la URL/plantilla. También puede empujar al dataLayer eventos derivados (clics, submits) con el formato que elijas. Requisitos: permiso Editor en tu GTM (para colocar el loader) o acceso a tu WP para pegar el snippet. No hace falta tocar el repositorio ni desplegar código cada vez.
¿Qué comprobaciones realiza LG DataOne sobre Consent Mode v2 y cómo simula escenarios?
Simulamos deny → grant y cambios de preferencias con un navegador headless. Verificamos:
- Que no haya hits de GA4/Ads antes del consentimiento.
- Presencia/valor del parámetro gcs y estados analytics_storage / ad_storage.
- Eventos de consentimiento en GTM (Consent Initialization / Consent Update).
- Ausencia de cookies/PII antes de aceptar.
- Disparo correcto tras el “grant”.
Si falla algo, mostramos payloads, capturas y regla/etiqueta implicada.
¿Qué integraciones con herramientas de mapas de calor y grabación (Hotjar, Microsoft Clarity, Smartlook, CrazyEgg) hay?
Dos niveles:
- Detección y verificación: comprobamos script/cuenta por página, carga y estado.
- Enriquecimiento opcional (read-only): si conectas sus APIs, traemos métricas básicas (nº sesiones, rage clicks, dead clicks, scroll depth) y enlaces directos a heatmaps/grabaciones de la URL auditada, para que la evidencia cualitativa acompañe a los hallazgos.
¿Qué métricas o evidencia ofrece LG DataOne para estimar el impacto de sus propuestas de CRO (por ejemplo, uplift esperado)?
Para cada hipótesis entregamos: tasa base (CR, micro-conversiones), MDE y tamaño de muestra/duración, valor por conversión, scoring ICE/PIE (Impacto, Confianza, Esfuerzo) y una estimación de uplift (rango) con impacto económico potencial = tráfico elegible × uplift × valor. Se adjuntan segmentos GA4, capturas de evidencia (heatmaps/eventos) y plan de medición.
¿Cómo compara LG DataOne con herramientas de auditoría/monitorización de etiquetas como Tag Assistant, Ghostery, ObservePoint?
- Más profundo en GA4/GTM/Consent/dataLayer (payload y esquema, no solo presencia).
- No-code tracking (data-components) y fixes accionables priorizados.
- CRO asistido por IA (hipótesis, tamaño de muestra) y WPO/Core Web Vitals en el mismo panel.
- Menos cobertura de vendors “exóticos” que un scanner genérico, pero más calidad de dato para GA4/Ads y funnels de conversión.
¿La IA que genera propuestas de tests A/B explica la hipótesis, el segmento objetivo, la métrica de éxito y el riesgo?
Sí. Cada propuesta incluye: Hipótesis (causa-efecto), insight que la respalda, segmento candidato (p. ej., mobile/new vs returning), métrica primaria y secundarias, riesgos/supuestos, variantes propuestas (copy/UX), tamaño de muestra/duración y plan de medición (eventos GA4). Export a VWO/Optimizely/AB Tasty (o CSV).
