Si ya sabes armar un dashboard en Looker Studio pero cada vez que necesitas una métrica nueva terminas copiando una fórmula de un tutorial sin entender qué hace, este post es para ti. Los campos calculados son lo que separa un reporte que solo muestra números de uno que responde preguntas de negocio, y la mayoría de analistas usa 2 o 3 funciones de las más de 80 disponibles. En Introducción a Looker Studio le dedicamos un módulo entero a esto; aquí van las 7 que más vas a usar.
CASE: la base de cualquier categorización
CASE WHEN...THEN...ELSE END es la función que más cambia un reporte, porque convierte datos crudos en categorías que un gerente entiende. El ejemplo clásico: agrupar el tráfico de GA4 en "Buscadores", "Redes Sociales" o "Email" según el canal, en vez de mostrar 15 fuentes sueltas que nadie lee.
Las 4 funciones de texto que resuelven el 90% de los casos
- ▸REGEXP_MATCH(campo, patrón): devuelve verdadero o falso; perfecta para clasificar dentro de un CASE (por ejemplo, detectar si la fuente contiene "google" o "bing").
- ▸REGEXP_EXTRACT(campo, patrón): saca solo la parte que te interesa, como extraer el dominio de una URL con UTM.
- ▸REGEXP_REPLACE(campo, patrón, reemplazo): limpia texto, por ejemplo quitar "www." o normalizar mayúsculas y minúsculas.
- ▸REGEXP_CONTAINS(campo, patrón): similar a MATCH, pero no exige que todo el valor calce, solo una parte — útil cuando el dato trae texto extra alrededor.
Dos funciones que evitan que tu reporte se rompa
- ▸IFNULL(campo, valor_por_defecto): sin esto, un solo valor vacío puede convertir una suma o un promedio en un error visible para todo el equipo.
- ▸CONCAT(campo1, campo2, ...): arma un identificador único cuando necesitas cruzar datos de dos fuentes distintas, como unir un ID de Sheets con una tabla de BigQuery.
Aplicado a GA4, Sheets y BigQuery
Un caso real del módulo de manipulación de datos del curso: tomas el canal por defecto de GA4, lo agrupas con CASE + REGEXP_MATCH en 4 o 5 categorías de negocio, y usas IFNULL para que las sesiones sin canal asignado no rompan tu gráfico de barras. Si además conectas una hoja de Sheets con los costos de campaña, CONCAT te arma la llave para cruzarla con las sesiones de BigQuery sin tocar las tablas de origen.
Lo que nadie te dice: siempre duplica el reporte antes de probar una fórmula nueva. Un error de sintaxis en un campo calculado puede romper todos los gráficos que dependen de él, y lo notas cuando ya se lo mandaste a alguien.
Cómo seguir después de esto
El curso de Introducción a Looker Studio cubre estas funciones dentro del módulo de manipulación de datos, además de conectores nativos a GA4, Sheets y BigQuery y diseño de dashboards. Si quieres llegar con los datos ya limpios antes de que entren a Looker Studio, el curso de Análisis de Datos con Python te da esa pieza con pandas.
Y si tu meta es cerrar el perfil completo de Data Analyst —SQL, Python y visualización— la ruta Data Analyst de DataPath ordena esas piezas en un solo camino con proyectos reales.
3 funciones más que casi nadie usa (y deberían)
- ▸PERCENTILE y RANK: en vez de mostrar solo el promedio de ventas por vendedor, te dicen en qué posición relativa está cada uno — mucho más útil para una revisión de desempeño que un número suelto.
- ▸Campos calculados anidados: puedes meter un CASE dentro de otro CASE para manejar excepciones dentro de una categoría (por ejemplo, separar "Orgánico" de "Orgánico - Blog" solo cuando la URL de entrada contiene "/blog/").
- ▸Métricas calculadas a nivel de reporte vs a nivel de fuente de datos: definir el campo en la fuente de datos lo reutilizas en todos los reportes conectados a esa fuente; definirlo en el reporte solo sirve para esa página — un detalle que ahorra horas si manejas varios dashboards del mismo cliente.
Una diferencia que confunde a quien viene de Excel
En Excel, una fórmula vive dentro de una celda y se copia hacia abajo. En Looker Studio, un campo calculado se define una sola vez y se aplica a toda la dimensión o métrica en el reporte entero — no hay "arrastrar la fórmula". Eso significa que si tu lógica depende de una fila específica (como comparar una celda con la de arriba), Looker Studio no lo resuelve igual que una hoja de cálculo: ahí es donde conviene dejar esa parte en Sheets o BigQuery antes de que el dato llegue al reporte, y usar los campos calculados de Looker Studio para lo que sí les corresponde, que es reclasificar y combinar, no hacer cálculos fila por fila.
El error que más tira abajo un dashboard
Mezclar lógica de negocio compleja en un solo campo calculado gigante en vez de dividirla en 2 o 3 campos más simples. Un campo con cinco niveles de CASE anidados y tres REGEXP adentro es imposible de debuggear cuando algo falla, y en Looker Studio no hay un "paso a paso" para revisar dónde se rompió la lógica — tienes que probar cada pieza por separado. Separar la clasificación de canal, la limpieza de texto y el cálculo final en campos distintos cuesta un poco más de tiempo al armarlo, pero te ahorra horas el día que el dato de origen cambia de formato.
