Etsy Toolkit — Excel Edition Etsy Toolkit — Edición Excel

Por qué un Plan B en Excel

El GL + P&L generator en el navegador es la herramienta principal. Pero no todos los contadores o sellers de Etsy quieren análisis en tiempo real corriendo en una pestaña del browser. Algunos quieren su data en su propia máquina, en un formato que todo accountant ha abierto al menos una vez hoy, sin suscripción y sin login.

La edición Excel existe para cubrir esa audiencia. La misma opinión contable, distinta superficie: los cuatro asientos, el desglose por fee y la lógica de cierre a nivel de período son idénticos — la experiencia de usuario es un solo workbook offline que refresca el pipeline completo con un click.

Qué hace diferente a esta versión del browser tool

La edición Excel no es un port 1:1. El browser tool lee tu CSV en tiempo real; Excel embebe la lógica permanentemente dentro del workbook:

Todo el pipeline — normalización del CSV, generación de asientos, agregación por período y dashboard — vive dentro de un solo archivo Excel. Un click refresca todo.

Arquitectura — 8 hojas, un modelo de datos

El usuario solo interactúa con cuatro hojas. Las otras cuatro son documentación, validación y la capa que alimenta al modelo.

De cara al usuario

• README — setup en 30 segundos, licencia, contacto.
• Listings — tabla editable de productos con COGS por unidad. Alimenta los cálculos de margen.
• Pricing Calculator — herramienta standalone. Inputs (Item Price, Shipping, Ad Spend) → outputs (All Fees, Net Margin %, Break-even Price). Fórmulas puras, no depende del modelo.
• Dashboard — la pantalla del inicio de esta página. Slicer de período + cuatro tarjetas KPI con CUBEVALUE + un PivotChart de tendencia + el detalle del período agrupado por JE.

Modelo + soporte

• Transactions — una fila por orden completada, output de Power Query (auto-generada, no editable por el usuario).
• Journal Entries — GL cascada: JE 1 / JE 2 / JE 3 / JE 4 por período, una fila por línea de Dr/Cr.
• Periods — la tabla dimensión: una fila por mes con Effective Fee %, Net Margin %, AOV.
• M Code — el script M completo de Power Query como texto plano, listo para pegar en el Advanced Editor de cualquier workbook limpio para auditoría o reutilización.

A través de esas 8 hojas viven 135 fórmulas — la lógica del Pricing Calculator, los joins de Listings, las llamadas CUBEVALUE del Dashboard y los chequeos de validación en la hoja Journal Entries.

El pipeline de Power Query — cinco queries encadenados

La misma lógica de normalización del CSV del browser tool se vuelve cinco queries encadenados dentro del workbook. El usuario apunta el archivo a su CSV y clickea Refresh.

1. qry_Raw — lee el CSV, quita el BOM UTF-8, reemplaza el placeholder literal --, saca símbolos de moneda, castea fechas y decimales.
2. qry_Transactions — filtra a sale orders, consolida los refunds parciales con la orden original, joinea Listings para traer COGS, output una fila por orden completada.
3. qry_FeeBreakdown — aplica las reglas de fees Etsy por transacción: Listing Fee $0.20, Transaction Fee 6.5% de (item + shipping + discount), Payment Processing 3% × (item + shipping) + $0.25 (excluyendo sales tax), Offsite Ads 12% o 15% según status del seller.
4. qry_JournalEntries — agrupa por Período y emite los cuatro JEs como filas de Dr/Cr en cascada.
5. qry_Periods — agrega Gross, Fees, Net Cash, Effective Fee %, Net Margin %, AOV por mes.

Los dos queries intermedios (qry_Raw, qry_FeeBreakdown) cargan como Connection Only; los tres terminales más la tabla editable Listings cargan al modelo Power Pivot.

// extracto de qry_Raw (M)
let
    Source = Csv.Document(File.Contents(SourcePath), [Delimiter=",", Encoding=65001]),
    Promoted = Table.PromoteHeaders(Source, [PromoteAllScalars=true]),
    Cleaned = Table.ReplaceValue(Promoted, "--", null, Replacer.ReplaceValue, {"Amount","Fees & Taxes","Net"}),
    NoCurrency = Table.TransformColumns(Cleaned, {{"Amount", each Number.FromText(Text.Replace(Text.Replace(_,"$",""),",","")), type number}}),
    Typed = Table.TransformColumnTypes(NoCurrency, {{"Date", type date}})
in
    Typed

El script M completo va en la hoja M Code para que cualquiera revisando el workbook pueda auditar cada transformación sin abrir el Advanced Editor.

El modelo de datos — un star schema chico

Tres tablas (fact-ish + dimensiones), dos relaciones, y el dashboard nunca tiene que hacer VLOOKUP.

Listings ──many-to-one──> Transactions ──many-to-one──> Periods
                              JournalEntries ──many-to-one──> Periods

Transactions y JournalEntries se relacionan con Periods, así que un solo Period slicer en el Dashboard filtra todos los visuales coherentemente — tarjetas KPI, trend chart y detalle JE-por-período se redibujan juntos.

Es la misma forma star-schema que los equipos de AP arman para cualquier framework de reconciliación: tablas dimensión para tiempo y entidad, tablas fact para eventos, relaciones en el modelo en vez de fórmulas en cada celda.

Por qué CUBEVALUE para los KPIs (y no pivot tables)

CUBEVALUE devuelve un escalar del modelo de datos, así que cada tarjeta KPI es una celda limpia — sin headers de pivot embebidos, sin filas extra. Visualmente se lee como un número terminado, no como fragmento de reporte. Y es portátil: copias la celda, la fórmula viaja con ella, el lookup al modelo se mantiene.

=CUBEVALUE("ThisWorkbookDataModel",
   "[Measures].[Gross Sales]",
   "[Periods].[Period].&[2026-02]")

El trend chart, que tiene que mostrar todos los períodos sin importar el slicer, es un PivotChart aparte deliberadamente desconectado del slicer de Período. Las tarjetas KPI y el pivot de detalle JE quedan conectados al slicer. Dos modos visuales, una sola pantalla, sin conflicto.

Validación — statements reales de Etsy, cada JE cuadra

Esto no es un diseño en papel. El workbook fue validado contra dos monthly statements reales de Etsy:

• Octubre 2025 — mes de volumen mixto con refunds, reembolsos parciales y cargos de Offsite Ads.
• Febrero 2026 — mes limpio usado como ejemplo reproducible insignia.

Para Feb 2026 el workbook reproduce los números reales del seller al centavo:

En los dos períodos todos los asientos cuadran Dr = Cr. La hoja Journal Entries lleva una columna de chequeo por JE que marca cualquier mismatch; en el workbook validado muestra cero diferencias en cada fila, punto.

El fee efectivo de 31% sobre $220.54 bruto es exactamente el gap que el toolkit fue construido para exponer — el seller se lleva $122.94 de cada $220.54, no $220.54. Verlo en el dashboard es justamente el punto.

Qué demuestra esta versión

El browser tool muestra parseo de CSV en JavaScript, lógica contable en el browser y generación de P&L en tiempo real. El build Excel muestra otro stack de skills — uno que los hiring managers de AP y contabilidad piden literalmente por nombre:

La misma opinión contable. Otra herramienta. Las dos entregadas.