Cómo analizar un embudo de conversión con las métricas calculadas de Google Analytics

Anteriormente hemos hablado en nuestro blog sobre cómo las métricas personalizadas pueden enriquecer tus análisis y mejorar las visualizaciones de datos. Pero estas métricas por si solas en valores absolutos nos dan poca información. No es lo mismo decir «he vendido 200 relojes» que decir «he vendido el doble de relojes que el mes pasado». Las métricas siempre nos dan más información en valores relativos, y por eso las métricas calculadas son imprescindibles para hacer análisis que aporten valor a nuestro negocio.

Vamos a coger como ejemplo el funnel de un proceso de suscripción a un periódico. En este periódico, algunos de los artículos van bajo suscripción y al entrar en el artículo aparece un muro de pago, conocido como Paywall. El funnel en este de tipo de negocio es el siguiente:

  1. Paso 1 – Impacto del muro
  2. Paso 2 – Clic en el CTA del muro
  3. Paso 3 – Elegir el tipo de suscripción
  4. Paso 4 – Añadir datos personales
  5. Paso 5 – Método de pago
  6. Paso 6 – Suscripción confirmada

Primero de todo, necesitamos crear las métricas personalizadas para cada uno de estos pasos. Si no las tienes creadas, en este artículo te explicamos paso a paso cómo configurar las métricas personalizadas.

Una vez creadas, vamos a generar los dos tipos de métricas calculadas indispensables para cualquier funnel de conversión: la tasa de conversión y la ratio de caída.

Cómo calcular la tasa de conversión de un funnel con métricas calculadas

Entendemos como tasa de conversión el porcentaje de usuarios que completan una acción sobre el total de usuarios. Vamos a crear un CR para cada paso, por lo que el porcentaje de la tasa será cada vez mayor conforme avanzamos en el proceso. Una vez completado veremos dentro de Google Analytics algo como: «el 15% de las personas que ven el muro han hecho clic al CTA, un 8% han elegido suscripción, un 5% añade los datos personales, un 3% introduce el método de pago y un 2% completa la compra».

Las tasas de conversión las calculamos así:

  1. Tasa de conversión Paso 1 = Paso 2 / Paso 1
  2. Tasa de conversión Paso 2 = Paso 3 / Paso 1
  3. Tasa de conversión Paso 3 = Paso 4 / Paso 1
  4. Tasa de conversión Paso 4 = Paso 5 / Paso 1
  5. Tasa de conversión Paso 5 = Paso 6 / Paso 1

Ya definidas las métricas calculadas, vamos a crearlas en la configuración de la vista en la que queremos utilizar las métricas calculadas. Es importante tener en cuenta que, aunque las métricas personalizadas son a nivel de propiedad y aparecerán en todas nuestras vistas, son a nivel de vista y solamente aparecerán en la que la creemos.

Dentro de la configuración de vista, entramos en la opción de «Calculated Metrics» y clicamos en «New Calculated Metric». Ahora añadimos el nombre de nuestra métrica calculada, elegimos el formato «Percent» y escribimos la fórmula con el nombre que le hayamos dado a nuestras métricas personalizadas. Ahora ya podemos utilizarla en Custom Reports.

Conforme vayamos creando los diferentes pasos, podremos añadirlos a los Custom Report y tener una visión completa de la conversión de cada uno de los pasos.

Ratios de caída en funnels de conversión

Las ratios de conversión que acabamos de crear nos dan una visión global del funnel de conversión, pero para centrarnos en más detalle en el rendimiento de cada paso, es más eficaz utilizar ratios de caída. Esta métrica nos sirve para contestar preguntas como: ¿en qué paso del funnel pierdo a más usuarios? Tener identificados los «puntos débiles» de nuestros funnels con estas métricas nos ayudará a optimizar nuestras estrategias de CRO.

Siguiendo el ejemplo del paywall, los cálculos de cada paso son:

  1. Caída del Paso 1 al paso 2 = ( Paso 2 – Paso 1 ) / Paso 1
  2. Caída del Paso 2 al paso 3 = ( Paso 3 – Paso 2 ) / Paso 2
  3. Caída del Paso 3 al paso 4 = ( Paso 4 – Paso 3 ) / Paso 3
  4. Caída del Paso 4 al paso 5 = ( Paso 5 – Paso 4 ) / Paso 4
  5. Caída del Paso 5 al paso 6 = ( Paso 6 – Paso 5 ) / Paso 5

Las creamos siguiendo el mismo proceso que cualquier métrica calculada. El resultado serán porcentajes negativos que nos indicará la cantidad de usuarios que han abandonado el funnel.

Cómo visualizar funnels de métricas calculadas

Una vez tenemos todas las métricas creadas, podemos ver los datos directamente en un Custom Report en Google Analytics o generar visualizaciones en Data Studio o en cualquier visualizador de datos como Tableau. Este ejemplo es una visualización rápida en Tableau, donde las barras son las tasas de conversión y a la derecha tenemos las caídas de cada paso:

Para más visualizaciones sencillas, aprende nuestros trucos imprescindibles de Tableau.

ANTERIOR
SIGUIENTE

TIPS DE EXPERTOS

Suscríbete para impulsar tu negocio.

ÚLTIMOS ARTÍCULOS

ChatGPT vs DeepSeek: un enfrentamiento de inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una tecnología del futuro para convertirse en un componente esencial de la transformación digital que enfrentan las empresas hoy en día. Herramientas como ChatGPT y DeepSeek han revolucionado la manera en que interactuamos con los datos, permitiendo automatizar procesos, optimizar la toma de decisiones y mejorar la experiencia del usuario.

La importancia de validar propiedades en CRM

En el mundo actual de los negocios, la gestión de las relaciones con los clientes (CRM) se ha convertido en una herramienta esencial para empresas de todos los tamaños. La capacidad de almacenar y analizar información detallada sobre los clientes puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

Comprendiendo el código a través de la IA

En un mundo donde la transformación digital está revolucionando todos los sectores, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones en las empresas. La automatización de procesos, la visualización del flujo de ejecución del código y el análisis de grandes volúmenes de datos están llevando la analítica digital y el CRM a nuevas alturas. En este artículo, exploramos cómo las herramientas de IA, como LLaMA, están impactando la analítica digital y cómo estas tecnologías se integran de manera efectiva en las empresas, tanto en el ámbito B2B como B2C.

¿Qué es Deepseek y cómo está transformando el mundo de la IA?

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha captado la atención de empresas y consumidores por igual. A medida que nos adentramos en 2025, la expectativa de que la IA transformará diversos sectores es cada vez más palpable. Un actor emergente que promete cambiar este panorama es Deepseek, una plataforma que, según un artículo publicado en Medium, se presenta como una innovación disruptiva en el mundo de la analítica avanzada.

data
Mallorca 184, 08036
Barcelona, Spain