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El panel de una tienda online muestra decenas de curvas. La mayoría son correctas, pocas sirven para decidir. Lo que ayuda a un directivo o a un responsable de e-commerce es un puñado de cifras revisadas cada semana a la misma hora, comparadas con la semana anterior, cada una con una pregunta clara: ¿qué cambio si esta cifra se mueve?
Esta guía propone cinco. Está dirigida a equipos de 20 a 500 personas que venden online, en Shopify o en otra plataforma, y quieren pasar menos tiempo mirando gráficos y más tiempo actuando sobre ellos.
¿Por qué cinco cifras y no cincuenta?
Porque una revisión semanal debe caber en un cuarto de hora. Con más de cinco indicadores, se comenta en lugar de decidir. Los cinco elegidos aquí cubren toda la cadena de una venta: llegan personas, una parte compra, por un determinado importe, algunas vuelven y queda un margen.
Lo que cuentan las cinco cifras, en orden
- Las visitas
Cuántas personas llegan, y desde dónde.
- La conversión
Qué proporción de ellas compra.
- El ticket medio
Cuánto aporta cada pedido.
- La repetición
Qué proporción de los clientes vuelve a comprar.
- El margen
Lo que queda una vez pagada la adquisición.
Una cifra aislada no dice nada. Una conversión a la baja con visitas en fuerte alza puede indicar simplemente una campaña que atrae a un público más curioso que comprador. Es la lectura cruzada la que permite decidir.
1. Las visitas, por fuente
El total de visitas halaga o inquieta sin explicar nada. Lo que cuenta es el reparto: búsqueda orgánica, publicidad, correo electrónico, redes sociales, acceso directo. Una fuente que cae de una semana a otra apunta a una causa precisa (una campaña en pausa, un correo que no salió, una página que perdió su posicionamiento).
Cuidado con el tráfico de bots. La propia ayuda de Shopify advierte que la tasa de conversión puede parecer más baja de lo esperado debido al tráfico de bots y propone filtrar el tráfico humano. Un pico de visitas sin ninguna venta merece ese filtro antes de sacar conclusiones.
2. La tasa de conversión
Es la proporción de visitas que terminan en una compra. Shopify la calcula así: las sesiones que completaron el pago, divididas entre el total de sesiones. Su informe sobre el comportamiento de los visitantes detalla también las etapas intermedias: las sesiones con un artículo añadido al carrito y luego las que llegaron al pago.
Estas etapas indican dónde se pierde la venta. Muchos artículos añadidos al carrito y pocos pagos: revise los gastos anunciados tarde y el proceso de compra, temas de nuestro artículo sobre la recuperación de carritos abandonados. Pocos artículos añadidos al carrito: es la ficha de producto la que no da suficiente confianza, y lo que busca el comprador antes de pagar ofrece la lista que debe comprobar.
3. El ticket medio
El ticket medio, según la definición de Shopify, se calcula restando los descuentos de las ventas brutas y dividiendo después entre el número de pedidos. Se mueve cuando cambia la oferta: un umbral de envío gratuito, un lote, un producto complementario propuesto en el momento adecuado o, al contrario, un descuento demasiado generoso.
Sígalo junto con la tasa de conversión. Una promoción que hace subir la conversión y bajar el ticket medio no ha reportado necesariamente más: es la quinta cifra la que decide.
4. La proporción de clientes que vuelven
Es la proporción de clientes del periodo que ya habían hecho un pedido antes. La ayuda de Shopify da un rango orientativo:
de clientes que vuelven, el rango que muestran la mayoría de las tiendas según Shopify
La misma página recuerda por qué esta cifra importa: una tasa más alta reduce los costes de adquisición. Un cliente que vuelve no se vuelve a comprar con publicidad. Si esta proporción baja, revise la calidad de los envíos, el servicio posventa y los correos que siguen al primer pedido; nuestra guía de email marketing detalla estos envíos.
5. El margen tras la adquisición
La facturación no paga los salarios; el margen, sí. Shopify define el margen bruto como las ventas netas menos el coste de la mercancía vendida, y precisa que solo es correcto si ese coste está registrado en la tienda. Si no es así, es la primera tarea.
Reste después lo que la semana ha costado en publicidad y comisiones. Una campaña de Google Shopping que genera facturación con margen nulo ocupa al equipo sin aportar nada; lo que hace subir o hundirse una campaña de Google Shopping se mide con este criterio.
Lo esencial
Una cifra seguida es una cifra que desencadena una acción
Para cada una de las cinco, escriba de antemano lo que hará si baja claramente. Sin esta regla, la revisión del lunes se convierte en un comentario de gráficos.
¿Cómo mantener la revisión cada semana?
Lo más difícil no es elegir las cifras, sino revisarlas todos los lunes. Tres hábitos ayudan:
- La misma ventana: de lunes a domingo, comparada con la semana anterior y con la misma semana del año pasado cuando la actividad es estacional.
- El mismo lugar: un único cuadro, enviado automáticamente, en lugar de cinco pantallas que abrir. Nuestro artículo sobre el reporting de marketing automatizado muestra cómo hacer que se envíe solo.
- Una decisión escrita: una línea por semana, aunque sea «nada que cambiar».
Este ritmo vale también para los datos de producto. En una tienda online de peluches que estamos poniendo en orden, revisamos 653 productos y definimos 26 campos antes de enriquecer 481 fichas, todas revisadas (método detallado en nuestro artículo sobre las fichas de producto y la IA): un catálogo limpio hace legibles las cifras por producto, mientras que un catálogo desordenado las enturbia.
Lo que estas cifras no dicen
Describen, no explican. Una conversión a la baja puede deberse a una rotura de stock, a un competidor que rebaja sus precios, a un fallo en móvil o a un tiempo inusual. El cuadro dice dónde buscar; la causa se encuentra mirando el sitio, las opiniones de los clientes y las campañas. Y la propia plataforma cuenta: elegir entre Shopify o Medusa decide también qué informes están disponibles sin desarrollo, mientras que cada aplicación añadida puede alterar la velocidad y, por tanto, la conversión. Por último, un feed limpio condiciona las ventas en Google Shopping y los marketplaces.
Si va a rehacer su tienda o quiere poner en orden estas cifras, nuestro acompañamiento de e-commerce empieza con una revisión de su catálogo, su tráfico y sus informes.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es una buena tasa de conversión para una tienda online?
No existe una cifra universal: depende del sector, del precio de los productos, de la proporción de tráfico móvil y de las fuentes de visitas. La referencia más útil es su propio historial, semana tras semana, filtrando el tráfico de bots. Una conversión que baja durante varias semanas merece una investigación, sea cual sea su valor absoluto.
¿Hay que seguir estas cifras cada día?
Rara vez. De un día a otro, las cifras de una tienda varían mucho sin significado: un día festivo, una campaña que arranca, un correo enviado. La semana suaviza estas diferencias y deja tiempo para actuar. Vigile a diario las alertas técnicas (pago caído, sitio lento), no los indicadores de venta.
¿Por qué mis cifras difieren entre Shopify y Google Analytics?
Porque no cuentan de la misma manera: definición de una sesión, filtrado de bots, rechazo de cookies, atribución de las ventas a una fuente. Elija una herramienta de referencia para cada cifra y aténgase a ella. Comparar dos herramientas entre sí hace perder tiempo; comparar una misma herramienta de una semana a otra permite decidir.
¿Qué cifra seguir primero si no sigo ninguna?
El margen tras la adquisición, si el coste de la mercancía está registrado; si no, la tasa de conversión con sus etapas intermedias. La primera dice si la tienda gana dinero; la segunda, dónde se pierden las ventas. Las otras tres vienen después, una vez que esta base se revisa cada semana.
Fuentes
Jim · fundador de Brain Plus AI
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