Embudo en la herramienta.

Casi todas las empresas de 2 a 5 millones tienen analítica puesta. Muy pocas tienen el embudo dentro. La diferencia no es de herramienta: es que en un caso hay cinco números viviendo cada uno en su gráfico, y en el otro hay una secuencia con la conversión de cada salto calculada ahí mismo.

La regla es corta y no admite matices: si tu equipo o tu agencia no puede enseñarte el embudo completo dentro de la herramienta de analítica —no en un Excel aparte—, no tienes setup. Tienes gráficos sueltos. Y con gráficos sueltos toda conversación sobre resultados es una discusión de opiniones, no de datos.

El malentendido de fondo es creer que el camino del cliente es corto. No lo es. Entra por un anuncio, aterriza en una categoría y no en la ficha, mira un producto y se va. Vuelve días después por un email o por retargeting, mete algo en el carrito y lo abandona otra vez. Llega por fin al checkout, ve el gasto de envío y se va. Ese recorrido no cabe en un número: cabe en un embudo.

Los dos lados de arriba tienen exactamente los mismos datos: 40.000 sesiones, 18.000 visitas a ficha de producto, 4.200 carritos, 2.400 checkouts iniciados y 960 pedidos —un mes de ejemplo, con los volúmenes redondeados para que la cuenta se siga de cabeza—. La izquierda es lo que reporta casi cualquier panel. La derecha ya te dice que entre la ficha y el carrito solo pasa el 23,3%, y eso sí es una frase con la que se puede entrar en una reunión.

Uno. Dibuja el journey a mano. Nada de Miro, Canvas ni Lucidchart todavía: papel. Qué tiene que pasar, en qué orden, para que alguien acabe comprando. Y enséñaselo a dos o tres personas de la compañía antes de darlo por bueno. Ese paso parece una tontería y no lo es: sirve para confirmar que trabajas con un modelo real y no con una opinión tuya de llevar meses mirando el mismo negocio.

Dos. Dos métricas por etapa. A cada paso le pones la conversión de ese paso y el tráfico que llega hasta él. No una: las dos. Una etapa que convierte al 60% pero a la que llegan cuatrocientas personas no es la misma conversación que una que convierte al 20% con veinte mil dentro.

Tres. Un evento por etapa, no una URL. Los pasos se montan sobre eventos disparados desde el gestor de etiquetas, no sobre páginas vistas. Un sistema de medición montado sobre URLs se rompe el día que cambia la plantilla o el día que el checkout pasa a ser de una sola página. En un eCommerce el mínimo es sesión, ficha de producto, carrito, checkout y pedido; en un SaaS, registro, momento de valor y pago; en un negocio de venta con reunión, visita, formulario, reunión agendada, reunión celebrada y contrato.

Cuatro. Míralo dentro. GA4 con Clarity encima cubre el caso web. Si vendes producto y necesitas construir embudos a menudo, Amplitude y Mixpanel hacen el mismo trabajo con informes de embudo bastante más cómodos. Lo que no cambia con la herramienta es el objetivo: ver el embudo dentro de ella, no en una hoja de cálculo al lado.

Así queda el ejemplo cuando el montaje está hecho: de 40.000 sesiones pasan a ficha el 45,0%, de ahí al carrito el 23,3%, del carrito al checkout el 57,1% y del checkout al pedido el 40,0%. Acumulado sobre el total: 45,0%, 10,5%, 6,0% y 2,4%. La conversión global —ese 2,4% que es el número que se enseña el lunes— no es un dato independiente: es solo el resumen de los otros cuatro.

Y hay una segunda vista que se pide en el mismo montaje y que casi nadie pide: la ruta inversa. Qué pasos siguió de verdad quien sí compró. La ida te dice dónde está la fuga; la vuelta te dice qué recorrido replicar en campañas y en la propia web.

Ordenados por gente perdida, los cuatro saltos del ejemplo quedan así: 22.000 personas entre la sesión y la ficha, 13.800 entre la ficha y el carrito, 1.800 entre el carrito y el checkout y 1.440 entre el checkout y el pedido. La tentación es ir a por el primero porque es el más gordo. Casi siempre es un error: esa caída suele ser calidad de tráfico, y se arregla en la campaña, no en la web.

El veredicto sale de cruzar tres cosas: cuánta gente pierdes en el salto, qué conversión tiene ese salto hoy y cuánto cuesta moverlo. El último tramo del ejemplo pierde 1.440 personas —el número más pequeño de los cuatro— y es el que más veces paga el trabajo: en un cliente marketplace el problema nunca fue la creatividad del anuncio, era el checkout, y quitar elementos clicables que generaban fugas dobló las ventas, un x2 que se sostuvo en el tiempo, sin tocar ni una sola campaña. Ese hallazgo no sale de mirar el ROAS: sale de tener el embudo montado y ver dónde se caía la gente. Un salto arreglado baja el coste de adquisición sin tocar una sola puja, y eso acorta el payback más rápido que cualquier negociación con la plataforma.

Ojo con el reflejo automático de convertirlo todo en un asunto de CRO. La interfaz puede estar perfecta y el problema seguir siendo el producto, el precio o el tráfico que le estás mandando. El embudo delimita el sitio; la causa hay que ir a buscarla. Y en cuanto lo segmentas por canal aparece el otro melón, el de la atribución: last-click te dirá que un canal cerró la venta y multi-touch que fue otro quien la calentó tres días antes. Ninguno miente del todo y los dos pueden estar equivocados a la vez.

Lo que se le exige a quien lleva la cuenta, en una frase: que abra la herramienta en la reunión y enseñe el embudo entero, segmentado por canal, con la ruta inversa al lado. Si para eso tiene que salir a un Excel, la respuesta ya la tienes. Una advertencia de operador antes de montar el número: la analítica puede tardar hasta 24 horas en mostrar algunos datos personalizados, así que no entres en pánico un lunes porque una etapa no cuadre. Espera al martes antes de tocar nada.