Calculadora de embudo de conversión

Esta calculadora responde una pregunta distinta a la de sus hermanas. La calculadora de tasa de conversión mide un solo número, la tasa de todo el sitio, y la compara con el sector. La calculadora de impacto en los ingresos traduce una ganancia de tasa en dinero. Aquí el tema es el camino: dónde desaparece la gente entre la primera visita y la conversión, y cuál de esas fugas conviene tapar primero.

Cómo usarla

1. Escribe el nombre de cada etapa de tu embudo, de arriba hacia abajo, en el orden en que la persona pasa por ellas.
2. Pon cuántas personas llegaron a cada etapa en el mismo periodo (misma base: usuarios únicos o sesiones, nunca mezclado).
3. Si tu embudo tiene menos de cinco etapas, deja en blanco las filas extra: se ignoran.
4. Ajusta cuánto de la caída crees que puedes recuperar. Diez por ciento es un punto de partida conservador para una mejora bien hecha.
5. Lee la tabla: la fila destacada es el cuello de botella que devuelve más conversiones finales, y la frase de arriba también muestra qué etapa pierde más gente en números absolutos.

Cómo funciona: la fórmula

La parte fácil es la caída de cada paso. La parte que casi ninguna calculadora hace es decir qué caída vale más dinero, porque una ganancia arriba llega diluida abajo:

La dilución es el corazón de la herramienta. Recuperar mil personas en el último paso se convierte en mil conversiones, porque no queda ninguna etapa por atravesar. Recuperar esas mismas mil personas arriba de un embudo con tres etapas por delante se convierte solo en lo que sobreviva a esas tres tasas de paso. Por eso la fuga más grande en cantidad de personas rara vez es la prioridad correcta.

Ejemplo trabajado (reproduce el resultado por defecto)

Con el embudo de e-commerce que ya viene cargado: 100.000 visitantes, 40.000 vieron el producto, 12.000 agregaron al carrito, 6.000 iniciaron checkout y 3.000 compraron, con una recuperación del 10%.

• Tasas de paso: 40% (visita a producto), 30% (producto a carrito), 50% (carrito a checkout) y 50% (checkout a compra).
• Tasa del embudo: 3.000 ÷ 100.000 = 3,00%. Personas perdidas en el camino: 97.000.
• Paso 1: salen 60.000, dilución 0,30 × 0,50 × 0,50 = 0,075, ganancia = 60.000 × 0,10 × 0,075 = 450 compras.
• Paso 2: salen 28.000, dilución 0,50 × 0,50 = 0,25, ganancia = 28.000 × 0,10 × 0,25 = 700 compras.
• Paso 3: salen 6.000, dilución 0,50, ganancia = 300 compras. Paso 4: salen 3.000, dilución 1, ganancia = 300 compras.

Es exactamente lo que muestra la herramienta al abrir la página: tasa de 3,00%, 97.000 personas perdidas y el cuello de botella en "vieron el producto a agregaron al carrito", con 700 compras extra. Fíjate en la paradoja útil: el primer paso pierde más del doble de gente, pero devuelve menos de la mitad de las conversiones.

Cómo interpretarla y dónde engaña

El embudo es un modelo, no la realidad. Asume un camino secuencial y único, cuando en la práctica la gente se salta etapas, vuelve días después por otro canal y convierte por teléfono. Si tu analítica cuenta cada visita como una persona nueva, las tasas de paso salen más bajas que la experiencia real de quien compra. Toma los números como comparación entre etapas, que es donde son confiables, y no como verdad absoluta sobre el comportamiento individual.

La ganancia estimada es optimista por construcción: quien abandona tiene, en promedio, menos intención que quien pasó, y el modelo supone que los recuperados se comportan como el promedio de los que ya avanzan. Suma la estacionalidad y el cambio de mix de canal y el número se vuelve un límite superior. Sirve para ordenar prioridades, no para prometer ingresos. Para convertir la ganancia en dinero, lleva el resultado a la calculadora de impacto en los ingresos.

Un detalle de medición tumba el análisis entero: etapas medidas en periodos distintos, o una en usuarios y otra en sesiones. Si alguna etapa aparece con más gente que la anterior, la herramienta avisa. Antes de cualquier conclusión, arregla la medición.

Del cuello de botella al test

Encontrar el cuello de botella es la mitad del trabajo; la otra mitad es probar que tu idea mejora ese paso. Escribe la hipótesis, corre un test A/B solo en esa etapa y mira su tasa de paso como métrica primaria, con la conversión final como métrica de control.

• Dimensiona el test antes de lanzarlo con la calculadora de tamaño de muestra: la etapa cuello de botella suele tener mucho menos tráfico que la home.
• Confirma el resultado con la calculadora de significancia estadística antes de celebrar cualquier mejora.
• Rehaz el análisis del embudo después del test. Arreglar un cuello de botella empuja el problema a la etapa siguiente, y la prioridad cambia.
• Si el volumen es chico, ataca primero las etapas de abajo: convierten casi uno a uno y necesitan menos muestra para probar la ganancia.

El contexto completo sobre cómo priorizar mejoras está en la guía de optimización de conversión (CRO). Si tu tasa general parece baja pero no sabes contra qué compararla, mira los benchmarks de tasa de conversión.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se calcula la tasa de conversión de cada etapa del embudo?

Divide las personas de la etapa siguiente entre las personas de la etapa actual. Si 40.000 vieron el producto y 12.000 lo agregaron al carrito, la tasa de paso de esa etapa es 12.000 / 40.000 = 30%, y la caída es 70%. La tasa del embudo completo es la última etapa dividida entre la primera, que también es el producto de todas las tasas de paso.

¿La etapa que más gente pierde es siempre la que debo arreglar primero?

No, y ahí es donde falla la mayoría de los análisis. A quien recuperas arriba todavía le faltan todas las etapas siguientes y llega diluido al final. En el ejemplo por defecto de esta página la primera etapa pierde 60.000 personas y la segunda pierde 28.000, pero recuperar 10% de la segunda genera 700 compras extra frente a 450 de la primera. Prioriza por conversiones finales ganadas, no por pérdida bruta.

¿Cuántas etapas debe tener mi embudo?

Usa entre tres y cinco etapas que representen pasos reales y secuenciales, con una definición estable en tu analítica. Demasiadas etapas fragmentan el volumen y dejan cada paso con poca gente para analizar; muy pocas esconden dónde ocurre la fuga. Deja en blanco las filas que no uses.

¿Puedo usar sesiones en vez de usuarios únicos?

Sí, siempre que uses la misma base en todas las etapas. Mezclar usuarios únicos arriba con sesiones en el medio infla las etapas de abajo y distorsiona las tasas de paso. Elige una base y mantenla de principio a fin.

¿La calculadora garantiza esas conversiones extra?

No. Dimensiona el premio de cada etapa suponiendo que quien recuperes se comporte como el promedio de quienes ya pasan, lo cual suele ser optimista, porque quien abandona tiene menos intención. Usa el número para elegir dónde testear primero y confirma la ganancia real con un test A/B.

¿Por qué una etapa aparece con más gente que la anterior?

En un embudo secuencial eso no debería pasar, así que casi siempre es una definición de evento equivocada, un rango de fechas distinto entre etapas o un conteo en bases diferentes. La herramienta avisa cuando detecta ese caso. Corrige la medición antes de sacar conclusiones.

Sigue

Con el cuello de botella identificado, el siguiente paso es testear. Empieza por la guía de CRO, dimensiona el experimento en la calculadora de tamaño de muestra y valida el resultado en la calculadora de significancia. Si todavía no corres tests, empieza por qué es un test A/B.