Ecommerce
Métricas de ecommerce que debes medir en Shopify (y cómo interpretarlas)
Las métricas de ecommerce imprescindibles en Shopify son siete: la tasa de conversión, el valor medio del pedido (AOV), el valor de vida del cliente (CLV), el coste de adquisición (CAC), el retorno de la inversión publicitaria (ROAS), la tasa de abandono de carrito y la tasa de recompra. Estos KPIs de Shopify responden, entre los siete, a las tres preguntas que de verdad importan: cuánto compra cada visita, cuánto cuesta traerla y cuánto vuelve a comprar. El resto son métricas de apoyo.
El problema no suele ser la falta de datos, sino el exceso. Shopify y GA4 muestran decenas de gráficas y la mayoría de tiendas acaban mirando solo las visitas y la facturación, que son las dos que menos ayudan a decidir. Según Baymard Institute, la tasa media de abandono de carrito ronda el 70%: si no la mides, estás ignorando dónde se cae la mayoría de tu dinero.
En esta guía repasamos cada KPI: qué es, cómo se calcula, qué se considera un buen valor y dónde verlo exactamente en Shopify o en GA4. Es la base sobre la que se construye cualquier trabajo serio de optimización de conversión, porque no se puede mejorar lo que no se mide bien.
Por qué medir bien antes de optimizar
Una métrica solo sirve si te lleva a una decisión. La facturación total sube y baja por mil razones y no te dice qué hacer mañana; en cambio, saber que tu conversión en móvil es la mitad que en escritorio sí apunta a una acción concreta. Esa es la diferencia entre una métrica de vanidad y un KPI accionable.
Antes de mirar ningún número, dos reglas prácticas:
- Segmenta siempre por dispositivo y por canal: la media esconde los problemas. Una conversión global del 2% puede ser un 3,5% en escritorio y un 1% en móvil, y ahí está el trabajo.
- Compara contra ti mismo, no contra el vecino: los benchmarks del sector orientan, pero tu referencia real es tu propio dato del mes o del año anterior. La tendencia manda sobre el valor absoluto.
Con eso claro, vamos KPI por KPI.
Tasa de conversión
Es el porcentaje de sesiones que terminan en una compra. Es el KPI que resume la salud de toda la tienda: si sube, todo lo demás rinde más sin gastar un euro extra en publicidad.
Se calcula así:
- Fórmula: (número de pedidos / número de sesiones) x 100.
- Buen valor: la media de ecommerce se sitúa entre el 1,5% y el 3% según datos públicos de plataformas como Shopify y agregadores del sector. Por encima del 3% es un buen dato; por encima del 4%, excelente.
- Dónde verlo: en Shopify, Análisis → Informes → Tasa de conversión, con el desglose del embudo (sesiones que añaden al carrito, que llegan al checkout y que compran).
El desglose del embudo es más útil que el número global: te dice si pierdes gente al añadir al carrito (problema de producto o precio) o en el checkout (problema de fricción, envíos o pago).
Valor medio del pedido (AOV)
El AOV (Average Order Value) es cuánto gasta de media un cliente por pedido. Es la palanca más rápida para aumentar ingresos sin traer más tráfico: subir el AOV un 10% impacta directamente en el margen.
- Fórmula: ingresos totales / número de pedidos.
- Buen valor: depende del sector y del ticket medio de tu producto, así que aquí el benchmark externo importa poco. La clave es la evolución: que suba mes a mes.
- Dónde verlo: en Shopify, Análisis → Informes → Valor medio del pedido.
Cómo moverlo
Las tres palancas clásicas son el cross-sell (productos complementarios en la ficha y el carrito), el umbral de envío gratis ("te faltan 15€ para el envío gratis") y los packs o lotes. Subir el AOV suele ser más barato que subir la conversión, por eso es de los primeros sitios donde miramos al arrancar un proyecto de CRO.
Valor de vida del cliente (CLV)
El CLV (Customer Lifetime Value) es el ingreso total que genera un cliente durante toda su relación con la tienda, no solo en la primera compra. Es la métrica que separa a las marcas que crecen de las que solo capturan compras sueltas.
- Fórmula sencilla: AOV x número medio de pedidos por cliente x años de vida media del cliente.
- Buen valor: no hay número universal; lo relevante es su relación con el CAC (lo vemos abajo). Un CLV alto justifica gastar más en captación.
- Dónde verlo: en Shopify, Análisis → Informes de clientes, con cohortes y valor previsto por cliente. GA4 también ofrece un informe de "Lifetime value" en la sección de exploración.
El CLV es la razón por la que el email marketing y la retención merecen tanta atención como la publicidad: retener a un cliente que ya te compró es mucho más barato que conseguir uno nuevo.
Coste de adquisición de cliente (CAC)
El CAC es cuánto te cuesta conseguir un cliente nuevo. Es el freno de mano de la rentabilidad: si crece sin control, puedes estar vendiendo mucho y perdiendo dinero en cada pedido.
- Fórmula: gasto total en marketing y ventas / número de clientes nuevos captados en ese periodo.
- Buen valor: se interpreta siempre junto al CLV. La regla de referencia que usa buena parte del sector SaaS y ecommerce es una relación CLV:CAC de al menos 3:1. Si tu cliente vale 90€ y captarlo te cuesta 30€, vas bien; si te cuesta 80€, tienes un problema estructural.
- Dónde verlo: no aparece calculado en Shopify. Hay que cruzar el gasto de las plataformas de anuncios (Meta, Google) con los clientes nuevos que Shopify marca como "first-time" en sus informes de clientes.
Retorno de la inversión publicitaria (ROAS)
El ROAS (Return On Ad Spend) mide cuántos euros de ingresos genera cada euro invertido en publicidad. Es la métrica de cabecera de cualquier campaña de pago.
- Fórmula: ingresos generados por la publicidad / gasto en esa publicidad. Un ROAS de 4 significa 4€ de venta por cada 1€ invertido.
- Buen valor: muy dependiente del margen. Un negocio con márgenes bajos necesita un ROAS de 4-5 solo para no perder; uno con márgenes altos aguanta con 2-3. Por eso el ROAS "bueno" es el que cubre tu margen y deja beneficio, no un número fijo.
- Dónde verlo: en las propias plataformas (Meta Ads Manager, Google Ads) y de forma agregada en GA4. Ojo con la atribución: cada plataforma tiende a apuntarse las mismas ventas, así que el ROAS sumado suele estar inflado.
El ROAS mide eficiencia de campaña; el CAC mide el coste real de captar. Se necesitan los dos: una campaña con buen ROAS puede seguir teniendo un CAC malo si el resto de tu operación de marketing pesa mucho. Cuando montamos la analítica en un proyecto de marketing para Shopify, lo primero es dejar clara esa distinción para no tomar decisiones sobre datos que se contradicen.
Tasa de abandono de carrito
Es el porcentaje de clientes que añaden productos al carrito pero no completan la compra. Es donde se esconde la mayor bolsa de ingresos recuperables de casi cualquier tienda.
- Fórmula: (1 - (carritos completados / carritos creados)) x 100.
- Buen valor: según Baymard Institute, la media documentada de abandono de carrito ronda el 70%. Estar por debajo de esa cifra ya es una buena señal; el objetivo realista es reducirla poco a poco, no eliminarla.
- Dónde verlo: en Shopify, Análisis → Informes → Sesiones convertidas por embudo, comparando "añadido al carro" con "llegado al checkout" y "sesiones convertidas".
Los motivos principales de abandono están muy estudiados. Según Baymard Institute, encabezan la lista los costes extra inesperados (envío, impuestos o comisiones que aparecen al final del proceso), seguidos de la obligación de crear una cuenta para poder comprar, un checkout demasiado largo o confuso y la falta de confianza al introducir los datos de la tarjeta. La mayoría son accionables: mostrar los gastos de envío cuanto antes, ofrecer pago como invitado y recortar pasos en el checkout suele mover la aguja más que cualquier campaña.
La otra mitad del trabajo consiste en recuperar al que ya se fue con un flujo de emails automáticos de carrito abandonado. Lo desarrollamos a fondo en la guía de estrategias para recuperar carritos abandonados.
Tasa de recompra
Es el porcentaje de clientes que vuelven a comprar al menos una segunda vez. Es la métrica que confirma si tu producto y tu experiencia generan lealtad o si cada venta depende de volver a pagar por tráfico nuevo.
- Fórmula: (clientes con más de un pedido / total de clientes) x 100.
- Buen valor: depende mucho del producto. En categorías de consumo recurrente (cosmética, alimentación, suscripciones) es alta por naturaleza; en compras puntuales o de ticket alto es baja y no pasa nada. Como con el AOV, importa más que crezca mes a mes que su valor absoluto.
- Dónde verlo: en Shopify, Análisis → Informes de clientes, con la tasa de clientes recurrentes (returning customer rate) y el desglose entre clientes nuevos y que repiten.
La tasa de recompra y el CLV van de la mano: subir la primera empuja al segundo casi de forma automática. Es la métrica donde la retención por email y las suscripciones se ven reflejadas antes que en ninguna otra, y por eso conviene mirarla al menos una vez al mes.
Shopify Analytics o GA4: cuál usar para cada métrica
No compiten, se complementan. Shopify Analytics es la fuente fiable para todo lo transaccional (pedidos, AOV, CLV, clientes recurrentes y el embudo de checkout) porque es quien procesa el pago: su dato de ingresos es el bueno. GA4 brilla en lo que ocurre antes de la compra, las fuentes de tráfico, el recorrido entre páginas y la atribución multicanal.
Un aviso para ahorrarte horas de confusión: las cifras de ingresos de Shopify y GA4 casi nunca cuadran al 100%, porque miden de forma distinta (sesión frente a pedido, ventanas de atribución diferentes). Es normal. Elige una fuente única para cada KPI y no intentes que ambas coincidan al céntimo.
Cómo usar las siete métricas juntas
Ninguna de estas métricas dice gran cosa por separado. Un cuadro de mando útil las lee en conjunto y en torno a las tres preguntas del principio: la conversión y el abandono de carrito responden a cuánto compra cada visita; el CAC y el ROAS, a cuánto cuesta traerla; el CLV y la tasa de recompra, a cuánto vuelve. El AOV es la bisagra que multiplica todo lo demás.
Empieza midiendo bien estas siete, segmentadas por dispositivo y comparadas contra tu propio histórico. A partir de ahí, cada decisión de optimización de conversión deja de ser una opinión y pasa a ser una hipótesis que puedes comprobar con datos. Si quieres que montemos ese cuadro de mando y el trabajo de mejora sobre él, en Atlas lo hacemos como parte de cada proyecto.