CRO · Guía 2026 · Con calculadoraEmbudo de conversión: qué es, cómo medirlo y dónde se pierde la venta
Cómo calcular la tasa de cada etapa, armar el embudo en GA4 y decidir qué fuga arreglar primero según lo que vale en margen.
Felipe Meza CorredoiraRespuesta corta
Un embudo de conversión es la secuencia de pasos que un usuario recorre en tu sitio hasta comprar o dejar sus datos, medida etapa por etapa. Sirve para ver cuántas personas avanzan, dónde se pierden y cuánto vale, en ventas y margen, recuperar cada fuga.
- Tasa del paso = etapa ÷ etapa anterior
- Prioriza la fuga que más vale, no la más llamativa
- El embudo sigue después de la conversión: cierre, CAC y margen
En esta guía
- Qué es un embudo de conversión
- Embudo de conversión vs funnel de ventas
- Etapas en ecommerce y en leads
- Cómo calcular las tasas
- Calculadora de fugas
- Abierto, cerrado, usuarios y sesiones
- Cómo armarlo en GA4
- Qué fuga arreglar primero
- Diagnosticar el porqué
- Después de la conversión
- Errores comunes
Qué es un embudo de conversión
Un embudo de conversión (o funnel de conversión) es la representación, en etapas, del recorrido que hace un usuario dentro de tu sitio o app hasta completar una acción de valor: una compra, un formulario o una reserva. Cada etapa se mide con un evento y muestra cuántas personas avanzan y cuántas se pierden.
Se llama embudo porque cada etapa tiene menos personas que la anterior. Esa forma es normal. El problema es no saber en qué paso se va la mayor parte de la venta posible ni cuánto vale recuperarla.
En CRO (optimización de la tasa de conversión), el embudo es el mapa que ordena el trabajo. Sin él, los cambios se eligen por intuición. Con él, la conversación es concreta: «el 82 % de quienes ven un producto no lo agrega al carrito». Para ver cómo encaja en el proceso completo, revisa la guía de optimización de conversiones.
Un embudo bien definido responde tres preguntas: cuántos avanzan en cada paso, cuántos llegan al final y dónde conviene intervenir primero, según el impacto en ventas y margen.
Embudo de conversión vs funnel de ventas, TOFU-MOFU-BOFU y pipeline
Son conceptos parecidos que miden cosas distintas. El embudo de conversión mide pasos dentro del sitio con eventos. El funnel de marketing (TOFU, MOFU, BOFU) ordena audiencias y mensajes según su intención. El funnel de ventas y el pipeline siguen oportunidades comerciales en un CRM, desde el primer contacto hasta el cierre.
Se usan como sinónimos, pero mezclarlos en un mismo gráfico lleva a medir mal.
| Concepto | Qué mide | Unidad | Dónde se mide | Quién lo usa |
|---|---|---|---|---|
| Embudo de conversión | Pasos del recorrido en el sitio o app (vista, carrito, checkout, compra o formulario) | Usuarios o sesiones | GA4, Clarity, plataforma ecommerce | CRO, producto, analítica |
| Funnel de marketing (TOFU-MOFU-BOFU) | Nivel de intención de la audiencia: descubrimiento, consideración, decisión | Audiencias, impresiones, alcance | Plataformas de anuncios, contenidos | Paid Media, contenidos |
| Funnel de ventas | Avance comercial: lead, contacto, propuesta, negociación, cierre | Leads y oportunidades | CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce) | Ventas, B2B |
| Pipeline comercial | Oportunidades abiertas y su monto ponderado por probabilidad de cierre | CLP en oportunidades | CRM | Dirección comercial |
El funnel de marketing decide a quién le hablas; para campañas por etapa, el complemento es cómo elegir objetivos de campaña según el funnel. El embudo de conversión mide qué pasa cuando esa persona llega al sitio; el funnel de ventas, qué pasa con el lead después. Un embudo de conversión que «mejora» llenando el CRM de leads que no cierran no mejoró nada.
Etapas típicas del embudo en ecommerce y en generación de leads
En ecommerce, el embudo típico es sesión, vista de producto, agregar al carrito, inicio de checkout y compra. En generación de leads, es sesión, vista de servicio, inicio de formulario, lead, lead calificado y cliente. Cada etapa debe corresponder a un evento medible y no ambiguo.
El esquema muestra las etapas más usadas y el evento de GA4 que suele representarlas. Una suscripción o una reserva tendrá otros pasos; la condición es que cada etapa sea un hecho contable sin interpretación.
Ecommerce
- Sesión o usuariosession_start
- Vista de productoview_item
- Agregar al carritoadd_to_cart
- Inicio de checkoutbegin_checkout
- Comprapurchase
Generación de leads
- Sesión o usuariosession_start
- Vista de serviciopage_view
- Inicio de formularioform_start
- Leadgenerate_lead
- Lead calificadoqualify_lead
- Clienteclose_convert_lead
page_view filtrado por URL.Los eventos de ecommerce (view_item, add_to_cart, begin_checkout, purchase, entre otros) están en la documentación de comercio electrónico de Google Analytics (Google for Developers, 2026). Los de leads (generate_lead, qualify_lead, close_convert_lead) están en los eventos recomendados de GA4. form_start viene de la medición mejorada.
Según tu modelo: ecommerce y retail o B2B y servicios.
Cómo calcular la tasa de cada etapa y la tasa acumulada
La tasa del paso divide los usuarios de una etapa por los de la etapa anterior. La tasa acumulada los divide por los de la primera etapa. El abandono del paso es 100 % menos la tasa del paso. La conversión total del embudo es la tasa acumulada de la última etapa.
Tasa acumulada (n) = Etapa n ÷ Etapa 1 × 100
Abandono del paso (n) = 100 % − Tasa del paso (n)
Perdidos en el paso (n) = Etapa n−1 − Etapa nLa tasa acumulada de la última etapa es igual al producto de todas las tasas de paso.
Ejemplo ilustrativo de una tienda en un mes: 48.250 sesiones, 21.730 vistas de producto, 3.912 agregados al carrito, 2.187 inicios de checkout y 1.046 compras.
| Etapa | Cantidad | Tasa del paso | Acumulada | Perdidos |
|---|---|---|---|---|
| Sesiones | 48.250 | — | 100 % | — |
| Vista de producto | 21.730 | 45,0 % | 45,0 % | 26.520 |
| Agregar al carrito | 3.912 | 18,0 % | 8,11 % | 17.818 |
| Inicio de checkout | 2.187 | 55,9 % | 4,53 % | 1.725 |
| Compra | 1.046 | 47,8 % | 2,17 % | 1.141 |
La conversión total es 2,17 %, pero ese número solo no dice qué hacer. La tabla sí: la mayor cantidad se pierde entre sesión y producto (26.520) y la mayor proporción entre producto y carrito (82 % abandona). Son dos problemas con causas distintas. Para la métrica final, revisa la guía de tasa de conversión: fórmula y calculadora.
Calculadora de fugas del embudo de conversión
Ingresa de 2 a 6 etapas con su cantidad (usuarios o sesiones, sin mezclar). Verás la tasa de cada paso, la acumulada y las mayores fugas absoluta y relativa. Con el ingreso o margen por conversión, estima cuánto vale recuperar 1 punto en el paso con mayor fuga relativa. Todo se calcula en tu navegador: no se envía ni se guarda ningún dato.
El escenario supone que las tasas siguientes se mantienen. Es una referencia para priorizar, no una promesa: empujar más personas a una etapa puede bajar la tasa de la siguiente. Para simular tasa, ticket y tráfico a la vez en una tienda, usa el simulador CRO para ecommerce.
Embudos abiertos y cerrados, usuarios vs sesiones y ventanas de tiempo
Un embudo cerrado solo cuenta a quienes entran por el primer paso; uno abierto cuenta a cualquiera que entre en cualquier etapa. Además, decide si mides usuarios o sesiones y en qué ventana de tiempo debe completarse el recorrido. Cambiar cualquiera de esas tres reglas cambia las tasas, aunque el sitio sea el mismo.
Abierto o cerrado
Según la ayuda oficial de GA4 sobre exploración de embudos (Google, 2026), el abierto cuenta a todos los usuarios que entran en cualquier paso; el cerrado, solo a quienes empiezan en el primero. Quien llega directo al checkout desde un correo de carrito abandonado aparece solo en el abierto.
Por eso, en un embudo abierto una etapa puede tener más personas que la anterior: refleja entradas laterales, no un error. La calculadora te avisa cuando pasa.
Usuarios o sesiones
La exploración de embudos de GA4 cuenta usuarios; muchos dashboards de ecommerce, sesiones. Quien visita tres veces antes de comprar suma 3 sesiones y 1 usuario. Ninguna unidad está mal; lo que está mal es compararlas entre sí.
Ventana de tiempo y secuencia
GA4 permite exigir que un paso siga «directamente» o «indirectamente» al anterior y fijar un tiempo máximo entre pasos; quien se salta un paso sale del embudo. En decisiones largas (servicios B2B), una ventana corta subestima la conversión.
Cómo construir el embudo de conversión en GA4
En GA4, el embudo se arma en Explorar con la plantilla «Exploración de embudos de conversión». Defines hasta 10 pasos con eventos o condiciones, eliges embudo abierto o cerrado, agregas un desglose (dispositivo, fuente) y revisas el tiempo transcurrido y la acción siguiente de quienes abandonan.
Verifica los eventos antes del embudo
Revisa en DebugView que
view_item,add_to_cart,begin_checkoutypurchase(ogenerate_lead) se disparen una vez por acción. Un embudo sobre eventos rotos ordena el error.Crea la exploración
En Explorar, elige la plantilla «Exploración de embudos de conversión».
Define los pasos
Agrega hasta 10 pasos, cada uno con un evento y, si hace falta, una condición (por ejemplo,
page_viewcon la URL del servicio).Elige abierto o cerrado
Cerrado para el recorrido desde la entrada; abierto si hay entradas legítimas a mitad del embudo (correos, remarketing).
Desglosa por dispositivo y fuente
Agrega categoría de dispositivo o grupo de canales. GA4 atribuye cada usuario al primer valor que tuvo en el embudo. Aquí suelen aparecer los hallazgos: un checkout que funciona en desktop y se cae en móvil.
Suma tiempo, acción siguiente y segmentos
«Mostrar tiempo transcurrido» da el tiempo promedio entre pasos; «Acción siguiente», las 5 acciones principales tras cada paso. Compara hasta 4 segmentos y usa la vista con tendencias para ver si una fuga es estable o apareció en una fecha.
Fuentes: [GA4] Exploración de embudos de conversión y Mide el comercio electrónico, Google, consultadas el 28-10-2026.
La conservación de datos de GA4 (2 o 14 meses) solo afecta a exploraciones y embudos: con 2 meses no podrás comparar contra el año anterior. Y si tu pasarela de pago devuelve al usuario desde otro dominio, agrégala en referencias no deseadas para que la compra no se atribuya a la pasarela.
Si los eventos están mal definidos o las compras no cuadran con la plataforma, el trabajo es de medición antes que de conversión. Eso lo resolvemos en Data & Analytics.
Dónde mirar primero: fuga absoluta, fuga relativa y su valor en finanzas
La fuga absoluta dice dónde se pierde más gente; la relativa, dónde un paso funciona peor. Ninguna decide sola. Prioriza por el valor de recuperar un punto en cada paso: personas que pasan por ese paso × 1 % × conversión desde ahí hasta el final × margen por conversión. Ese número, en CLP, ordena el backlog.
La parte alta casi siempre tiene la mayor fuga absoluta, pero mezcla tráfico poco calificado con problemas reales. Abajo hay menos personas, y cada una vale más porque ya mostró intención.
En el ejemplo ilustrativo, con 38.900 CLP por compra, quien llega a la vista de producto vale en promedio 1.873 CLP; quien inicia el checkout, 18.605 CLP. Subir 1 punto cada paso vale esto:
Personas en la etapa de origen × 1 % × (compras ÷ personas en la etapa de destino) × 38.900 CLP, con tasas posteriores constantes.
Aquí la fuga relativa también es la que más vale; no siempre coincide. Y un punto no cuesta lo mismo en cada paso, así que el valor se cruza con esfuerzo y nivel de evidencia. Con margen de contribución en vez de ingreso, el número es el que realmente paga el CAC.
La auditoría CRO arma tu embudo con datos reales, cuantifica cada fuga en CLP y entrega un backlog priorizado.
Cómo diagnosticar el porqué de cada fuga y pasar a tests
El embudo dice dónde se pierde la venta, no por qué. El porqué sale de evidencia cualitativa: grabaciones de sesión, mapas de calor, encuestas en la página y revisión del recorrido en móvil. Con eso se escribe una hipótesis falsable, se prioriza y se valida con un test A/B o un cambio medido antes y después.
Separa hecho de creencia. Hecho: «el 82 % no agrega al carrito». Observación: «en las grabaciones, muchos usuarios móviles no llegan al selector de talla». Hipótesis: «si el selector queda visible sin scroll, más usuarios agregarán al carrito». Recomendación: testearlo y reportar el resultado con su nivel de evidencia.
- Grabaciones y mapas de calor muestran clics perdidos, scroll que no llega al CTA y errores de formulario. Compara opciones en mapas de calor web: Hotjar vs Clarity.
- Encuestas de salida en el paso con fuga dan razones en palabras del cliente.
- Revisión experta contra criterios de claridad, confianza y fricción. Parte con la auditoría gratis de landing page: 34 criterios en 8 capas, sin registro.
- Investigación externa como referencia, no diagnóstico. Baymard Institute documenta un abandono de carrito promedio de 70,22 % en 50 estudios; entre las razones, los costos extra (envío, impuestos, cargos) encabezan con 40 % (Baymard, actualizado en 2025). Tu sitio puede ser muy distinto.
Con la hipótesis escrita viene el experimento; antes, calcula si tienes tráfico suficiente en ese paso. La guía de A/B testing con calculadora explica tamaño de muestra y duración. Es el ciclo (diagnosticar, priorizar, experimentar, medir, aprender) de nuestro servicio de optimización de conversiones.
El embudo no termina en la conversión: calidad, cierre, CAC y margen
Una conversión en el sitio no es un cliente rentable. En leads, falta medir cuántos califican y cuántos cierran. En ecommerce, cuántas compras se devuelven o se cancelan. Extiende el embudo hasta el cliente y su margen: así sabes si una mejora en el sitio bajó el CAC o solo movió el problema al equipo comercial.
Caso típico: se acorta el formulario, los leads suben y, al mes, la tasa lead → cliente cayó y el costo por cliente quedó igual o peor. El embudo del sitio mejoró; el de negocio, no.
Embudo que termina en el lead
Premia cambios que bajan la barrera aunque atraigan contactos sin intención. El CRM se llena y el cierre baja.
Embudo hasta el cliente y el margen
Mide lead calificado, cliente, ticket y devoluciones. Un cambio se aprueba si baja el costo por cliente o sube la contribución.
Envía a GA4 los estados del CRM (qualify_lead, close_convert_lead) o cruza el embudo con los cierres mensuales por fuente. Luego divide la inversión por clientes, no por leads, con la calculadora de CAC. Ejemplo ilustrativo: 1.740.000 CLP que generan 210 leads dan 8.286 CLP por lead; si cierran 18, el CAC es 96.667 CLP. Ese número se compara con el margen por cliente.
Errores comunes al medir un embudo de conversión
- Etapas mal definidas. «Interesado» no es una etapa; es una interpretación. Cada etapa debe ser un evento concreto.
- Eventos duplicados. Un
purchaseque se repite al recargar la página de gracias infla la última etapa. Google indica que GA4 anula duplicados de compras con el mismo ID de transacción en flujos web, y que el ID debe ser único y no vacío (ayuda de Analytics). Si no envíastransaction_id, esa protección no existe. - Comparar periodos distintos. Un mes con Cyber trae otra mezcla de tráfico. Compara contra el mismo periodo del año anterior o segmenta por fuente.
- Optimizar una etapa empeorando la siguiente. Ocultar el costo de envío en la ficha puede subir el carrito y hundir el checkout cuando aparece el total. Mira siempre la tasa acumulada.
- Leer la fuga sin el tráfico. Una campaña con usuarios fríos baja la primera etapa sin que el sitio cambie. Para medir solo lo que pasa después del clic, usa la calculadora post clic.
Si prefieres que una agencia CRO lo arme contigo, el diagnóstico parte por este embudo.