≡En resumen
- El túnel de conversión describe los pasos dentro de tu web o app, no todo el recorrido de marketing.
- Cada paso tiene su tasa de paso; el paso con la mayor caída en volumen es tu fuga prioritaria.
- La exploración de embudo de GA4 permite desglosar por dispositivo, ver el tiempo entre pasos y la siguiente acción de quien abandona.
- Un buen diagnóstico combina números (dónde se van) con observación (por qué se van): grabaciones, mapas de calor y tests.
- Arreglar una fuga cerca del final del túnel suele tener más impacto en ventas que atraer más tráfico.
01 ¿Qué es un túnel de conversión?
«Túnel de conversión» es una de las traducciones de conversion funnel, junto con «embudo de conversión». En la práctica se usa para el tramo final y medible: los pasos que ocurren en tu web. El modelo general de marketing (descubrimiento, consideración y decisión) lo explicamos en la ficha de funnel, y cómo diseñar un embudo completo con sus acciones está en funnel marketing. Esta ficha va de otra cosa: de encontrar y arreglar las fugas del túnel.
| Funnel de marketing | Túnel de conversión | |
|---|---|---|
| Alcance | Todo el recorrido, de desconocido a cliente | Los pasos dentro de la web o app |
| Etapas | TOFU, MOFU, BOFU | Eventos concretos: view_item, add_to_cart, purchase… |
| Horizonte | Semanas o meses | Una sesión o unos pocos días |
| Pregunta que responde | ¿Qué contenido necesita cada público? | ¿En qué paso exacto se pierde gente y por qué? |
| Quién lo optimiza | Marketing y ventas | CRO, UX, desarrollo y analítica |
02 Cómo se mide: tasa de paso, abandono y conversión total
Un túnel se mide con tres números. La tasa de paso de cada etapa es el número de usuarios que llegan a ese paso dividido entre los del paso anterior. La tasa de abandono es su complemento (100 % menos la tasa de paso). Y la conversión total es el número de usuarios que completan el último paso dividido entre los que entraron en el primero.
03 Cómo montar el túnel en la exploración de embudo de GA4
Google Analytics 4 incluye un informe específico para esto: la exploración de embudo. Antes de usarla, los eventos de cada paso tienen que estar bien medidos; si no lo tienes claro, sigue la guía para configurar Google Analytics 4 paso a paso. En un ecommerce se usan los eventos recomendados de comercio electrónico: view_item, add_to_cart, begin_checkout, add_shipping_info, add_payment_info y purchase.
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1
Crea la exploración
En GA4, ve a Explorar y elige la plantilla Exploración de embudo.
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2
Define los pasos
Añade un paso por evento, en orden. GA4 admite hasta 10 pasos. Empieza con 5 o 6: más pasos diluyen el diagnóstico.
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3
Elige embudo abierto o cerrado
En uno cerrado solo cuentan quienes empiezan en el primer paso; en uno abierto entra cualquiera, desde cualquier paso. Para diagnosticar un checkout, usa el cerrado.
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4
Decide cómo se encadenan los pasos
Puedes exigir que un paso vaya «seguido indirectamente» (con otras acciones en medio) o «seguido directamente» del anterior. Para checkout, lo habitual es indirectamente.
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5
Añade un desglose
Arrastra una dimensión como Categoría de dispositivo, Navegador o Fuente de la sesión. GA4 atribuye a cada usuario solo el primer valor del desglose.
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6
Activa tiempo transcurrido y siguiente acción
El tiempo transcurrido muestra cuánto tardan en pasar de un paso a otro. La siguiente acción enseña las cinco acciones más frecuentes tras cada paso, incluidos quienes no hacen nada más.
04 Ejemplo práctico: diagnosticar una fuga paso a paso
Veamos un caso ilustrativo (los datos son un ejemplo, no de un cliente real): una tienda de menaje analiza en GA4 un embudo cerrado de 30 días.
| Paso | Evento | Usuarios | Tasa de paso | Abandono |
|---|---|---|---|---|
| 1. Ver producto | view_item | 20.000 | — | — |
| 2. Añadir al carrito | add_to_cart | 2.400 | 12,0 % | 88,0 % |
| 3. Iniciar checkout | begin_checkout | 1.300 | 54,2 % | 45,8 % |
| 4. Datos de envío | add_shipping_info | 1.050 | 80,8 % | 19,2 % |
| 5. Datos de pago | add_payment_info | 620 | 59,0 % | 41,0 % |
| 6. Compra | purchase | 470 | 75,8 % | 24,2 % |
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1
Localiza el paso anómalo
La conversión total es 470 / 20.000 = 2,35 %. El salto de envío a pago pierde 430 usuarios que ya habían dado su dirección: es la fuga más cara.
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2
Desglosa por dispositivo
En escritorio pasan 400 de 480 (83,3 %); en móvil, solo 220 de 570 (38,6 %). El problema no es el paso, es el paso en móvil.
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3
Mira la siguiente acción
Tras add_shipping_info en móvil, la acción más frecuente es no hacer nada más, seguida de volver a la página del carrito. Algo en la pantalla de pago falla o asusta.
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4
Observa sesiones reales
Crea un segmento con quienes abandonan en ese paso y revisa grabaciones con una herramienta de mapas de calor. En el ejemplo, el selector de método de pago queda fuera de la pantalla y el botón no responde en algunos navegadores móviles.
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5
Corrige y valida
Se arregla el formulario y se lanza un test A/B. Si la tasa de paso en móvil sube al 70 %, llegarían al pago unos 800 usuarios y, con el mismo 75,8 % final, habría unas 606 compras: un 29 % más sin un euro extra en publicidad.
05 Fugas habituales en cada paso y cómo corregirlas
| Paso | Causas frecuentes | Qué probar |
|---|---|---|
| Ficha → carrito | Precio poco claro, falta de fotos o tallas, stock dudoso | Mejores imágenes, guía de tallas, envío y plazo visibles junto al botón |
| Carrito → checkout | Gastos de envío que aparecen tarde, cupón que no funciona | Mostrar el coste total antes, simplificar el carrito |
| Checkout → envío | Registro obligatorio, formularios largos | Compra como invitado, autocompletar dirección |
| Envío → pago | Métodos de pago que faltan, errores en móvil, redirecciones de la pasarela | Añadir métodos habituales, probar en móviles reales |
| Pago → compra | Fallos de autenticación del banco, mensajes de error confusos | Revisar los rechazos en la pasarela y los textos de error |
Muchas de estas fugas acaban en cestas abandonadas, que puedes recuperar en parte con emails de recordatorio, pero es más rentable evitar que se produzcan. Para ver el porqué detrás del número, la guía de mapas de calor web con Hotjar y Microsoft Clarity explica cómo usar grabaciones y clics. Y si la fuga está en la propia plantilla del carrito o del checkout, a veces lo más rentable es rehacerla con una tienda online a medida pensada para móvil.
06 Cómo optimizar un túnel de conversión de forma continua
- ✓Revisa el túnel cada mes con el mismo embudo guardado y compara con el periodo anterior.
- ✓Anota cada cambio de la web (tema, plugin, pasarela) para relacionarlo con saltos en la tendencia.
- ✓Desglosa siempre por dispositivo y por fuente de tráfico antes de sacar conclusiones.
- ✓Prioriza las fugas por usuarios perdidos multiplicados por el valor medio del pedido.
- ✓Valida cada hipótesis con un test A/B antes de darla por buena.
- ✓No añadas pasos al túnel sin motivo: cada pantalla extra es una oportunidad de abandono.
Este trabajo sistemático es la base de la optimización de la conversión: medir el túnel, formular hipótesis, probarlas y repetir. Si los tests son nuevos para ti, empieza por entender cómo funciona un test A/B y cuánto tráfico necesitas para que el resultado sea fiable.
Preguntas frecuentes sobre Túnel de conversión
Es la secuencia de pasos que un usuario completa dentro de una web o app hasta convertir, por ejemplo ficha, carrito, checkout, pago y compra. Se mide paso a paso para detectar dónde se pierden usuarios.
Sí, son dos traducciones de conversion funnel. En la práctica, «túnel» se usa sobre todo para los pasos medibles dentro de la web, mientras que el funnel de marketing abarca todo el recorrido del cliente.
Divide los usuarios que llegan a un paso entre los del paso anterior para obtener la tasa de paso, y réstala del 100 %. Si 1.050 llegan al envío y 620 al pago, la tasa de paso es del 59 % y el abandono, del 41 %.
Con la exploración de embudo, en el apartado Explorar. Defines hasta 10 pasos con eventos o páginas, eliges embudo abierto o cerrado y puedes desglosar por dispositivo u otra dimensión.
En el cerrado solo se cuentan los usuarios que empiezan en el primer paso; en el abierto se cuenta a cualquiera que entre en cualquier paso. Para diagnosticar un checkout se suele usar el cerrado.
El que pierde más usuarios y más valor en relación con lo normal para ese paso, no necesariamente el de peor porcentaje. Las fugas cercanas al pago suelen ser las más rentables de arreglar.
Los mínimos necesarios para completar la acción. Para analizarlo, entre 4 y 6 pasos suelen bastar; GA4 permite hasta 10.
Fuentes consultadas
Sobre el autor
Raúl Aránega Segura
CEO y especialista SEO en appyweb
Fundador de appyweb. Más de una década posicionando webs y tiendas online en Google y, ahora, en las respuestas de la IA.
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