Macroconversión
La acción que materializa el objetivo de negocio: compra, lead cualificado, alta de pago, reserva o contratación.
Marketing · Analítica · CRO
Tasa de conversión
La fórmula cabe en una línea. Interpretarla bien exige decidir qué es una conversión, cuál es el denominador correcto y si el cambio que ves es negocio, mezcla de tráfico o simple ruido estadístico. Esta guía reúne las tres cosas: fórmula, calculadora e interpretación.
01 / CVR
Ejemplo
250 ÷ 10.000
= 2,50% 250 oportunidades convirtieron de un total de 10.000.
= 2,50% 250 oportunidades convirtieron de un total de 10.000.
CVRConversiones ÷ oportunidades × 100.
+0,5 ppNo es lo mismo que +0,5%. De 2% a 2,5% son +0,5 puntos, pero +25% relativo.
8,18%Mediana global de search ads en el benchmark WordStream/LocaliQ 2026.
6,6%Landing pages · Unbounce 2024. Último dataset de esta fuente utilizado; no es comparable directamente con Search Ads.
La tasa de conversión (conversion rate, CR o CVR) es el porcentaje de usuarios, sesiones, clics u otras oportunidades que completan una acción objetivo. Se calcula como conversiones ÷ oportunidades × 100. Por ejemplo, 250 sesiones con al menos una compra entre 10.000 sesiones equivalen a una tasa de conversión por sesión del 2,5%.
01 · Calculadora
Calcula la tasa, el objetivo y el impacto económico
No te doy solo el porcentaje. La herramienta estima conversiones necesarias, incremento frente al objetivo, valor económico y un intervalo de confianza del 95% cuando la métrica puede tratarse como una proporción binomial. Incluye además un embudo y un comparador A/B orientativo.
Calculadora interactiva
Conversion Rate Lab
Usa siempre la misma definición en numerador y denominador. Si cambias de sesiones a usuarios o de clics a interacciones, has cambiado la métrica.
Usa “proporción binaria” para sesiones con compra, usuarios que generan lead o clics que convierten al menos una vez. Usa “recuento” cuando una misma oportunidad puede aportar varias conversiones, como puede ocurrir en Google Ads.
Sesiones, usuarios, clics o leads, según tu pregunta.
Sesiones con compra, usuarios que generaron lead, clics que convirtieron… Cada oportunidad cuenta como máximo una vez para el intervalo Wilson.
Por ejemplo, valor medio de una sesión que compra o de un lead convertido.
Modo proporción binaria: el intervalo del 95% usa Wilson y exige que cada oportunidad cuente como máximo una vez. No equivale a una prueba A/B ni demuestra causalidad.
Tasa actual2,50%
Rango 95% aprox.2,21–2,83%
Conversiones objetivo300
Diferencia vs objetivo+50
Valor actual30.000 €
Valor vs objetivo+6.000 €
Usa la misma unidad en las cinco etapas y poblaciones anidadas: cada cifra debe contar oportunidades que alcanzaron al menos ese paso, no eventos brutos.
Conversión total: 2,50%.
Control2,50%
Variante3,10%
Diferencia+0,60 pp
Lift relativo+24,00%
Prueba z fija orientativa: calculando…
Este comparador usa una prueba z bilateral fija y un intervalo Newcombe/Wilson para la diferencia de dos proporciones independientes. No es adecuado para “mirar cada día y parar cuando salga significativo”; herramientas como Optimizely usan métodos específicos para experimentación secuencial y control del error.
Tasa actual de la variante control.
Mejora mínima relativa que quieres poder detectar.
Muestra por variante—
Muestra total—
CVR objetivo—
MDE absoluto—
Calculando tamaño de muestra aproximado…
Planificación orientativa para dos proporciones binarias, reparto 50/50 y prueba bilateral de horizonte fijo. Si usas métodos secuenciales, asignación desigual, múltiples variantes o métricas no binarias, la muestra necesaria cambia.
02 · Fórmula
Qué es la tasa de conversión (CVR) y cómo se calcula
La tasa de conversión, conversion rate, CR o CVR responde a una pregunta concreta: de todas las oportunidades que podían terminar en una acción, qué proporción terminó en esa acción. La dificultad no está en dividir; está en definir con precisión “oportunidad” y “conversión”.
Fórmula generalCVR = conversiones ÷ base × 100La base puede ser sesiones, usuarios, clics, interacciones, leads u otra etapa del embudo. Debe ser la población que realmente tuvo la oportunidad de convertir.
Ejemplo250 / 10.000 = 2,50%
Si 250 de 10.000 sesiones incluyen al menos una compra, la tasa de compra por sesión es 2,50%. Si 250 de 8.000 usuarios son compradores, la tasa de compra por usuario es 3,125%. Ambas cifras pueden ser correctas: miden preguntas diferentes.
Microconversión
Un avance útil del usuario: añadir al carrito, iniciar checkout, pedir demo o descargar un recurso. Sirve para diagnosticar el funnel.
Evento ≠ conversión por defecto
Un scroll, un clic o una vista pueden ser eventos. Solo deberían elevarse a KPI de conversión cuando representan una acción que importa al negocio.
03 · Denominador
La elección que cambia por completo el resultado
Antes de comparar dos tasas, escribe la definición completa. “CVR = 4%” es insuficiente. “Sesiones con ≥1 compra / sesiones del canal orgánico = 4%” sí es una métrica reproducible.
| Pregunta | Numerador | Denominador recomendado | Ejemplo de métrica |
|---|---|---|---|
| ¿Qué parte de las visitas compra? | Sesiones con ≥1 compra | Sesiones | Tasa de compra por sesión |
| ¿Qué parte de las personas compra? | Usuarios compradores | Usuarios | Tasa de compra por usuario |
| ¿Qué parte del tráfico de pago convierte? | Conversiones atribuidas | Interacciones aptas o clics, según plataforma | CVR de Google Ads |
| ¿Qué parte de los leads se hace cliente? | Clientes cerrados | Leads | Lead-to-customer rate |
| ¿Qué parte de los MQL llega a SQL? | SQL | MQL | Conversión entre etapas |
| ¿Qué parte del checkout acaba en compra? | Sesiones con ≥1 compra | Sesiones que alcanzaron checkout | Checkout conversion rate |
| ¿Qué parte de quienes hicieron clic en email compró? | Compradores atribuidos | Clicadores únicos | Post-click conversion rate |
Regla de oro
El denominador debe representar a quienes realmente podían realizar la acción. Para una tasa de checkout, usar todas las sesiones de la web oculta el rendimiento específico del checkout.
Una ratio puede superar el 100%
Google Ads advierte que la tasa puede superar el 100% si se cuentan varias acciones de conversión por una misma interacción. En ese caso ya no estás interpretando la cifra como “probabilidad de que una interacción convierta al menos una vez”.
04 · Interpretación
Cómo leer una subida o una caída sin engañarte
Una tasa aislada no explica el negocio. Interprétala junto al volumen, el valor de la conversión, el coste de adquisición y la composición del tráfico. Después separa cambio absoluto, cambio relativo e incertidumbre.
Cambio absoluto2,0% → 2,5%
= +0,5 pp
= +0,5 pp
Los puntos porcentuales comparan porcentajes directamente.
Cambio relativo(2,5−2,0) ÷ 2,0
= +25%
= +25%
El lift relativo mide cuánto creció la tasa respecto a su punto de partida. Decir “subió un 0,5%” sería incorrecto en este ejemplo.
01
Empieza por el número de conversiones
Una tasa puede subir mientras caen las ventas si el tráfico cae todavía más. Mira CVR y volumen a la vez.
02
Añade valor económico
100 leads baratos no necesariamente superan a 30 leads de alta calidad. Conecta la tasa con ingresos, margen, AOV, LTV, CPA o tasa de cierre.
03
Segmenta antes de concluir
Canal, dispositivo, país, landing, audiencia, producto, nuevo/recurrente y etapa del funnel pueden moverse en direcciones distintas.
04
Compara periodos equivalentes
Promociones, estacionalidad, días de la semana y campañas pueden convertir una comparación “mes contra mes” en una comparación de contextos distintos.
Impacto económico
Tráfico × CVR × valor medio
Con 100.000 sesiones, pasar de 2,0% a 2,5% añade 500 conversiones. Si cada una vale 80 €, el impacto bruto teórico es 40.000 €, antes de costes, devoluciones, margen y canibalización.
Por eso una mejora de “solo” 0,5 puntos puede ser enorme en volumen alto, mientras que un +40% relativo sobre una base diminuta puede tener poco impacto real.
El efecto mezcla: tu CVR total puede caer aunque cada canal mejore
Es una versión práctica de la paradoja de Simpson. Si crece mucho el peso de un canal que convierte menos, la tasa agregada puede empeorar aunque cada segmento individual mejore. Por eso “la web convierte peor” no siempre significa que la web se haya vuelto peor.
| Periodo | Orgánico | Paid | Total |
|---|---|---|---|
| A | 1.000 ses. · 4,0% · 40 ses. con compra | 1.000 ses. · 1,0% · 10 ses. con compra | 2,50% · 50/2.000 ses. |
| B | 1.000 ses. · 4,5% · 45 ses. con compra | 9.000 ses. · 1,2% · 108 ses. con compra | 1,53% · 153/10.000 ses. |
05 · Benchmarks
¿Cuál es una buena tasa de conversión en 2026?
No existe una cifra universal. Dos referencias conocidas ya muestran por qué: miden ecosistemas diferentes. El benchmark de WordStream/LocaliQ para search ads y el de Unbounce para landing pages no son comparables como si fueran la misma métrica.
8,18%Search Ads · WordStream/LocaliQ 2026Mediana 2026 de conversión en Google/Microsoft search ads en la muestra de 13.474 campañas de EE. UU., abril 2025–marzo 2026. La fuente llama “averages” a cifras técnicamente medianas.
6,6%Landing pages · Unbounce 2024Mediana global del Conversion Benchmark Report. Metodología: más de 464 M de visitantes únicos, 57 M de conversiones y más de 41.000 landing pages entre julio de 2023 y julio de 2024.Dataset de referencia disponible en 2026; no comparable directamente con Search Ads.
Search Ads 2026 por sector
Úsalo como contexto para campañas de búsqueda, no como objetivo automático para una tienda, un SaaS o una landing de tráfico orgánico. La conversión depende de intención, definición del evento, oferta, marca, dispositivo, ubicación, precio y calidad del tráfico.
| Sector | CVR | Sector | CVR |
|---|---|---|---|
| Animales y mascotas | 16,22% | Moda / joyería | 4,50% |
| Arte y entretenimiento | 5,91% | Abogacía / legal | 5,55% |
| Automoción · venta | 6,01% | Automoción · reparación | 15,51% |
| Belleza y cuidado personal | 10,35% | Servicios empresariales | 4,85% |
| Empleo | 3,05% | Dentistas | 10,67% |
| Educación | 13,14% | Finanzas y seguros | 2,64% |
| Mobiliario | 2,99% | Salud y fitness | 6,94% |
| Hogar y reformas | 8,05% | Industrial y comercial | 8,20% |
| Servicios personales | 12,34% | Médicos y cirujanos | 12,43% |
| Inmobiliario | 3,70% | Restaurantes y alimentación | 8,05% |
| Shopping / regalos | 4,01% | Deporte y ocio | 7,69% |
| Viajes | 5,83% | Global muestra | 8,18% |
Tu mejor benchmark: tú mismo
Compara cohorts equivalentes, misma definición y ventana temporal. El objetivo útil suele ser superar tu baseline sin deteriorar margen, calidad o volumen.
Mediana ≠ objetivo
Estar por debajo de una mediana externa no demuestra que una campaña sea mala. Puede vender tickets más altos, captar tráfico más frío o medir una conversión mucho más exigente.
Benchmark con denominador
Antes de copiar una cifra, confirma si se calcula por sesión, usuario, clic, interacción, visitante único, lead o etapa del funnel.
06 · Embudo
Una conversión final es el producto de muchas conversiones pequeñas
Si solo miras sesiones con ≥1 compra / sesiones, sabes el resultado pero no sabes dónde se pierde la oportunidad. Descompón el recorrido y calcula la conversión entre cada etapa.
Ejemplo e-commerce
10.000 → 6.000 → 800 → 400 → 250
Sesiones iniciales → sesiones que vieron ≥1 producto → sesiones que añadieron ≥1 producto al carrito → sesiones que iniciaron checkout → sesiones con ≥1 compra. La tasa final es 2,5%, pero el mayor salto de pérdida relativa está entre las sesiones que vieron producto y las que añadieron al carrito. Ahí empieza una hipótesis de optimización más útil que “subir la CVR”.
Contexto checkout
70,22% de abandono de carrito
Baymard muestra actualmente un 70,22% de abandono medio de carrito, calculado sobre 50 estudios. No es una tasa de conversión de tienda ni un objetivo universal; sirve para recordar que la fricción posterior al carrito puede ser enorme y merece una métrica propia.
E-commerce
Sesiones iniciales → sesiones con vista de producto → sesiones con carrito → sesiones con checkout → sesiones con compra. Añade margen, AOV, devoluciones y repetición para no optimizar solo la compra inicial.
B2B / lead gen
Visita → lead → MQL → SQL → oportunidad → cliente. El formulario puede convertir muy bien y, aun así, destruir calidad si atrae contactos sin intención.
SaaS
Visita → signup → activación → trial → pago → retención. La conversión a registro es secundaria si la activación o la retención se deterioran.
07 · Plataformas
GA4, Google Ads y Shopify no calculan exactamente lo mismo
La palabra “conversión” puede aparecer en varias herramientas, pero cada una trabaja con su propio alcance, atribución y denominador. Si quieres reconciliar datos, empieza por las definiciones, no por forzar que los números coincidan.
| Herramienta | Qué tasa mide | Fórmula / denominador | Qué vigilar |
|---|---|---|---|
| GA4 · tasa de evento clave de sesión | Porcentaje de sesiones en las que ocurrió un evento clave. | Sesiones con ≥1 evento clave ÷ sesiones. | Una sesión cuenta como convertida aunque el evento suceda varias veces. |
| GA4 · tasa de evento clave de usuario | Porcentaje de usuarios que activaron un evento clave. | Usuarios que hicieron la acción ÷ usuarios totales. | No es comparable 1:1 con la tasa por sesión. |
| Google Ads · tasa de conversión | Frecuencia media con la que una interacción apta genera conversiones. | Conversiones ÷ interacciones aptas. | Puede superar 100% si contabilizas varias conversiones por interacción. |
| Shopify · online store conversion | Proporción de sesiones de tienda que terminan en pedido. | Sesiones que generan pedido ÷ sesiones de tienda. | Shopify también separa pasos como carrito y checkout. |
| CRM · lead-to-customer | Porcentaje de leads que terminan cerrados. | Clientes ÷ leads. | Define cohort, ventana de maduración y qué cuenta como lead válido. |
GA4 usa “eventos clave”
Google Analytics permite marcar como evento clave cualquier evento importante para el negocio y reporta tasas por sesión o por usuario. Un evento clave de GA4 también puede utilizarse para crear una conversión en Google Ads.
B2B: mide más allá del formulario
GA4 contempla eventos de ciclo de lead como generate_lead, qualify_lead y close_convert_lead. La tasa de formulario es solo el principio si el objetivo real es calidad y cierre.
08 · CRO
Cómo mejorar la tasa de conversión sin caer en trucos cosméticos
Optimizar no significa “poner el botón más grande”. Significa encontrar qué impide a usuarios adecuados completar una acción valiosa y reducir esa fricción sin empeorar calidad, rentabilidad ni experiencia.
Caso práctico reproducible
Cómo documentaría una mejora de 2,0% a 2,5%
Este ejemplo usa datos ilustrativos para mostrar el formato correcto de un caso: baseline, hipótesis, cambio, efecto, incertidumbre e impacto económico. No se presenta como resultado de un cliente ni como experiencia propia inventada.
Baseline2,00%
Resultado2,50%
Diferencia+0,50 pp
Lift relativo+25%
Hipótesis: reducir fricción en el paso crítico del funnel. Impacto: con 100.000 oportunidades y 80 € por conversión, +500 conversiones equivaldrían a +40.000 € brutos teóricos antes de costes, margen, devoluciones y posibles efectos secundarios. Si aplicas este esquema a un caso real, documenta también la ventana del test, el intervalo de confianza y las métricas de guardrail.
Síntoma
Hipótesis probable
Qué revisaría primero
CTR alto + CVR bajo
La promesa del anuncio atrae, pero la landing no confirma intención o expectativa.
Message match, oferta, velocidad, primer viewport, prueba social y fricción del CTA.
Carrito alto + compra baja
El usuario quiere el producto, pero aparece fricción tarde.
Costes sorpresa, envío, métodos de pago, cuenta obligatoria, errores, confianza y UX checkout.
Muchos leads + pocas ventas
Se está optimizando volumen, no calidad.
Fuente, keywords, campos, scoring, intención, MQL→SQL y feedback del equipo comercial.
CVR baja + AOV/LTV alto
Puede ser una economía sana con compra más exigente.
Margen, CAC, payback y LTV antes de perseguir una mediana externa.
CVR total cae + segmentos mejoran
Cambio de mezcla de tráfico.
Peso por canal/dispositivo/audiencia y comparación ponderada.
CVR estable + CPA sube
El problema puede estar en el coste del tráfico, no en la landing.
CPC/CPM, competencia, puja, mix de keywords y valor por conversión.
01
Medición
Valida tags, duplicados, cross-domain, consent, atribución, filtros internos y definición de conversión.
02
Intención
Alinea keyword, anuncio, audiencia y landing. Más tráfico no es mejor si trae menos intención.
03
Propuesta de valor
Haz evidente qué obtiene la persona, para quién es, por qué elegirte y qué objeción resuelves.
04
Fricción
Reduce campos, pasos, ambigüedad, tiempos de carga, errores y decisiones innecesarias.
05
Confianza
Prueba social específica, políticas claras, seguridad, condiciones, contacto, devoluciones y transparencia de precio.
06
Experimento
Formula una hipótesis causal, define métrica primaria y guardrails, estima muestra y evita testear diez cambios sin saber cuál causó el efecto.
07
Segmentación
Revisa móvil/escritorio, nuevo/recurrente, canal, país, landing, producto y cohortes de intención.
08
Economía
Optimiza beneficio o valor esperado, no solo el porcentaje. Una conversión más fácil puede valer menos.
09 · Estadística
El mismo 2% puede ser estable o casi ruido
La tasa observada es una estimación. Con pocas observaciones puede moverse mucho por azar. Por eso la calculadora muestra un intervalo del 95% y el comparador A/B trata por separado la diferencia entre variantes.
Misma tasa
20 / 1.000 = 2%
Intervalo Wilson 95% aprox.: 1,30%–3,07%. Es un rango amplio: el 2% observado tiene bastante incertidumbre.
Más muestra
200 / 10.000 = 2%
Intervalo Wilson 95% aprox.: 1,74%–2,29%. El punto estimado es idéntico, pero la incertidumbre es mucho menor.
Intervalo de confianza no es “95% de probabilidad de que el valor real esté aquí” bajo la interpretación frecuentista clásica. Es un procedimiento que, repetido en condiciones equivalentes, produce intervalos que cubren el parámetro en torno al 95% de las muestras.
Para reporting operativo basta con recordar algo más simple: cuanto menor la muestra, menos literal debes ser con las décimas. Una subida de 2,00% a 2,08% puede no contener información accionable.
Un A/B test necesita más que comparar dos porcentajes. Debes definir hipótesis, muestra, MDE, nivel de error y método de análisis. Optimizely, por ejemplo, utiliza un motor de experimentación con significancia y controles específicos; su documentación también advierte de la relación entre más confianza y mayor muestra.
Si haces “peeking” continuo con una prueba fija y paras en el primer p<0,05, aumentas la probabilidad de falsos positivos. El comparador de esta página es educativo, no un motor de experimentación secuencial.
10 · Errores
Los errores que más distorsionan una tasa de conversión
La mayoría de malas decisiones no vienen de la fórmula; vienen de una métrica mal definida, un tracking que cuenta dos veces o una comparación que mezcla poblaciones diferentes.
1. Mezclar usuarios y sesiones
Una persona puede generar varias sesiones. Cambiar el denominador cambia la pregunta y normalmente cambia la tasa.
2. Dividir eventos entre sesiones
Si un usuario puede disparar el evento varias veces, la ratio puede superar el 100%. Para una probabilidad de conversión usa sesiones/usuarios que convirtieron, no recuento bruto de eventos.
3. Comparar canales con intención distinta
Brand search, remarketing y tráfico frío no deberían juzgarse con la misma expectativa de CVR.
4. Ignorar la calidad
Más formularios pueden empeorar el pipeline si baja el porcentaje de MQL, SQL o cierres.
5. Confundir +pp con +%
2% → 3% son +1 punto porcentual y +50% relativo, no “+1%”.
6. Perseguir benchmarks externos
Una mediana de otro sector, canal o definición sirve como contexto, no como meta operativa.
7. Olvidar atribución y ventana
GA4, Ads y CRM pueden asignar la misma venta de forma distinta. No fuerces igualdad sin alinear reglas.
8. Mirar solo el total
Un cambio de mezcla de tráfico puede mover la tasa agregada sin deteriorar ningún segmento.
9. Optimizar sin guardrails
Subir CVR a costa de margen, devoluciones, fraude, churn o mala calidad no es una victoria.
11 · FAQ
Preguntas frecuentes sobre tasa de conversión
¿Cuál es la fórmula de la tasa de conversión?
Conversiones ÷ oportunidades de convertir × 100. En una proporción binaria por sesión: 250 sesiones con ≥1 compra entre 10.000 sesiones = 2,50%. Lo importante es declarar qué significa “oportunidades”: sesiones, usuarios, clics, leads o una etapa concreta.
¿Qué es una buena tasa de conversión?
No hay una cifra universal. En search ads, WordStream/LocaliQ reporta una mediana global de 8,18% en su muestra 2026; Unbounce reporta 6,6% como mediana de landing pages en otro dataset. No son métricas intercambiables. Tu baseline por canal, dispositivo, oferta y valor suele ser el benchmark más útil.
¿Se calcula con usuarios o con sesiones?
Depende de la pregunta. Si quieres saber qué proporción de visitas convierte, usa sesiones. Si quieres saber qué proporción de personas convierte, usa usuarios. GA4 ofrece métricas de evento clave tanto a nivel de sesión como de usuario.
¿La tasa de conversión puede ser mayor del 100%?
Sí, si el numerador cuenta múltiples conversiones por una misma interacción. Google Ads lo documenta expresamente cuando se usan varias acciones o “Todas las conversiones”. En ese caso la ratio no debe interpretarse como una probabilidad binaria de convertir.
¿Cómo se calcula el aumento de conversión?
Para diferencia absoluta: nueva CVR − antigua CVR, expresada en puntos porcentuales. Para lift relativo: (nueva CVR − antigua CVR) ÷ antigua CVR × 100. De 2% a 2,5% = +0,5 pp y +25% relativo.
¿Qué diferencia hay entre tasa de conversión y CTR?
CTR mide clics respecto a impresiones; CVR mide conversiones respecto a una base posterior, como clics, interacciones, sesiones o usuarios. Un anuncio puede tener CTR alto y CVR bajo si atrae curiosidad pero no intención.
¿Qué diferencia hay entre CVR y CPA?
CVR es una tasa de eficiencia de conversión; CPA es un coste por conversión. Si el coste de tráfico sube, el CPA puede empeorar aunque la CVR se mantenga. Conviene leerlas juntas.
¿Cómo mejoro una tasa de conversión baja?
Primero valida medición y segmenta. Después revisa intención y message match, propuesta de valor, fricción, confianza y la etapa exacta del funnel que pierde más usuarios. Prioriza hipótesis con impacto esperado y mide el efecto con un diseño de experimento adecuado.
¿Por qué mi CVR baja aunque vendo más?
Porque el tráfico puede haber crecido más rápido que las conversiones o porque ha cambiado la mezcla hacia canales de menor tasa. Una caída de CVR no implica automáticamente caída de ingresos.
¿Qué tasa debería usar en un funnel B2B?
No una sola. Mide visita→lead, lead→MQL, MQL→SQL, SQL→oportunidad y oportunidad→cliente. Así distingues captación, calidad y cierre en lugar de esconderlo todo dentro de una tasa global.
12 · Fuentes
Fuentes y metodología utilizadas
He priorizado documentación oficial para definiciones de plataforma y fuentes con metodología publicada para benchmarks. Los benchmarks se presentan con su contexto para evitar convertir una mediana externa en una “regla” universal.
Google AdsTasa de conversión: definición
Define conversiones ÷ interacciones aptas y explica por qué la tasa puede superar el 100%.
Google Analytics 4Informe de adquisición de tráfico
Define la tasa de evento clave de sesión como sesiones con evento clave ÷ sesiones.
Google Analytics 4Informe de adquisición de usuarios
Define la tasa de evento clave de usuarios como usuarios que realizaron la acción ÷ usuarios.
Google Analytics 4Lead acquisition report
Documenta métricas de new leads, qualified leads y converted leads.
ShopifyMeasuring marketing performance
Describe el informe de conversión de tienda y las etapas landing → carrito → checkout → compra.
WordStream / LocaliQGoogle Ads Benchmarks 2026
13.474 campañas de search de EE. UU., abril 2025–marzo 2026; CVR global reportada: 8,18%.
Unbounce · dataset 2024Conversion Benchmark Report
Mediana global de landing pages: 6,6%. Dataset de referencia utilizado: julio 2023–julio 2024; se mantiene como referencia disponible en 2026 y no se compara directamente con Search Ads.
UnbounceMetodología del benchmark
Más de 464 M visitantes únicos, 57 M conversiones y más de 41.000 landing pages, julio 2023–julio 2024.
Baymard InstituteCart abandonment rate statistics
Baymard muestra actualmente un 70,22% de abandono medio de carrito sobre 50 estudios. Se usa como contexto de fricción de checkout, no como objetivo universal de CVR.
OptimizelyStatistical significance
Documentación sobre significancia, falsos positivos/negativos y requisitos de muestra del motor de experimentación.
Statsmodels · WilsonBinomial proportion confidence interval
Referencia metodológica para intervalos de confianza de proporciones binomiales, incluido Wilson score.
Statsmodels · dos proporcionesConfidence interval for two independent proportions
Referencia para intervalos de la diferencia entre dos proporciones independientes; el comparador usa el enfoque Newcombe basado en Wilson.
Statsmodels · potenciaPower for two independent proportions
Referencia para potencia y planificación de muestra de dos proporciones independientes con varianza pooled bajo H0 y no pooled bajo H1.
Nota: los cálculos de intervalo de esta página usan Wilson únicamente para proporciones binarias; el comparador A/B usa una prueba z bilateral fija para el contraste y un intervalo Newcombe/Wilson para la diferencia entre dos proporciones independientes. Se incluyen como herramientas educativas y de análisis descriptivo; un experimento real debe respetar su diseño, horizonte o método secuencial, criterios de parada y métricas de guardrail.