
Tomás Cabiche
Chief Growth Officer
Marketing Digital
Métricas de ecommerce: 10 KPIs para medir tu tienda online y cómo armar el tablero en Looker Studio
Publicado el
Resumen ejecutivo
Diez KPIs alcanzan para saber si tu tienda online crece: desde tasa de conversión y ticket promedio hasta costo de adquisición y recompra.
Cada métrica viene con su fórmula y la pregunta de negocio que responde.
Con Google Analytics 4 y una planilla de ventas podés armar un tablero gratis en Looker Studio.
Elegí pocas métricas, revisalas siempre con la misma frecuencia y compará contra el período anterior.
Muchas tiendas online miden solo las ventas del mes. Es el número más importante, pero no te dice por qué subió o bajó. ¿Entró menos gente? ¿Entraron los mismos pero compraron menos? ¿Compraron, pero más barato? Los KPIs de ecommerce responden esas preguntas. Esta guía te muestra cuáles mirar, cómo calcularlos y cómo juntarlos en un tablero que se actualice solo.
Las 10 métricas de ecommerce que importan
1. Sesiones
Cuántas visitas recibe la tienda. Responde «¿llega gente?». Miralo separado por canal (orgánico, pago, redes, email).
2. Tasa de conversión
pedidos / sesiones × 100. Responde «¿la gente que llega compra?». Es la métrica que más se mueve con cambios en la tienda: fotos, precios, envío, checkout.
3. Ticket promedio (AOV)
ingresos / pedidos. Responde «¿cuánto gasta cada cliente por compra?». Se sube con combos, envío gratis a partir de un monto y recomendaciones de productos.
4. Ingresos
sesiones × conversión × ticket promedio. Esta fórmula es útil porque te muestra cuál de las tres palancas explica una variación.
5. Tasa de abandono de carrito
1 − (compras / carritos iniciados). El Baymard Institute estima, a partir de decenas de estudios, una tasa promedio cercana al 70%. Los motivos más citados son costos extra inesperados y checkouts largos.
6. Costo de adquisición de clientes (CAC)
inversión en marketing / clientes nuevos. Responde «¿cuánto me cuesta conseguir un cliente?».
7. ROAS
ingresos atribuidos a anuncios / inversión en anuncios. Te dice si cada campaña paga lo que cuesta.
8. Tasa de recompra
clientes con dos o más compras / total de clientes. Una tienda sana no depende solo de clientes nuevos. El email es la herramienta más directa para subirla; tenemos una guía de automatizaciones de email marketing para ecommerce.
9. Valor de vida del cliente (LTV)
ticket promedio × compras por cliente × margen. Compará LTV contra CAC: si conseguir un cliente cuesta más de lo que deja, el crecimiento no es sostenible.
10. Margen por pedido
ingresos − costo de producto − envío − comisiones. Vender mucho con margen negativo es la forma más rápida de quedarse sin caja.
Si querés repasar qué hace que un indicador sea útil, leé qué es un KPI y cómo elegirlo.
De dónde salen los datos
Google Analytics 4: sesiones, canales, carritos y compras si tenés configurados los eventos de ecommerce (
add_to_cart,begin_checkout,purchase). Google documenta la configuración en su guía de ecommerce para GA4.Tu plataforma de tienda (Tiendanube, Shopify, WooCommerce): pedidos, clientes y productos. Exportalos a Google Sheets.
Plataformas de anuncios (Meta, Google Ads): inversión por campaña.
Una planilla de costos: costo de producto, envío y comisiones, para calcular margen.
Cómo armar el tablero en Looker Studio, paso a paso
Conectá las fuentes: en Looker Studio creá un informe nuevo y agregá GA4 y la planilla de Google Sheets con pedidos y costos.
Arriba, las tarjetas de resultado: ingresos, pedidos, ticket promedio y conversión, cada una con comparación contra el período anterior.
En el medio, el embudo: sesiones, carritos, checkouts y compras en un gráfico de barras para ver dónde se pierde gente.
Abajo, los canales: una tabla por fuente de tráfico con sesiones, conversión, ingresos y ROAS.
Campos calculados: creá la tasa de conversión y el ticket promedio como campos calculados para que se actualicen solos.
Controles de fecha y canal para filtrar todo el informe a la vez.
Si es tu primer tablero, empezá con nuestra guía de Looker Studio desde cero y la de Google Analytics 4 para principiantes.
Cómo usar el tablero cada semana
Revisalo siempre el mismo día y compará contra la semana anterior y el mismo período del mes pasado.
Cuando un número se mueve, bajá un nivel: si cayeron los ingresos, mirá si fueron sesiones, conversión o ticket.
Anotá las acciones que hiciste (una promo, un cambio de precio) para poder relacionarlas con los resultados.
Cursos recomendados de Coderhouse
Si querés aprender a medir campañas y canales de punta a punta, la Carrera de Marketing Digital cubre analítica, publicidad y estrategia. Y si te interesa más la parte de datos y tableros, el curso de Data Analytics profundiza en el análisis y la visualización.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es una buena tasa de conversión para una tienda online? Depende mucho del rubro, el precio y el tráfico. Lo más útil es comparar tu tasa contra tus propios meses anteriores.
¿Looker Studio es gratis? Sí, la versión estándar es gratuita y se conecta a GA4 y Google Sheets sin costo.
¿Necesito saber programar para armar el tablero? No. Los campos calculados usan fórmulas parecidas a las de una planilla.
¿Cada cuánto conviene mirar los KPIs? Ventas y conversión, semanal; LTV, recompra y CAC, mensual, porque necesitan más datos para ser estables.

Sobre el autor
Soy Tomás Cabiche, Chief Growth Officer y Cofundador de Coderhouse. Lidero las áreas de crecimiento y marketing, impulsando la expansión de la compañía y el desarrollo de nuevos productos educativos basados en inteligencia artificial. Mi día a día combina la mirada estratégica del negocio con la ejecución, buscando siempre que la tecnología y los datos estén al servicio del crecimiento. Para conocer más sobre mi recorrido profesional, te espero en mi perfil de LinkedIn.
Artículos destacados
Ver todos los artículos
Guía de Rol
Business Intelligence como carrera: qué hace un BI Analyst, cuánto gana y cómo entrar al sector
Publicado el
Tutorial: Guía Paso a Paso
APIs de IA para principiantes: cómo conectar GPT, Claude y Gemini a tus proyectos
Publicado el
Comparativa de Herramientas
Business Intelligence vs Data Analytics: diferencias clave, herramientas y qué aprender primero en Argentina
Publicado el
Uso de IA
Agentes de IA: qué son, para qué sirven y cómo empezar a usarlos en tu trabajo
Publicado el
Tutorial: Guía Paso a Paso
Claude Cowork vs. ChatGPT: ¿Cuál es la mejor herramienta?
Publicado el
Ruta de Aprendizaje
¿Cómo aprender inteligencia artificial desde cero? Guía Completa
Publicado el

