Glosario de e-commerce — sin jerga.

Un paso que cambia algo en una plataforma compatible, por ejemplo añade una etiqueta, actualiza un campo o apunta un contacto a una lista. Las acciones disponibles dependen de la integración. Una acción no tiene por qué ser el envío de un mensaje.

• Acciones e integraciones de las automatizaciones →

Valor medio del pedido: ingresos divididos entre el número de pedidos del mismo periodo. Por ejemplo, 10.000 PLN de 100 pedidos dan un AOV de 100 PLN. Cómo se tienen en cuenta las devoluciones y los impuestos depende de la definición del informe.

• Cómo analizar las ventas de productos →
• ¿Compensa un umbral de envío gratis? →

La forma de asignar el mérito de una conversión a los puntos de contacto, por ejemplo a clics en anuncios o a visitas desde mensajes. Las reglas dependen del modelo y de la ventana de medición. Los modelos disponibles varían según la herramienta.

• Modelos de atribución en Flowpeek →
• Por qué los informes muestran resultados distintos →

Un modelo que, con los datos disponibles, estima la contribución de los puntos de contacto a una conversión. En GA4 utiliza tanto los recorridos que terminan en un evento clave como los que no. El mérito asignado depende del modelo y de los datos.

El coste de captar un cliente nuevo. Se calcula dividiendo los costes de captación incluidos entre el número de clientes nuevos. Antes de comparar, fija el periodo y qué costes de marketing y ventas entran en el cálculo.

• ROAS y beneficio: cómo valorar una campaña →
• Cuánto invertir en publicidad de la tienda →

El recorrido desde el carrito hasta la confirmación de compra. El efecto del número de pasos depende de cada tienda y hay que comprobarlo. Mídelo paso a paso en el embudo.

• El embudo de conversión paso a paso →

Un grupo de personas con un rasgo o evento en común en un periodo determinado, por ejemplo clientes cuya primera compra fue en septiembre. El análisis de cohortes te permite comparar sus compras posteriores, su retención y su valor a lo largo del tiempo.

Una pregunta a los datos durante el escenario, por ejemplo si el visitante ha comprado en las últimas 24 horas. La respuesta SÍ o NO dirige el flujo a la rama correspondiente.

• Escenario de carrito abandonado →

Mecanismo que envía el estado del consentimiento a las etiquetas de Google. El mecanismo técnico por sí solo no sustituye a decidir cómo obtener y gestionar correctamente los consentimientos.

Tasa de conversión: el porcentaje de usuarios o sesiones que terminan con una acción concreta. Por ejemplo: sesiones con compra divididas entre todas las sesiones. Define el evento y el denominador antes de comparar informes.

• Cómo calcular la tasa de conversión de tu tienda →
• Cómo leer el embudo de conversión →

Datos obtenidos en la relación directa de una empresa con sus usuarios o clientes, por ejemplo en su propia tienda. Usar un dominio propio no garantiza por sí solo una medición completa ni cambia las decisiones sobre los consentimientos.

• Preparación y recepción de la implementación de Flowpeek →

La señal con la que empieza un escenario. Puede ser, por ejemplo, añadir un producto al carrito, alcanzar un umbral de interacción o no volver durante un tiempo determinado.

• Cómo crear automatizaciones →

Las etapas sucesivas que llevan a un objetivo, por ejemplo visita, producto, carrito, formulario de pedido y compra. Las cifras y el paso de una etapa a otra te ayudan a encontrar dónde profundizar en el análisis. Una caída por sí sola no explica la causa.

• Diagnóstico del embudo en móvil →
• Informe del embudo de conversión →

Pasos conectados: disparador, condiciones, una posible espera y acciones. En Flowpeek preparas un borrador, lo revisas y lo publicas. Después puedes consultar el historial de ejecuciones en el panel.

• Automatización del carrito abandonado →

Pausa del escenario durante el tiempo que elijas. Por ejemplo, después de añadir un producto al carrito puedes esperar 3 horas y luego comprobar la condición de compra antes de ejecutar la acción.

• Esperas y condiciones en el escenario →

Una etiqueta asignada a un contacto en la plataforma de marketing, por ejemplo alta_intencion_antes_carrito. Facilita la segmentación y puede iniciar otro escenario en esa herramienta. En Flowpeek, añadir o quitar una etiqueta requiere una acción configurada, un contacto vinculado y permisos vigentes. La etiqueta no caduca sola solo porque haya cambiado la puntuación de predicción.

• Etiquetado según la intención →

El valor de un cliente a lo largo del tiempo, expresado por ejemplo como los ingresos o el margen de la relación con él. Puede describir el historial observado o una previsión. Al comparar el LTV con el CAC, comprueba el periodo y el método de cálculo utilizados.

Un mapa que muestra cómo se reparten en una página las interacciones registradas, como clics y desplazamientos. En Flowpeek, los mapas de calor y las grabaciones de sesiones con análisis de IA están en preparación (beta). Un mapa de calor no sigue la mirada; te ayuda a elegir qué parte de la página revisar con más detalle.

• Cómo leer mapas de calor →
• Mapas de calor en Flowpeek — muy pronto (beta) →

Atribución que reparte el mérito de una conversión entre más de un punto de contacto registrado. El reparto sigue las reglas del modelo y el historial disponible. No es una medición independiente del efecto incremental de una campaña.

• Los seis modelos de atribución de Flowpeek →

La evaluación de señales de intención de compra por parte de un modelo de aprendizaje automático. Flowpredict muestra una puntuación relativa de 0–100 que sirve para comparar el interés. Una puntuación de 71 son puntos, no un 71 % de probabilidad de compra. En el siguiente recálculo, la puntuación puede subir, bajar o mantenerse. Puedes combinar el umbral que elijas con condiciones de comportamiento en una automatización.

• Cómo interpretar la puntuación de Flowpredict →
• Flowpredict en la práctica →

Acciones de marketing dirigidas a personas que ya han tenido contacto con la tienda. El grupo puede definirse a partir del comportamiento disponible, por ejemplo la oferta vista, el carrito o la puntuación de intención. Flowpeek puede enviar una marca del contacto reconocido a una plataforma compatible. La comunicación posterior y una posible sincronización con un sistema publicitario dependen de la configuración y los permisos de esas herramientas.

• Remarketing según la intención →

El porcentaje de clientes que vuelven para hacer otra compra. El resultado depende del periodo elegido, del grupo de clientes y de cómo se define una vuelta.

Ingresos atribuidos divididos entre la inversión publicitaria. Unos ingresos de 12.000 PLN con una inversión de 3.000 PLN dan un ROAS de 4. La métrica no incluye todos los costes de la tienda y no mide el beneficio.

• Por qué el ROAS no significa beneficio →
• Análisis de costes de marketing →

Una puntuación guardada en el contacto dentro de la plataforma de marketing. Una automatización puede aumentarla o reducirla. Es un valor distinto de la puntuación relativa de Flowpredict de 0–100.

• Predicción frente a puntos del contacto →

Un conjunto de personas o visitas seleccionadas según rasgos concretos, por ejemplo la puntuación de intención, la fuente de entrada o el comportamiento. Un segmento de puntuación alta en el informe de ML sirve para el análisis; el umbral de la automatización lo configuras por separado. Un grupo en el informe no equivale automáticamente a una lista de contactos a la que puedas enviar mensajes.

• De la intención a un grupo de contactos →

Envío de eventos a las plataformas desde tu servidor en lugar del navegador. No recupera eventos que no se registraron ni sirve para saltarse los consentimientos.

• Cómo preparar y recibir la implementación →

Una visita que agrupa las acciones sucesivas en la tienda según las reglas de la herramienta de analítica. El límite de inactividad y las reglas de inicio pueden variar entre sistemas.

• Nociones básicas para leer el panel →

En GA4, el porcentaje de sesiones con interacción. La documentación de Google cuenta las sesiones de más de 10 segundos, con un evento clave o con al menos dos vistas de página o de pantalla. Basta con cumplir una condición. Esta tasa y la tasa de rebote suman el 100 %.

En GA4, el porcentaje de sesiones que no cumplieron las condiciones de interacción. Es el complemento de la tasa de interacción hasta el 100 %. En otras herramientas, el rebote puede definirse de otra manera.

Parámetros del enlace, como utm_source, utm_medium y utm_campaign, que indican a la analítica la fuente, el medio y la campaña. Un etiquetado coherente ayuda a comparar los canales de captación.

• Enlaces UTM en tu tienda paso a paso →
• Fuentes de tráfico de tu tienda →

Las Core Web Vitals describen tres aspectos del funcionamiento de una página: LCP — la carga del elemento de contenido más grande, INP — la respuesta a la interacción, CLS — la estabilidad del diseño. Sirven para evaluar la experiencia de usuario.