KPI ecommerce: 18 métricas con fórmula y ejemplo

Los KPI de ecommerce miden el recorrido de una tienda online, desde la sesión hasta el pedido neto. Empieza por 5: sesiones, conversión, ticket medio, margen por pedido y devoluciones, todos con la misma ventana, moneda y regla de cancelados.

Una tienda puede vender más y ganar menos sin que el panel lo avise. Aquí tienes 18 métricas con su fórmula, un mes inventado calculado de punta a punta, el motivo por el que tu analítica web no coincide con tu ERP y cómo leer las cifras para decidir. Si diriges un equipo comercial, sus indicadores están en KPI de ventas.

¿Qué es un KPI de ecommerce?

Es un indicador que mide una parte del negocio de una tienda online y que se elige porque influye en un objetivo concreto. Se diferencia de una métrica cualquiera en que tiene dueño y provoca una decisión.

Una tienda genera miles de datos. Solo unos pocos son clave, y dependen de tu fase: una tienda nueva necesita saber si su tráfico compra; una consolidada, si cada pedido deja dinero y si los clientes vuelven. Todo indicador debería responder a tres preguntas: qué mide, con qué datos y qué haré si cambia.

La escala importa. El INE calcula que en 2025 el 29,0 % de las empresas de 10 o más empleados, en los sectores que cubre su encuesta, vendió por comercio electrónico, con un volumen de 419.706 millones de euros. La cifra mide ventas electrónicas de empresas, no solo tiendas al público, y no indica cómo debe funcionar la tuya. Tampoco incluye a las empresas de menos de 10 empleados.

¿Qué KPI debe mirar una tienda online?

Los 18 indicadores de esta guía siguen el recorrido del negocio en 6 grupos: tráfico, recorrido, valor, rentabilidad, operación y clientes. No tienes que seguirlos todos: elige los que correspondan al problema que quieres resolver.

Para comprobar las cuentas, usaremos el mismo mes en todas las tablas. Es una tienda inventada, con estos datos de octubre de 2026:

Observa las dos fuentes: la analítica ve 640 compras y el ERP 720 pedidos. Es normal, y lo explicamos más abajo. La regla es no mezclarlas en un mismo cociente.

Una simplificación: aquí cada una de las 640 sesiones con compra tiene un solo pedido válido, y la analítica no duplica eventos. Por eso 640 sesiones son también 640 compras. En una tienda real no tiene por qué ser así, y más adelante verás cómo contarlas por separado.

Grupo 1: tráfico

Mide cuánta gente llega y con qué calidad. Una subida de sesiones sin interacción suele ser ruido: robots, campañas mal dirigidas o páginas que no responden a lo que se buscaba.

Google Analytics define una sesión con interacción como la que dura al menos 10 segundos, tiene 1 evento clave o más, o reúne 2 o más vistas de página o pantalla. Si tu herramienta usa otra regla, escríbelo. Si tu problema es de tráfico orgánico, el trabajo está en SEO para tiendas online, no en este panel.

Grupo 2: recorrido hasta la compra

Este grupo es un embudo: cada paso indica qué parte avanza desde el anterior. Sirve para encontrar dónde se pierde la gente, siempre que todos los pasos usen la misma unidad, que aquí son sesiones. Además, es un embudo cerrado: una sesión solo cuenta en un paso si pasó por el anterior, dentro de esa misma sesión y del mismo mes.

Los pasos se multiplican: 40 % × 20 % × 50 % × 40 % = 1,6 %. La última etapa, del inicio de pago a la compra, es del 40,0 %, porque 640 ÷ 1.600.

¿Es malo un 80 % de abandono? El Instituto Baymard calcula una media del 70,22 % a partir de 50 estudios, con métodos y mercados distintos. No es un objetivo ni una regla para tu tienda. Sirve para recordar que la mayoría de las cestas no se pagan, en todas partes. Si tu cálculo usa sesiones y otro usa cestas creadas, tampoco serán comparables. Lo útil es tu tendencia y las causas: portes que aparecen tarde, cuenta obligatoria o falta de un método de pago.

Grupo 3: valor de cada visita

Convierte el tráfico en dinero. Estos indicadores combinan cuántos compran con cuánto gastan, y explican por qué dos meses con las mismas ventas pueden ser muy distintos por dentro.

El ticket medio tiene su guía, porque hay que decidir qué hacer con IVA, portes y devoluciones. Los ingresos por sesión son útiles para comparar páginas, campañas o versiones: 1,60 % × 30 € = 0,48 €. Cuidado: esta cuenta combina dos fuentes, porque toma la conversión de la analítica y el ticket del ERP. Si lo indicas, sirve como aproximación; lo más limpio es usar el ticket que registra la propia analítica.

Grupo 4: rentabilidad

Dice si la tienda gana dinero. Sin este grupo, un panel de ecommerce es un panel de ventas, y una tienda puede crecer cada mes mientras pierde en cada pedido.

La cuenta de la contribución tiene varios pasos, con un margen del 40 % sobre ventas netas:

Con esto se calcula un ROAS mínimo como media de la tienda: 1 ÷ 0,1484 = 6,74, antes de costes fijos. No es un límite para cualquier campaña. Supón que los 1.500 € de anuncios atribuyen 6.000 € en ventas netas, sin IVA y ya sin devoluciones, dentro de una ventana fijada para ese gasto, y que esas ventas tienen el margen, los portes y las devoluciones de la media. Entonces el ROAS es de 4,00, que parece bueno y queda por debajo de ese punto. Si una campaña tiene otros costes, calcula su propio margen.

Esto no prueba que esos anuncios sean malos: pueden traer clientes que repitan. Es un motivo para calcular el valor de vida del cliente. Antes de decidir, recuerda que el margen está explicado en margen bruto, y que los costes fijos entran en tu punto de equilibrio.

Una atribución no es una verdad exacta: cada plataforma tiende a atribuirse ventas y las ventanas son distintas. Compara con una cifra más simple, la relación entre ventas netas y publicidad total: 19.800 € ÷ 1.500 € = 13,2. La distancia entre 4,0 y 13,2 no mide lo que aportan otros canales: esas cifras tienen alcances y ventanas distintos, y una venta atribuida no prueba que el anuncio la haya causado. Usa esa relación para seguir la tendencia con una definición fija.

El indicador 14 usa la misma ventana y el mismo alcance: anuncios de todos los canales y clientes nuevos de todos los canales, ambos de octubre. Solo recoge medios, así que no es el CAC completo, que suma agencia, herramientas y la parte de sueldos dedicada a captar. Si lo calculas por canal, divide el gasto de cada uno entre los clientes nuevos de ese canal.

Grupo 5: operación

Mide si cumples lo prometido después del pago. Afecta a devoluciones, a consultas al servicio de atención y a la repetición, de modo que la experiencia real se juega en el almacén.

La devolución se mide de tres maneras, y conviene no mezclarlas:

Una venta online tarda en ser definitiva. El artículo 104 de la Ley de Consumidores da en general 14 días naturales para desistir, y hay casos con plazos diferentes. Por eso un mes recién cerrado infravalora sus devoluciones: vuelve a calcularlo cuando pase esa ventana y el tiempo de vuelta del paquete. El trabajo del almacén se detalla en picking y packing. Y si la causa es falta de producto, revisa la rotura de stock.

Grupo 6: clientes

Mide si vuelven. Es lo que convierte una tienda que compra tráfico en un negocio con base propia, aunque necesita tiempo: una cohorte no se puede leer hasta que ha madurado.

El dato de octubre no existe todavía: sus 300 clientes nuevos no habrán cumplido todos los 90 días hasta el 29 de enero de 2027, y no se debe escribir un 0 para los meses aún abiertos. Por eso la tabla usa una cohorte ya madura, la de julio: otros 280 clientes, con el plazo cerrado el 29 de octubre. Para analizar quién vuelve, usa la segmentación de clientes. Si lo que quieres saber es qué opinan, un Net Promoter Score lo pregunta con sus propias limitaciones.

¿Por qué la analítica no coincide con el ERP?

Porque miden cosas distintas: la analítica observa navegadores y depende del consentimiento y de que la etiqueta se dispare; el ERP registra pedidos reales. La diferencia es esperable, y lo importante es conocerla y no mezclar las cifras.

En el ejemplo, la analítica ve 640 de 720 pedidos, un 88,9 %. Las causas habituales son estas:

• Consentimiento. Las cookies de medición no están exentas por defecto: la guía de la AEPD lo recuerda, aunque señala que suponen poco riesgo en ciertas condiciones. Quien rechaza puede no aparecer. La base legal es el artículo 22.2 de la LSSI.
• Bloqueadores y navegadores que limitan la medición.
• Cierres anticipados. El cliente paga en la pasarela y no vuelve a la página de confirmación.
• Pedidos que no pasan por la web: telefónicos, manuales o de marketplaces.
• Cancelados. La analítica registró la compra y el ERP la anuló después.

Usa cada fuente para lo suyo. Para contar pedidos, ventas y devoluciones manda el ERP. Para estudiar el recorrido, usa la analítica, aceptando que solo ve una parte. Nunca dividas los 720 pedidos del ERP entre las 40.000 sesiones de la analítica: daría un 1,80 % que parece mejor y compara poblaciones distintas. Si necesitas una cifra de conversión, indica la fuente y mantén esa regla.

Calcula cada mes la cobertura: compras de la analítica ÷ pedidos del ERP, aquí 640 ÷ 720. Un salto brusco suele ser una señal técnica, como un banner de cookies nuevo o una etiqueta rota, y no un cambio en tus clientes. Si tu tienda es WooCommerce, los estados de pedido que cuentas en el ERP se definen en ERP para WooCommerce.

¿En qué se diferencian una sesión con compra, una compra y un pedido?

Una sesión con compra es una visita con al menos una compra, una compra es cada evento registrado por la analítica y un pedido es lo que consta en la tienda y en el ERP. Son 3 recuentos distintos, y solo coinciden en un supuesto simplificado como el de esta guía.

Una sesión puede traer dos pedidos, y una recarga de la página de confirmación puede repetir el evento. Por eso el número de compras no sirve para calcular el abandono ni la conversión por sesión: si lo divides entre sesiones, mezclas unidades. Para esos dos indicadores, cuenta cada sesión una sola vez.

¿Cuáles son los KPI más importantes?

Depende de la fase de tu tienda, pero un primer conjunto útil son ventas netas, conversión, ticket medio, contribución por pedido, devoluciones y repetición. Con ellos ves si vendes, si cobras bien cada venta y si el cliente vuelve.

En una tienda B2B, las sesiones importan menos: los compradores son conocidos y vuelven por rutina. Mide altas aprobadas que acaban en primer pedido, frecuencia por cuenta e importe por pedido. Allí el visitante anónimo pesa poco, y un portal B2B te da la lista de cuentas.

¿Cómo se leen estos datos para decidir?

Empieza por la etapa con más pérdida y pregúntate qué hace distinta esa etapa. Compara por dispositivo, canal y categoría antes de cambiar nada, y mira una sola variable cada vez.

El customer journey ayuda a ver cómo se relacionan estos pasos con lo que hace el cliente fuera de la tienda. Antes de lanzar una prueba, escribe el resultado que esperas, la métrica que decides y cuándo la cerrarás. Si los datos son pocos, no decidas por pequeñas diferencias: un cambio de 1,6 % a 1,7 % en un mes puede ser solo azar.

¿Qué datos hay que exportar de cada pedido?

Exporta una fila por pedido con importes separados y fechas. Así podrás calcular ventas netas, contribución y devoluciones sin depender de la pantalla de ningún programa, y comprobar cualquier cifra del panel.

La regla es simple: un importe por columna y sin totales a mano. Deja vacía la columna de devolución mientras no exista: un cero afirmaría que has comprobado que no la hay. Con esta tabla y una tabla dinámica se calculan casi todos los KPI de rentabilidad y operación. Si tu programa no da alguno de estos datos, esa falta es la primera tarea que debes resolver.

¿Cómo se fijan objetivos?

Parte de tu historia y de lo que necesitas para ganar dinero, y no de una media de otros. Una tasa de conversión ajena mezcla sectores, países, precios y formas de medir, de modo que no te dice qué deberías alcanzar.

Una forma práctica es calcular hacia atrás. Si quieres 3.000 € de contribución al mes y cada pedido deja 4,0805 € (la cifra sin redondear del ejemplo), necesitas 736 pedidos, porque 3.000 € ÷ 4,0805 € = 735,2. También puedes llegar subiendo la contribución por pedido: con 5,00 €, bastan 600 pedidos.

Estos cálculos son un supuesto y no un resultado esperado. Si pones colores a tus indicadores, recuerda que los límites son una decisión propia: por ejemplo, ámbar si la contribución por pedido baja de 2,50 €, porque entonces harían falta más de 2 pedidos para recuperar los 5 € de medios de un cliente nuevo. Revisa cada regla cuando cambien tus costes. Si te falta un dato, escribe «sin dato», y si el denominador es cero, no calcules el porcentaje.

¿Cada cuánto se revisa cada indicador?

Mira cada día lo que puede romperse, cada semana lo que puedes corregir y cada mes lo que exige decisión. Revisar devoluciones a diario, por ejemplo, solo genera ansiedad, porque aún no han terminado de llegar.

Compara con el mismo periodo del año anterior si tu negocio tiene temporada. En Navidad casi cualquier cifra mejora, y eso no significa que tu tienda haya cambiado. Registra también las campañas, las subidas de precio y los cambios técnicos, porque cuando vuelvas a mirar el dato dentro de 6 meses no recordarás qué pasó. Todo esto puede resumirse en un cuadro de mando integral.

¿Qué ofrece Neowes OS para medir una tienda?

Con NeoCommerce y Neowes ERP, los pedidos entran solos y se publican informes de ventas y márgenes por canal. Neowes Marketing mide los correos, y un embudo por sesiones no figura en lo publicado.

Los importes con «+» se suman al plan de mantenimiento, y cada servicio incluye el anterior. Las cuotas no tienen permanencia: se avisa con 30 días. Consulta NeoCommerce, los precios o calcula tu presupuesto.

En una demo, pregunta cómo llevar a una hoja ventas netas, devoluciones y costes de envío por pedido, y qué analítica se puede instalar en tu tienda. Si te interesa el trabajo de campañas y clientes, consulta Neowes Marketing. Y si estás abriendo una tienda, mira antes cuánto cuesta una tienda online.

Fuentes

Consultadas el 4 de noviembre de 2026. La tienda, las sesiones, los pedidos, los costes y las reglas de ejemplo son inventados y no proceden de clientes.

• INE: TIC y comercio electrónico en empresas, año 2025, publicado el 22 de octubre de 2026.
• Google Analytics: dimensiones y métricas.
• Instituto Baymard: estadísticas de abandono de cesta.
• AEPD: guía sobre el uso de las cookies.
• BOE: Ley 34/2002, artículo 22.2, y Ley General para la Defensa de los Consumidores y Usuarios, artículo 104.
• Neowes OS: NeoCommerce, Neowes Marketing y precios publicados, sin IVA.