Tasa de clics y tasa de conversión: compara los mismos registros

La tasa de clics expresa los clics en relación con una oportunidad de hacer clic definida en el informe. La tasa de conversión expresa un resultado concreto en relación con una base determinada. Esa base puede ser impresiones de anuncios, mensajes entregados, visitas, personas que hicieron clic u otro grupo elegible. Para compararlas de forma útil, empieza por nombrar la acción y su denominador.

Por ejemplo, «inscripciones entre quienes hicieron clic» responde a una pregunta distinta de «inscripciones entre todas las personas a las que se envió un mensaje». Un informe puede utilizar cualquiera de las dos definiciones, pero la etiqueta debe aclarar cuál. Un clic tampoco equivale a una persona distinta que hizo clic: los eventos repetidos pueden cambiar el total.

En este estudio, la base común es un registro de destinatario y boletín del conjunto de datos publicado. Contamos si cada registro tiene un indicador de clic y otro de inversión. No disponemos de un denominador de mensajes entregados ni de una secuencia con marcas de tiempo, por lo que hablamos de tasas registradas y porcentajes de coincidencia.

Esta distinción ayuda cuando una empresa debe decidir si cambia el mensaje, la oferta o la medición. Dos totales separados no indican dónde se detuvo una persona. Relacionar los registros elegibles es un paso para responder a esa pregunta; establecer el orden y el momento de los hechos es otro.

Los investigadores Lars Hornuf y Christoph Siemroth trabajaron con bettervest, una plataforma alemana de financiación colectiva mediante deuda. Su experimento comparaba distintas formas de describir diez proyectos de inversión en boletines. El conjunto de datos publicado contiene 55.357 registros de destinatario y boletín, y 7.864 códigos de destinatario. Un destinatario puede aparecer en hasta diez boletines.^[1][2]

Los autores registraron si el destinatario hacía clic en un enlace individual al proyecto dentro del boletín y si invertía un importe positivo en ese proyecto. Cada resultado se guarda mediante un indicador de sí o no. El indicador de inversión no es un recuento de transacciones, un valor de compra ni una medida de ventas completadas en una tienda online.

El artículo original estudia los efectos de cómo se presenta la información en el boletín. Nuestro análisis plantea otra pregunta: ¿hasta qué punto coinciden las dos acciones registradas para el mismo destinatario y boletín? Agrupamos los tres tratamientos originales y conservamos toda la muestra publicada. No volvemos a estimar los efectos de la presentación del mensaje.

Son registros históricos de una plataforma concreta, publicados en 2023. Los materiales revisados no establecen un periodo común de observación ni el orden de los clics y las inversiones. Por eso el estudio aporta un ejemplo de medición, no un valor de referencia actual de la tasa de conversión del email marketing.

En 327 de los 55.357 registros aparecen tanto un clic como una inversión. Otros 1.499 tienen un clic sin indicador de inversión; 284, una inversión sin indicador de clic; y 53.247, ninguno de los dos. La tabla mantiene visibles las cuatro posibilidades.

En el archivo completo, 1.826 registros tienen un indicador de clic, el 3,30 %. En 611 aparece un indicador de inversión, el 1,10 %. Son las dos tasas marginales: indican la frecuencia de cada indicador, pero no cuántas veces coinciden en los mismos registros.

De los 611 registros con inversión, 327 también tienen un clic. Son el 53,52 %; el 46,48 % restante no tiene un clic registrado. Al invertir la pregunta, cambia el denominador: entre los 1.826 registros con clic, 327 también tienen inversión, el 17,91 %.

Ambos porcentajes son correctos porque responden a preguntas distintas. El primero parte de los registros con inversión y pregunta por los clics. El segundo parte de los registros con clic y pregunta por las inversiones. Ninguno debe presentarse como la probabilidad de que un clic diera lugar a una inversión posterior.

Un registro con inversión pero sin clic no explica su propia historia. No permite afirmar que alguien ignoró el boletín, que una herramienta de seguimiento omitió un evento o que otro canal provocó la inversión. Esas explicaciones exigirían datos sobre la recogida, los momentos y otras actividades que esta publicación no aporta.

Para quien gestiona una campaña, la consecuencia inmediata es más concreta: conservar el recuento de coincidencias junto a los totales separados. Si la pregunta se refiere a quienes realizaron ambas acciones, esa intersección forma parte de la respuesta. Dividir dos totales sin vincular sus registros no sustituye ese cálculo.

La coincidencia varía entre los diez boletines de origen. Entre los registros con inversión, la proporción que también tiene clic va del 29,55 % al 78,43 %. Mostramos todos los boletines para que ninguno de los extremos se tome como resultado del estudio completo.

Los números de boletín de las tablas son códigos de origen, no una secuencia temporal ni una clasificación. La base de inversiones más pequeña es de 31 registros y la mayor, de 118. Al citar un porcentaje alto calculado sobre una base pequeña, conviene mantener esa base junto al resultado.

Los recuentos completos de la siguiente tabla permiten comprobar la comparación. En cada boletín, suma «ambas» y «solo inversión» para obtener la base de inversiones. Suma «ambas» y «solo clic» para obtener la base de clics. Las cuatro celdas suman el total de ese boletín.

Esta variación no identifica el mejor contenido de boletín. Los proyectos son distintos, los mismos destinatarios pueden repetirse y el nuevo análisis agrupa los tratamientos originales. No hacemos pruebas de significación por boletín ni afirmamos que un proyecto concreto provocara una mayor coincidencia.

Si tu empresa trabaja con varias campañas, conserva el detalle de cada una junto al informe combinado. Para decidir cómo cambiar una campaña, empieza por su propia fila y sus recuentos. Mantén la tabla conjunta al informar sobre varias campañas. No elijas una campaña favorable después de ver su resultado.

La comparación principal da el mismo peso a cada registro de destinatario y boletín. Por tanto, alguien que aparece en diez boletines aporta diez registros y quien aparece una vez aporta uno. Es adecuado para describir los registros publicados, aunque no es el único resumen posible.

En una comparación secundaria definida de antemano, damos a cada código de destinatario un peso total de uno. Quien aparece en diez boletines aporta una décima parte por registro; quien aparece una sola vez aporta uno. Así, cada código de destinatario contribuye con el mismo peso total. Esto no convierte la muestra en representativa de un país o mercado.

Con esta ponderación, el 51,69 % del peso de los registros con inversión también tiene un indicador de clic, frente al 53,52 % del análisis principal. El porcentaje en sentido inverso es del 19,12 %, frente al 17,91 %. Conservamos ambos resúmenes: la comparación secundaria describe algo distinto, no es una corrección elegida porque su resultado resulte preferible.

Los totales ponderados de las celdas contienen fracciones porque suman aportaciones como una mitad o una décima parte. Suman 7.864, el número de códigos de destinatario. No deben describirse como personas fraccionadas ni como recuentos de inversores distintos que realizaron cada acción.^[3]

Antes de interpretar una campaña como un embudo, redacta un breve plan de medición. Esta plantilla de libre acceso sirve para preparar tu propio informe. No presupone que el conjunto de datos histórico utilizara las mismas definiciones ni que cambiar la medición vaya a mejorar las ventas.

Decisión: «Queremos decidir [qué cambiar del mensaje, la oferta o el informe] para [campaña]». Elige la decisión antes de seleccionar una tasa que te convenga.

Unidad y base: «Cada fila representa [destinatario y campaña, visita u otra unidad que los datos permitan identificar]. Nuestra base elegible es [definición]. Tratamos los eventos y destinatarios repetidos según [regla]». Distingue el recuento de eventos del recuento de identificadores.

Acciones: «Un clic significa [evento concreto registrado]. Un resultado significa [inscripción, consulta cualificada, compra completada u otra acción definida]». Decide cómo tratarás cancelaciones, reembolsos, eventos de prueba y duplicados.

Vinculación y tiempo: «Relacionamos los registros mediante [identificador cuyo uso está permitido]. Observamos los clics durante [periodo] y los resultados durante [periodo]. Podemos establecer el orden con [marcas de tiempo disponibles]». Si no existe una vinculación o marca de tiempo, indícalo en lugar de completar el vacío con un recorrido supuesto.

Informe: «Mostraremos solo clic, solo resultado, ambas acciones y ninguna, además de la base elegible. Los porcentajes condicionales indicarán su denominador». Mantén visibles los registros no disponibles o que no se pueden vincular como un problema separado del informe, en vez de clasificarlos silenciosamente como «ninguna».

Uso: «Este informe describe [relación observada]. Para afirmar [que una campaña causó más resultados], necesitaríamos [un diseño de comparación adecuado]». La tabla de coincidencias no proporciona por sí sola esa comparación causal.

Imagina a una creadora ficticia con 1.000 registros elegibles de destinatario y campaña. Supongamos que los periodos definidos y el proceso de vinculación permitido dan lugar a 80 registros con clic, 30 con inscripción y 18 con ambas acciones. Son cifras inventadas para explicar el cálculo, no otro resultado del conjunto de datos de financiación colectiva.

La tabla completa contiene 18 registros con ambas acciones, 62 solo con clic, 12 solo con inscripción y 908 sin ninguna. La tasa de clics es 80 dividido entre 1.000, el 8 %. La tasa de inscripciones es 30 dividido entre 1.000, el 3 %.

Entre los registros con clic, 18 de 80 también tienen inscripción: el 22,5 %. Entre los registros con inscripción, 18 de 30 también tienen clic: el 60 %. La creadora puede comunicar las cuatro cifras sin dar a entender que miden lo mismo.

Los 12 registros con inscripción pero sin clic requieren una descripción neutral hasta que la creadora disponga de información sobre esos recorridos. Incluso si las marcas de tiempo prueban que un clic precedió a una inscripción, el orden por sí solo no demuestra que el boletín la causara. La tabla permite concretar la siguiente pregunta sin tratarla como una estimación de incremento de ingresos.

Un plan completado podría decir: «Describimos la coincidencia de inscripciones registradas para esta campaña y estos periodos. Conservaremos las cuatro categorías, mostraremos ambas bases condicionales e informaremos por separado de los registros que no podamos vincular». Resulta más útil para actuar que una etiqueta de tasa de conversión cuyo denominador nadie sabe identificar.

Utilizamos el conjunto de datos final completo en formato Stata de la primera versión pública de los autores. Antes de calcular los resultados conjuntos, comprobamos la identidad del archivo, los siete campos numéricos necesarios, los 55.357 pares únicos de destinatario y boletín, los 7.864 códigos de destinatario y los diez códigos de boletín. Ambos indicadores debían estar presentes y codificados exactamente como cero o 100.^[2]

Comprobamos los recuentos de los tres grupos de tratamiento y reprodujimos los porcentajes marginales redondeados de clics e inversiones publicados en el artículo. No se eliminaron ni imputaron registros, ni se aplicó deduplicación. Después contamos las cuatro combinaciones en el total y en cada boletín, y calculamos las mismas magnitudes con la ponderación fija que da el mismo peso a cada destinatario.

Dos implementaciones escritas de forma independiente produjeron recuentos y fracciones exactas idénticos. El paquete descargable contiene código de cálculo original, el método y todas las tablas agregadas. Excluye los registros sin procesar y los identificadores de destinatario. Obtén el archivo fuente por separado a través de los autores y conserva su atribución.

No añadimos intervalos de confianza de muestreo a este recuento exhaustivo del archivo publicado. Los recuentos son exactos para esos registros, pero eso no establece su precisión para una población más amplia. La repetición de destinatarios y los proyectos compartidos importarían si quisiéramos generalizar, algo que este estudio no pretende.

La aportación práctica es mostrar la coincidencia completa de las acciones registradas y una forma clara de plantear la siguiente pregunta de medición. Complementa el experimento original de los autores. Antes de decidir qué significa una tasa de conversión para tu campaña, define el resultado, la base, la regla de vinculación y el periodo de observación.