El Fin del eCommerce y las Métricas clave en 2025

Como medir el exito del eCommerce en la era de la IA

En el mundo del eCommerce, donde la inteligencia artificial (IA) está transformando la publicidad digital, las métricas tradicionales ya no son suficientes para evaluar el éxito de una campaña.

En 2025, las marcas necesitan métricas avanzadas que reflejen la rentabilidad, la competitividad y la experiencia del usuario en un entorno sin cookies de terceros y dominado por la automatización.

Durante el Google Marketing Live 2025, se destacaron métricas como el ROAS ajustado por margen, el Search Lost IS (impresiones perdidas) y el tiempo hasta la conversión, que están redefiniendo cómo las empresas miden el impacto de sus estrategias.

Vamos entonces a analizar estas métricas clave y explorar el papel de Google Analytics 4 en su medición y ofrecer estrategias prácticas para que las marcas de eCommerce optimicen su rendimiento en la era de la IA.

La importancia de las metricas en eCommerce en la era de la IA

La publicidad digital en 2025 está marcada por la personalización a escala, la automatización impulsada por IA y la desaparición de las cookies de terceros. En este contexto, las métricas tradicionales en eCommerce como el CTR (tasa de clics) o el CPC (costo por clic) ya no proporcionan una visión completa del rendimiento. Las marcas de eCommerce necesitan métricas que midan no sólo la efectividad de sus anuncios, sino también su impacto en los márgenes de beneficio, la competitividad en las subastas publicitarias y la eficiencia del embudo de conversión.

Herramientas como Google Analytics 4 y Data Manager están liderando esta evolución, ofreciendo capacidades avanzadas para analizar datos complejos y tomar decisiones basadas en insights predictivos. Existen informes que dicen que el 70% de las empresas de eCommerce que adoptaron métricas avanzadas en 2024 reportaron una mejora del 15% en el ROI de sus campañas.

Metricas clave para eCommerce en 2025

En 2025, las métricas de eCommerce han evolucionado para alinearse con los objetivos comerciales y la dinámica de la publicidad impulsada por IA.

A continuacion, exploramos las tres metricas mas relevantes

1. ROAS ajustado por margen

El Return on Ad Spend (ROAS) tradicional mide los ingresos generados por cada euro gastado en publicidad, pero no tiene en cuenta los márgenes de beneficio de los productos.

El ROAS ajustado por margen, introducido en herramientas como Google Ads y Performance Max, corrige esta limitación al incorporar el costo de los bienes vendidos (COGS) y otros gastos asociados.

Cómo se calcula: ROAS ajustado = (Ingresos netos – COGS) / Gasto publicitario.
Por qué es importante: Permite priorizar productos de alto margen, evitando el desperdicio de presupuesto en artículos de baja rentabilidad. Por ejemplo, una tienda de electrónica puede descubrir que promocionar auriculares de alta gama (margen del 40%) genera un ROAS ajustado superior al de cables USB (margen del 10%).
Un dato clave es que Google ha dicho que las marcas que usan ROAS ajustado han incrementado su rentabilidad neta en un 15% en campañas de Performance Max con Profit Optimization.

2. Search Lost IS (Impresiones perdidas)

El Search Lost Impression Share (Search Lost IS) mide el porcentaje de impresiones que una campaña pierde debido a un presupuesto insuficiente o un ranking de anuncio bajo.

Esta métrica es crucial para evaluar la competitividad en subastas publicitarias en eCommerce.

Cómo se interpreta: Un Search Lost IS del 30% indica que el 30% de las impresiones posibles no se lograron debido a limitaciones de presupuesto o baja calidad del anuncio.
Por qué es importante: Ayuda a los anunciantes a identificar oportunidades perdidas y ajustar pujas o presupuestos. Por ejemplo, una marca de moda puede aumentar su presupuesto en un 20% para captar más impresiones en búsquedas de “zapatillas de tendencia 2025”.
Impacto: Según Search Engine Land, optimizar el Search Lost IS ha permitido a las marcas aumentar su Share of Voice en un 12% en promedio.

3. Tiempo hasta la conversión en eCommerce

El tiempo hasta la conversión mide el intervalo entre la primera interacción de un usuario (como un clic en un anuncio) y la acción final (como una compra).

En 2025, esta métrica es esencial para optimizar embudos de conversión largos, especialmente en eCommerce de productos de alto valor.

Cómo se mide: Google Analytics 4 rastrea el recorrido del cliente a través de eventos como vistas de página, clics y conversiones, calculando el tiempo promedio hasta la compra.
Por qué es importante: Revela cuán efectivo es el retargeting y la personalización. Por ejemplo, una tienda de muebles puede descubrir que los clientes tardan 10 días en comprar un sofá, lo que sugiere la necesidad de campañas de retargeting más prolongadas.
Google estima que optimizar el tiempo hasta la conversión puede reducir el coste por conversión en un 10% al mejorar la eficiencia del embudo.

Rol de Google Analytics 4. Un copiloto analitico para eCommerce

Google Analytics 4 (GA4) se ha consolidado como una herramienta indispensable para medir métricas avanzadas en 2025, gracias a su asistente inteligente y capacidades predictivas.

A diferencia de su predecesor, Universal Analytics, GA4 está diseñado para un entorno sin cookies de terceros, con un enfoque en eventos y datos de primera parte.

Funcionalidades clave de GA4 para eCommerce

Visualización de datos complejos: GA4 utiliza gráficos intuitivos y paneles personalizables para mostrar métricas como ROAS ajustado, Search Lost IS y tiempo hasta la conversión. Por ejemplo, un informe de embudo puede visualizar cuántos usuarios abandonan el carrito antes de convertir.
Diagnósticos proactivos: El asistente de IA de GA4 identifica anomalías, como una caída repentina en las conversiones, y sugiere correcciones, como ajustar la segmentación o aumentar el presupuesto.
Predicciones impulsadas por IA: GA4 predice tendencias como el valor de vida del cliente (LTV) o la probabilidad de conversión, ayudando a las marcas a priorizar audiencias de alto valor.
Informes multicanal: Integra datos de Google Ads, YouTube, redes sociales y sitios web para ofrecer una visión holística del rendimiento.

Ejemplo practico

Una tienda de ropa online usa GA4 para analizar el tiempo hasta la conversión en su campaña de Performance Max. El asistente de IA detecta que los usuarios que ven anuncios en YouTube convierten un 20% más rápido que los de Search, lo que lleva a la marca a reasignar el presupuesto hacia vídeos dinámicos generados por Asset Studio.

Integracion con Data Manager. Medicion precisa sin cookies

Con la desaparición de las cookies de terceros, los datos de primera parte son el pilar de la medición en eCommerce. Google Data Manager, una solución lanzada en 2024, centraliza datos propios y se integra con plataformas como Salesforce, BigQuery y Google Ads para ofrecer una medición más precisa.

Como funciona Data Manager

Centralización de datos: Agrega datos de sitios web, aplicaciones, CRM y feeds de productos en un único hub.
Integración con GA4: Permite importar datos de margen de beneficio y costos para calcular el ROAS ajustado con precisión.
Soporte para Profit Optimization: Proporciona datos a nivel de carrito para optimizar campañas de Performance Max basadas en rentabilidad.
Cumplimiento de privacidad: Data Manager respeta regulaciones como el GDPR y el TCF 2.0, asegurando que los datos se manejen de manera ética.

Beneficio clave

Según un informe de WIRED, las marcas que integran Data Manager con GA4 han mejorado la precisión de sus métricas en un 20%, lo que les permite tomar decisiones más informadas en un entorno sin cookies.

Estrategias practicas. Alineando metricas con objetivos comerciales

Para aprovechar al máximo estas métricas, las marcas deben alinearlas con sus objetivos comerciales, como optimizar el embudo de conversión o maximizar la rentabilidad. Aquí van algunas estrategias prácticas:

Optimizar el ROAS ajustado: Integra datos de COGS en Data Manager y usa Profit Optimization en Performance Max para priorizar productos de alto margen. Por ejemplo, una joyería puede enfocarse en anillos de compromiso en lugar de accesorios de bajo coste.
Reducir el Search Lost IS: Analiza los informes de impresiones perdidas en GA4 y ajusta el presupuesto o la calidad del anuncio (mediante Asset Studio) para captar más impresiones. Una marca de cosméticos puede aumentar su puja en búsquedas de “maquillaje natural” para ganar competitividad.
Acelerador del tiempo hasta la conversión: Usa GA4 para identificar cuellos de botella en el embudo, como carritos abandonados, y lanza campañas de retargeting personalizadas con anuncios dinámicos generados por Asset Studio.
Pruebas A/B continuas: Experimenta con diferentes segmentaciones y creatividades, utilizando los diagnósticos de GA4 para medir el impacto en las métricas clave.
Automatización con IA: Aprovecha las recomendaciones proactivas de GA4 y Marketing Advisor para ajustar campañas en tiempo real, reduciendo el tiempo de respuesta ante anomalías.

Ejemplo de estrategia

Una tienda de electrodomésticos usa GA4 para descubrir que su Search Lost IS es del 25% en búsquedas de “neveras inteligentes”. Aumenta el presupuesto en un 15% y utiliza Asset Studio para crear vídeos dinámicos que destacan características premium, reduciendo el tiempo hasta la conversión de 12 a 8 días y aumentando las ventas en un 18%.

Usando metricas para justificar inversiones y mejorar el rendimiento

En 2025, las métricas avanzadas como el ROAS ajustado, Search Lost IS y tiempo hasta la conversión son esenciales para que las marcas de eCommerce justifiquen sus inversiones publicitarias y optimicen su rendimiento.

Con herramientas como Google Analytics 4 y Data Manager, los anunciantes pueden medir el impacto de sus campañas con una precisión sin precedentes, incluso en un mundo sin cookies de terceros. Estas soluciones no solo ofrecen datos, sino también insights predictivos que permiten a las marcas anticiparse a las necesidades de los consumidores y ajustar sus estrategias en tiempo real.

Para maximizar el valor de estas métricas, las marcas deben:

Integrar datos de primera parte a través de Data Manager para garantizar mediciones precisas.
Aprovechar GA4 para visualizar datos complejos y recibir recomendaciones proactivas.
Alinear métricas con objetivos comerciales, como la rentabilidad o la competitividad en subastas.
Adoptar un enfoque iterativo, utilizando pruebas A/B y ajustes basados en IA para optimizar el embudo de conversión.

En un entorno donde la IA está redefiniendo la publicidad digital, las marcas que dominen estas métricas están mejor posicionadas para captar audiencias, maximizar el ROI y mantenerse competitivas en el dinámico mercado del eCommerce en 2025.