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Tasa de conversión

La tasa de conversión es el porcentaje de visitantes o usuarios que completan una acción concreta: pedir una demo, registrarse, descargar un recurso o pagar. Se calcula dividiendo las conversiones entre las visitas, sesiones o usuarios y multiplicando por 100.

Actualizado el 5 de octubre de 2026

Cómo se calcula

Tasa de conversión = conversiones ÷ visitantes × 100.

Si una landing recibe 2.000 visitas en un mes y genera 50 solicitudes de demo, su tasa de conversión es del 2,5 %. Hay que decidir qué se cuenta en el denominador: sesiones, usuarios únicos o visitas a esa página. Cada herramienta lo hace a su manera, así que conviene fijar la definición y no mezclar fuentes.

Macro y microconversiones

  • Macroconversiones: las acciones que más importan al negocio. Demo, registro, compra.
  • Microconversiones: pasos intermedios que indican interés. Ver precios, reproducir un vídeo, empezar un formulario, suscribirse al boletín.

Las microconversiones ayudan a entender el recorrido y dan datos cuando las macro son pocas, algo habitual en B2B.

Por qué los benchmarks engañan

Las tasas de conversión cambian muchísimo según el canal, la oferta, el sector, el precio y la intención de quien llega. Una página que recibe tráfico de marca convertirá más que otra que recibe tráfico de anuncios a público frío. Lo útil es comparar una página consigo misma en el tiempo y entre segmentos parecidos.

Más allá del porcentaje

  • Calidad: ¿cuántas de esas conversiones acaban en oportunidad o en cliente? Simplificar un formulario puede duplicar los leads sin aumentar las ventas.
  • Volumen: con pocas conversiones, una variación de un mes a otro puede ser solo ruido.
  • Segmentación: móvil y escritorio, nuevos y recurrentes, por canal. Una media global esconde problemas concretos.

Cómo mejorarla

  • Alinear el mensaje de la página con lo que prometía el anuncio o el enlace.
  • Reducir la fricción del formulario y del proceso.
  • Añadir prueba social cerca de la CTA.
  • Mejorar la velocidad de carga.
  • Probar los cambios con tests A/B cuando haya tráfico suficiente.

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