--- title: "Análisis de conversión" description: "Mide las tasas de conversión de suscripciones con las herramientas de análisis de Adapty." --- Mientras que los embudos ofrecen una visión general de alto nivel y la retención se centra en la fidelización, el análisis de conversión está diseñado para ayudarte a evaluar la efectividad en cada paso clave del recorrido del usuario, a lo largo del tiempo. Las conversiones responden a las siguientes preguntas: 1. ¿Cómo cambian las conversiones de la app con el tiempo? ¿Existen tendencias estacionales? 2. ¿Cómo se ven afectadas las conversiones en el momento de actividades de marketing u otras circunstancias nuevas? 3. ¿Cómo responden los usuarios de diferentes regiones a las actualizaciones de tu app? 4. ¿Qué tipos de producto convierten mejor a lo largo del tiempo? La conversión se calcula con los datos que recopilamos a través del SDK de Adapty y las notificaciones del store, y no requiere ninguna configuración adicional de tu parte. ## Controles principales y gráficos \{#main-controls-and-charts\} Aunque los ingresos suelen ser la métrica de referencia para medir el éxito, son solo una parte del panorama general. Entender cómo evoluciona tu negocio a lo largo del tiempo, considerando diferentes comportamientos de usuario y etapas del ciclo de vida, es igual de importante. Ahí es donde entra el análisis de conversiones. Puedes encontrar información más valiosa sobre el comportamiento de los usuarios configurando filtros y grupos. Para identificar y analizar tendencias, controla cómo evolucionan tus conversiones de forma diaria, mensual o anual. En el lado izquierdo del gráfico encontrarás el control de pasos de conversión. Esto te permite elegir qué conversiones específicas rastrear, como Instalación → Prueba, Prueba → Pago, o Pago → Renovación. Cada métrica de conversión sigue esta lógica: - Sea **X** el número de usuarios que entraron al estado inicial en una fecha seleccionada (p. ej., instalaciones). - Sea **Y** el número de esos usuarios que finalmente alcanzaron el estado objetivo (p. ej., inicio de prueba). - La tasa de conversión se calcula como: **Conversión = (Y / X) × 100%** :::note La fecha que aparece en el gráfico corresponde a cuándo los usuarios entraron al estado inicial (X), es decir, el momento en que se volvieron elegibles para convertir. ::: A continuación encontrarás la explicación de cada conversión, con un ejemplo de referencia. ### Instalación -> Pago \{#install---paid\} Esta métrica muestra qué porcentaje de usuarios que instalaron la app en una fecha determinada terminaron comprando su primera suscripción.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de instalaciones en una fecha seleccionada (igual para todos los productos, ya que no se elige ningún producto en el momento de la instalación). - **Y** = número de esos usuarios que finalmente compraron su primera suscripción (con o sin prueba). **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero hubo 100 instalaciones. - Para el 8 de enero, 20 de esos usuarios se habían suscrito. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero, 30 usuarios más del grupo del 1 de enero habían comprado una suscripción. - El 1 de febrero, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto significa que el 50% de los usuarios que instalaron la app el 1 de enero acabaron convirtiéndose a una suscripción de pago, hasta el momento actual.
### Instalación -> Prueba \{#install---trial\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que instalaron la app en una fecha determinada y finalmente iniciaron una prueba.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de instalaciones en una fecha seleccionada (igual para todos los productos, ya que no se elige ningún producto en el momento de la instalación). - **Y** = número de esos usuarios que finalmente activaron una prueba, en cualquier momento. **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero hubo 100 instalaciones. - Para el 8 de enero, 20 de esos usuarios habían iniciado una prueba. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero, 30 usuarios más del grupo del 1 de enero habían iniciado una prueba. - El 1 de febrero, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto significa que el 50% de los usuarios que instalaron la app el 1 de enero finalmente iniciaron una prueba, hasta el momento actual.
### Vista de paywall -> Prueba \{#paywall-view---trial\} Esta métrica rastrea cuántos usuarios iniciaron la prueba después de ver un paywall.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de usuarios que vieron un paywall en una fecha seleccionada. - **Y** = número de usuarios que iniciaron la prueba en cualquier momento posterior. **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero hubo 100 vistas del paywall. - Para el 8 de enero, 20 de esos usuarios habían iniciado la prueba. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero, 30 usuarios más habían iniciado la prueba. - El 1 de febrero, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto muestra que el 50% de los usuarios que vieron un paywall el 1 de enero iniciaron la prueba, hasta el momento actual.
### Vista de paywall -> Pago \{#paywall-view---paid\} Esta métrica rastrea cuántos usuarios realizaron una compra después de ver un paywall.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de usuarios que vieron un paywall en una fecha seleccionada. - **Y** = número de usuarios que realizaron una compra en cualquier momento posterior. **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero hubo 100 vistas del paywall. - Para el 8 de enero, 20 de esos usuarios habían realizado una compra. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero, 30 usuarios más habían realizado una compra. - El 1 de febrero, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto muestra que el 50% de los usuarios que vieron un paywall el 1 de enero realizaron una compra, hasta el momento actual.
### Prueba -> Pago \{#trial---paid\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que iniciaron una prueba en una fecha determinada y más tarde compraron su primera suscripción.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de pruebas iniciadas en una fecha seleccionada. - **Y** = número de esos usuarios que finalmente compraron una suscripción tras su prueba. **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero se iniciaron 100 pruebas. - Para el 8 de enero, 20 de esos usuarios se habían suscrito. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero, 30 usuarios más del grupo del 1 de enero se habían suscrito. - El 1 de febrero, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto significa que el 50% de los usuarios que iniciaron una prueba el 1 de enero acabaron convirtiéndose a una suscripción de pago, hasta el momento actual.
### Pago -> 2.º Período \{#paid---2nd-period\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que renovaron su suscripción tras el primer pago.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de primeras suscripciones en una fecha seleccionada. - **Y** = número de usuarios que renovaron para un segundo período, en cualquier momento posterior (normalmente tras un ciclo de suscripción; incluye renovaciones durante el período de gracia). - **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero hubo 100 primeras suscripciones. - Para el 8 de enero, 20 de ellas habían renovado. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero, 30 usuarios más de ese grupo habían renovado. - El 1 de febrero, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto muestra que el 50% de los usuarios que realizaron su primer pago de suscripción el 1 de enero renovaron para un segundo período, hasta el momento actual.
### 2.º Período -> 3.er Período \{#2nd-period---3rd-period\} Esta métrica rastrea cuántos usuarios renovaron de nuevo tras su segundo período de suscripción.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de suscripciones en segundo período en una fecha seleccionada. - **Y** = número de usuarios que renovaron para un tercer período, en cualquier momento posterior (normalmente tras otro ciclo de facturación; incluye renovaciones durante el período de gracia). **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero hubo 100 suscripciones en segundo período. - Para el 8 de enero, 20 de esos usuarios habían renovado. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero, 30 usuarios más habían renovado. - El 1 de febrero, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto muestra que el 50% de los usuarios que entraron en su segundo período de suscripción el 1 de enero renovaron para un tercero, hasta el momento actual.
### 3.er Período -> 4.º Período \{#3rd-period---4th-period\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que renovaron tras su tercer período de suscripción.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de suscripciones en tercer período en una fecha seleccionada. - **Y** = número de usuarios que renovaron para un cuarto período en cualquier momento posterior (normalmente tras un ciclo de facturación; incluye renovaciones durante el período de gracia). **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero hubo 100 suscripciones en tercer período. - Para el 8 de enero, 20 usuarios habían renovado. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero, 30 usuarios más renovaron. - El 1 de febrero, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto significa que el 50% de los usuarios que entraron en su tercer período de suscripción el 1 de enero renovaron para un cuarto, hasta el momento actual.
### 4.º Período -> 5.º Período \{#4th-period---5th-period\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que renovaron tras su cuarto período de suscripción.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de suscripciones en cuarto período en una fecha seleccionada. - **Y** = número de usuarios que renovaron para un quinto período en cualquier momento posterior (normalmente tras un ciclo de facturación; incluye renovaciones durante el período de gracia). **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero hubo 100 suscripciones en cuarto período. - Para el 8 de enero, 20 usuarios habían renovado. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero, 30 usuarios más renovaron. - El 1 de febrero, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto significa que el 50% de los usuarios que entraron en su cuarto período de suscripción el 1 de enero renovaron para un quinto, hasta el momento actual.
### 6 Meses + \{#6-months-\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que permanecieron suscritos durante más de 6 meses desde su primera suscripción.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de primeras suscripciones en una fecha seleccionada. - **Y** = número de esos usuarios que renovaron al menos una vez después de 6 meses desde la fecha de suscripción original. **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero hubo 100 primeras suscripciones. - Para la primera semana de julio, 20 de ellas habían renovado (p. ej., en su 25.ª suscripción semanal). - El 8 de julio, la conversión del 1 de enero = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de agosto, 30 más habían renovado después de 6 meses. - El 1 de agosto, la conversión del 1 de enero = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto significa que el 50% de los usuarios que se suscribieron el 1 de enero permanecieron suscritos más de 6 meses a fecha del 1 de agosto.
### 1 Año + \{#1-year-\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que permanecieron suscritos durante más de 12 meses desde su primera suscripción.
Cómo funciona **Sea**: - **X** = número de primeras suscripciones en una fecha seleccionada. - **Y** = número de esos usuarios que renovaron al menos una vez después de 12 meses desde la fecha de suscripción original. **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero de 2021 hubo 100 primeras suscripciones. - Para la primera semana de enero de 2022, 20 habían renovado. - El 8 de enero de 2022, la conversión = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero de 2022, 30 más habían renovado después de 12 meses. - El 1 de febrero de 2022, la conversión = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto significa que el 50% de los usuarios que se suscribieron el 1 de enero de 2021 permanecieron activos durante más de un año.
### 2 Años + \{#2-years-\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que permanecieron suscritos durante más de 24 meses desde su primera fecha de pago.
Cómo funciona **Sea**: - X = número de primeras suscripciones en una fecha seleccionada. - Y = número de esos usuarios que renovaron al menos una vez después de 24 meses desde la fecha de suscripción original. **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero de 2020 hubo 100 primeras suscripciones. - Para la primera semana de enero de 2022, 20 de ellas habían renovado. - El 8 de enero de 2022, la conversión = (20 / 100) × 100% = 20% - Para el 1 de febrero de 2022, 30 más habían renovado después de 2 años. - El 1 de febrero de 2022, la conversión = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50% Esto significa que el 50% de los usuarios que se suscribieron el 1 de enero de 2020 seguían activos después de 2 años, a fecha del 1 de febrero de 2022.
### Período de gracia -> Pago \{#grace-period---paid\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que entraron en un [período de gracia de suscripción](grace-period) y resolvieron el problema *antes* de que finalizara dicho período.
Cómo funciona **Sea**: - X = número de suscriptores que entraron en el período de gracia. - Y = número de esos usuarios que renovaron la suscripción antes de que expirase el período de gracia. **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero de 2025, la suscripción de 100 personas no pudo renovarse automáticamente. Entraron en un período de gracia de 16 días, con vencimiento el 17 de enero. - 50 personas actualizaron su información de pago entre el 1 y el 17 de enero, y su suscripción se renovó con éxito. - El 17 de enero de 2025, la conversión = (50 / 100) × 100% = 50%
### Problema de facturación -> Pago \{#billing-issue---paid\} Esta métrica muestra el porcentaje de usuarios que tuvieron un [problema de facturación](/billing-issue) y reanudaron el pago antes de que finalizara el ciclo de facturación.
Cómo funciona **Sea**: - X = número de suscriptores que tuvieron un problema de facturación. - Y = número de esos usuarios que renovaron su suscripción en el tiempo transcurrido entre el problema de facturación y el final del ciclo de facturación. **Fórmula**: Conversión = (Y / X) × 100% **Ejemplo**: - El 1 de enero, 100 suscriptores tuvieron un problema de facturación cuando su suscripción no pudo renovarse automáticamente. - Nota: si hay un período de gracia habilitado, el estado de problema de facturación comienza solo tras el vencimiento del período de gracia. En este ejemplo, se asume que el período de gracia finalizó el 1 de enero. - Para el 8 de enero, 10 de esos usuarios habían resuelto el problema de pago y renovado. - El 8 de enero, la conversión del 1 de enero = (10 / 100) × 100% = 10% - Para el 31 de enero (fin del ciclo de facturación), 10 usuarios más habían renovado. - El 31 de enero, la conversión del 1 de enero = ((10 + 10) / 100) × 100% = 20% Esto muestra que el 20% de los usuarios que entraron en estado de problema de facturación el 1 de enero resolvieron el problema y renovaron antes del final de su ciclo de facturación.
## Agrupación y rangos de fechas \{#grouping-and-time-ranges\} El objeto de análisis cuando se selecciona la conversión es el gráfico. Muestra cómo cambia el porcentaje de conversión a lo largo del tiempo. Usa el selector de fechas para elegir opciones rápidas del período de tiempo. El gráfico suele contener varias curvas. Hasta cinco de ellas se seleccionan por defecto en la lista de agrupación, y puedes cambiar la selección marcando las casillas en el área a la derecha del gráfico. Cuando abres la página por primera vez, la duración del producto se selecciona como agrupación predeterminada. Luego, tu configuración se guarda en caché y la próxima vez verás el grupo que seleccionaste recientemente. Las siguientes agrupaciones están disponibles: - Producto - País - Store - Paywall - Duración - Atribución de marketing Si el rango de fechas elegido no es suficiente para mostrar resultados, puede aparecer una notificación que sugiere una fecha relevante y la opción de ajustar el rango automáticamente para hacerlo con un solo clic. ## Vista de tabla, filtros y exportación CSV \{#table-view-filters-and-csv-export\} La comparación de las curvas ofrece una imagen clara, y para sacar más partido usa la vista de tabla debajo del gráfico. La tabla está sincronizada con el gráfico, de modo que al pasar el cursor sobre una columna verás el pop-up asociado sobre las curvas. La agrupación mencionada anteriormente afecta tanto a los gráficos como a la tabla. Establece un filtro rápido por producto o usa otros más avanzados, como Producto, País, Store, Duración y Atribución. Sabemos que es importante poder trabajar con los números como prefieras. Por eso, a la derecha del panel de control hay un botón para exportar los datos del embudo a CSV. Puedes abrirlo en Excel o Google Sheets, o importarlo en tu propio sistema analítico para continuar el análisis y las previsiones en tu entorno preferido. :::important Notifica a Adapty si tu app está inscrita en un programa de comisión reducida. Para garantizar cálculos correctos, especifica el estado de tu [Small Business Program](app-store-small-business-program) y tu [programa de tarifa de servicio reducida](google-reduced-service-fee) en la [configuración de tu app](general). :::