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title: "Análisis de embudos"
description: "Comprende los embudos de análisis en Adapty para monitorear el comportamiento de los usuarios y mejorar las conversiones."
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Los embudos de Adapty están diseñados para ayudarte con este tipo de preguntas:

1. ¿Qué porcentaje de las instalaciones se convierte en clientes de pago?
2. ¿Qué parte de quienes probaron el producto se convirtió en usuarios fieles?
3. ¿En qué pasos hay mayor abandono y hay que prestar más atención?
4. ¿Por qué los clientes dejan de pagar?

Con un gráfico de embudo, también puedes encontrar más información sobre el comportamiento de los usuarios configurando filtros y grupos.

Los embudos trabajan con los datos que recopilamos a través del SDK y las notificaciones de la store, y no requieren ninguna configuración adicional por tu parte.

:::note
Los embudos reflejan los datos de instalación según tu definición de instalación en [App Settings](general#4-installs-definition-for-analytics).
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## El gráfico de embudo paso a paso \{#funnel-chart-step-by-step\}

Repasemos los elementos de un embudo para entender cómo leer el recorrido del usuario en el gráfico.

### Instalaciones \{#installs\}

La 1.ª columna (1) es el número de instalaciones. Se muestra como valor absoluto (2) del total de instalaciones (no usuarios únicos) y también como 100%, el número de entrada más alto para el cálculo relativo de las conversiones posteriores. Si un usuario elimina la app y la vuelve a instalar, se contarán dos instalaciones por separado.
El área gris adyacente muestra los parámetros de transición entre pasos. El porcentaje de conversión al siguiente paso (Paywall mostrado) aparece en una etiqueta (3). El porcentaje de abandono y el valor absoluto de la pérdida se muestran debajo (4).

### Paywall mostrado \{#paywall-displayed\}

La 2.ª columna (5) muestra el número de usuarios de la app que vieron un paywall al menos una vez (6). Solo se tienen en cuenta los usuarios cuya instalación ocurrió en el período seleccionado. Si un usuario ve un paywall en el período seleccionado pero la fecha de instalación está fuera del rango, esa vista no se contabiliza.
También aparece el porcentaje de dichas vistas respecto al 1.er paso (7). Puedes observar que este porcentaje es igual al de la etiqueta gris (3) del 1.er paso. Esta igualdad solo se da en estos primeros pasos.

Recopilamos los datos de este paso desde todos tus paywalls que usan el método `logShowPaywall()`. Asegúrate de enviar cada vista de paywall a Adapty con este método tal como se describe en la [documentación](present-remote-config-paywalls#track-paywall-view-events).

El área gris junto a la 2.ª columna indica la transición. El porcentaje de conversión al siguiente paso (Período de prueba) aparece en una etiqueta (8). El porcentaje de abandono y el valor absoluto de los clientes perdidos tras el paywall se muestran debajo (9).

### Períodos de prueba \{#trials\}

La 3.ª columna (10) muestra el número de períodos de prueba activados en los paywalls por los clientes que instalaron la app dentro del período seleccionado (11). Si el filtro está configurado para productos sin período de prueba, este valor es cero y la columna aparece vacía.

También aparece el porcentaje de períodos de prueba respecto al 1.er paso, que muestra la conversión de instalaciones a períodos de prueba (12).
Puedes notar que este porcentaje no coincide ahora con la etiqueta gris (8) de la conversión del paso anterior. Esto se debe a que comparamos el valor actual con el 1.er paso en la parte superior del gráfico, y con el paso anterior en las etiquetas grises.
Por lo tanto, el área gris junto a la 3.ª columna muestra el porcentaje de conversión al siguiente paso (Pago), que aparece en una etiqueta (13). El porcentaje de abandono y el valor absoluto de los clientes perdidos durante el período de prueba se muestran debajo (14).

### Suscripciones y renovaciones \{#subscriptions-and-renewals\}

La 4.ª columna muestra el número de suscripciones activadas (15). Para productos sin período de prueba, este número incluye las suscripciones directas desde un paywall. Para productos con período de prueba, contiene el número de períodos de prueba convertidos en suscripciones de pago. Si tienes ambos tipos de productos, con y sin período de prueba, se mostrará la suma de ambos.

El porcentaje en la parte superior muestra la conversión desde las instalaciones (16).
El porcentaje en la etiqueta gris muestra la conversión al siguiente paso (renovación al 2.º período) (17).
El porcentaje y el valor absoluto del abandono antes de la renovación al 2.º período se muestran bajo la conversión (18).

Este paso inicia una secuencia de pasos con una estructura similar. Tras la 2.ª renovación viene la 3.ª, luego la 4.ª, etc. Si hay suficientes datos en el historial de tu app, puedes ver decenas de períodos usando el desplazamiento horizontal. La lógica para estos pasos es la misma:

- porcentaje desde las instalaciones en la parte superior,
- porcentaje desde el paso anterior en la parte inferior,
- el número absoluto de renovaciones en la parte superior,
- el número absoluto de abandonos en la parte inferior,
- un popup con los motivos de abandono al pasar el cursor.

### Motivos de abandono \{#churn-reasons\}

Adapty detalla las estadísticas de *abandono* desde la etapa de período de prueba en adelante. Cada usuario que entró en una etapa pero no pasó a la siguiente cuenta como un caso de abandono.

* Si un evento específico (por ejemplo, la expiración de un período de prueba o un problema de facturación) causó la falta de conversión, Adapty muestra el motivo.

* El estado **unknown** es un estado temporal. Indica que el usuario aún no ha encontrado el evento que le permite pasar a la siguiente etapa.

      En la etapa de período de prueba, esto suele significar que el período de prueba aún no ha finalizado. Esto ocurre con frecuencia al ver los embudos para rangos de fechas cortos o días individuales, ya que los períodos de prueba necesitan tiempo para resolverse.

      Adapty actualizará la información una vez que el usuario convierta o cancele el período de prueba.

### Vista de tabla, filtros y exportación CSV \{#table-view-filters-and-csv-export\}

El gráfico de embudo se complementa con datos en una tabla para facilitar el trabajo con los números.

Esta tabla sigue el enfoque del embudo con algunas diferencias.
Hay columnas que muestran datos de todos los pasos, excepto el del 1.er pago.
En su lugar, aparecen dos columnas separadas: Instalación → Pago y Período de prueba → Pago. Muestran el momento clave de conversión en el que un usuario gratuito se convierte en de pago.

Puede parecer que hay una división por tipo de producto: la columna Instalación → Pago muestra solo productos sin período de prueba, mientras que la columna Período de prueba → Pago contiene solo productos con período de prueba. Pero no funciona exactamente así, ya que también consideramos a aquellos usuarios cuyo período de prueba ha expirado y compran un producto con período de prueba como si no lo tuviera.

Al profundizar en los números, encontrarás potentes herramientas de filtrado para nuevas hipótesis.
Establece condiciones en distintas dimensiones y recoge información real basada en datos.
Varía según:

1. Tipo de producto: precio, duración, etc.
2. Rango de tiempo.
3. Segmentación por país.
4. Atribución de tráfico.
5. Store.

Selecciona Número absoluto (#), Porcentaje relativo (%) o ambos para ver solo los datos que necesitas.

Por último, a la derecha del panel de control hay un botón para exportar los datos del embudo a CSV. Después puedes abrirlo en Excel o en Google Sheets, o importarlo en tu propio sistema de análisis.

:::important
Notifica a Adapty si tu app está inscrita en un programa de comisión reducida. Para garantizar los cálculos correctos, especifica el estado de tu [Small Business Program](app-store-small-business-program) y tu [Reduced Service Fee program](google-reduced-service-fee) en la [configuración de tu app](general).
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