Análisis de ventas Shopify: cómo leer informes y decidir qué hacer después

El análisis de ventas Shopify consiste en desglosar los ingresos de la tienda en productos, variantes, canales y fuentes de tráfico, y decidir qué reponer, promocionar, pausar o corregir. Un total de toda la tienda te dice que las ventas se movieron. El resultado útil es un SKU, un canal y una acción siguiente.

Según Shopify, las funciones principales de analítica están disponibles en cualquier plan de suscripción. El personal sigue necesitando permisos de Analítica para abrir paneles e informes. Esta guía es el pase centrado en ventas: qué cifras fiarte, qué informes predeterminados abrir y cómo diagnosticar una caída antes de comprar más tráfico.

Qué debe responder el análisis de ventas Shopify

Cierra una sesión solo si puedes responder cuatro preguntas con nombres, no con sensaciones. ¿Qué se vendió, en unidades y en ventas netas? ¿Qué mezcló el total, es decir, qué SKU, variantes, canales y referentes lo movieron? ¿Qué se revirtió, incluidos reembolsos, devoluciones, ediciones y cancelaciones? ¿Qué harás esta semana con un producto o una fuente concretos?

Si la única frase que puedes escribir es “las ventas bajaron”, reportaste un titular. No analizaste la tienda. Para el bucle más amplio del lunes, que también cubre inventario y landing pages, usa el flujo semanal de analíticas Shopify. Quédate aquí cuando el trabajo sea leer informes de ventas y salir con una orden de trabajo.

Empieza en Analítica y filtra por Ventas

Desde el admin de Shopify, abre Analítica. Shopify indica que este panel muestra métricas clave de ventas, sesiones y cumplimiento, actualizadas en unos 1 minuto. Fija un rango de fechas antes de pulsar una tarjeta. Los últimos 7 días responden qué cambió esta semana. Los últimos 30 días responden qué es duradero.

Luego ve a Analítica, después a Informes, y filtra Categoría a Ventas. Según la documentación de informes de ventas de Shopify, los datos están al día, con un margen de unos 1 minuto. Actualiza si acabas de procesar un reembolso. También puedes pedir a Sidekick, en lenguaje natural, que investigue un cambio. El propio ejemplo de Shopify: “Why did my sales drop this week compared with last week? Break it down by channel, product, and traffic source.”

En cualquier informe que muestre una tendencia, compara el rango seleccionado con un periodo anterior. Shopify muestra la comparación punteada o atenuada en el gráfico. Algunos informes, entre ellos Ventas totales a lo largo del tiempo, ya incluyen una comparación de los 30 días anteriores. Añade Periodo anterior o Año anterior tú mismo cuando falte la comparación predeterminada.

Lee ventas brutas, ventas netas y ventas totales como cifras distintas

Shopify publica las fórmulas. Mezclarlas hace que una semana con muchos descuentos parezca un colapso de demanda, y que pedidos con mucho envío parezcan un acierto de producto.

El valor medio del pedido tiene su propia fórmula. Shopify lo define como ventas brutas excluyendo ajustes, menos descuentos excluyendo ajustes, dividido por el número de pedidos. Los ajustes son ediciones, cambios o devoluciones hechos después de crear el pedido. Sigue el AOV en Ventas totales a lo largo del tiempo o en Valor medio del pedido a lo largo del tiempo, no como sustituto del ranking de producto.

Los informes de ventas no rastrean el dinero que se mueve entre tú y el cliente. Shopify afirma que una venta muestra el valor de los bienes, no el pago que ya has recibido. Los contracargos quedan fuera. Las ventas de productos de tarjeta de regalo también quedan fuera de los informes de ventas y de la tarjeta de ventas totales de Inicio. Shopify las registra en los informes financieros. Si una cifra parece corta después de una semana con muchas tarjetas de regalo, revisa los informes financieros antes de asumir que cayó la demanda.

Ordena productos y variantes, no el total de la tienda

Ventas totales a lo largo del tiempo

Abre primero Ventas totales a lo largo del tiempo. Agrupa por día para los últimos 7 días, y por semana para los últimos 30 días. Este gráfico es el testigo de aviso. No nombra el SKU.

Shopify señala una trampa en este informe: si editas un pedido después del día en que se hizo, la edición se muestra como un pedido aparte. Añadir columnas personalizadas también puede partir un pedido en una fila por línea. Un CSV exportado entonces cuenta pedidos de más. Lee el recuento de pedidos en la tabla del admin, no en una exportación personalizada, cuando juzgues el volumen.

Ventas totales por producto y por variante

Abre Ventas totales por producto y después Ventas totales por variante de producto. Estos informes desglosan las ventas por título y, a nivel de variante, por SKU. El envío queda fuera porque un pedido puede contener varios productos y un solo cargo de envío. El impuesto sobre el envío queda fuera por la misma razón.

Ordena por ventas netas y por cantidad neta de los últimos 30 días. Copia los 10 SKU principales. Repite para los últimos 7 días. Un producto que aparece en las dos ventanas es un vendedor que funciona. Un producto que solo aparece en 7 días es un pico hasta que demuestre lo contrario.

• Anota los 10 SKU con más ventas netas en 30 días, más la cantidad neta.
• Marca cualquiera de esos SKU que desaparezca de la lista de 7 días. La demanda se enfrió, o se acabó el stock.
• Abre el informe de variantes cuando importe la mezcla de talla o color. Repón la variante que se vendió, no el producto padre a granel.
• Trata un guion en Tipo de producto o Título del producto como dato ausente en el momento del pedido, no como un SKU nuevo.

Shopify captura los detalles del producto en el momento de la venta. Si renombraste un producto a mitad del periodo, el mismo artículo puede aparecer en dos filas. Trátalo como un problema de etiquetado. En este informe, la cantidad neta es igual a artículos vendidos menos artículos devueltos.

Separa las ventas por canal, referente y descuento

Abre Ventas totales por canal de ventas y Ventas netas por canal. La columna Canal de ventas es el canal o la app usados para hacer el pedido, por ejemplo Tienda online o Buy Button. Los pedidos en borrador se muestran como Draft Orders. Una app sin nombre se muestra como Other. Este desglose te dice dónde se capturó el pedido, no qué anuncio vio el cliente.

Abre a continuación Ventas totales por referente. Shopify agrupa la fuente de última interacción como Direct, Search, Email, Social o Unknown, y muestra el host. Direct puede parecer grande cuando el referente está bloqueado, el cliente usó un marcador, una URL acortada o una app. No cortes un canal de pago solo por la cuota de Direct.

Ventas altas de un host que no estás financiando son una fuente a proteger. Muchas sesiones y después ventas débiles de un host son un problema de calidad de tráfico. Para el tráfico a nivel de producto, usa el método de fuentes de tráfico por producto cuando ya tengas la lista de SKU de los informes de ventas.

Abre Ventas por códigos de descuento cuando la pregunta sea una semana de promoción. Shopify agrupa las ventas por nombre o código de descuento automático, e incluye datos de ventas posteriores al 1 de mayo de 2017, 12:00 a. m. UTC. El valor de ventas cubre solo las líneas afectadas por ese descuento. Si los descuentos se pueden combinar, el mismo pedido puede aparecer en más de una fila. No sumes esas filas y lo llames ingresos extra.

Diagnostica una caída de ventas antes de comprar más anuncios

Un total que cae tiene un conjunto pequeño de causas habituales. Trabájalas en orden para no gastar en tráfico que no puede convertir, ni en anuncios de un SKU que ya está sin stock.

1. Compara los últimos 7 días con los 7 anteriores, y los últimos 30 con los 30 anteriores, en Ventas totales a lo largo del tiempo. Un pico o un bajón de un día no es una tendencia.
2. Abre Ventas totales por producto. Si uno o dos SKU explican todo el movimiento, deja de tratarlo como un problema de tienda.
3. Revisa las reversiones de ventas. Shopify muestra una venta como valor positivo en la fecha del pedido y una reversión como valor negativo en la fecha de proceso. Una semana de reembolsos puede parecer un crash de demanda.
4. Confirma el inventario de los SKU que suelen sostener la semana. Un bestseller a cero unidades bajará las ventas netas mientras las sesiones se quedan planas.
5. Abre Ventas totales por referente y por canal. Si cayó un host o un canal y la mezcla de catálogo no, el problema es adquisición, no la ficha de producto.
6. Abre Ventas por códigos de descuento. Un código que caducó, o un código que se está apilando, puede mover las ventas netas sin un cambio de tráfico.

Sal de los informes de ventas con tres SKU y tres movimientos. Un panel sin una orden de trabajo está a medias.

Combina ventas con conversión y beneficio cuando ya sepas qué se vendió

Las ventas te dicen qué pagó. La conversión te dice si las sesiones se convirtieron en pedidos. Abre Tasa de conversión a lo largo del tiempo y agrupa por semana. Shopify define la tasa de conversión como el porcentaje de sesiones que resultaron en una compra. Si las sesiones subieron y la conversión bajó, compraste tráfico que no encajaba con el catálogo. Si cayeron las dos, tienes un problema de demanda o de disponibilidad, no solo de página.

Abre Desglose de la tasa de conversión para el recorrido. El embudo predeterminado es todas las sesiones, sesiones con añadidos al carrito, sesiones que llegaron al checkout y sesiones que completaron el checkout. Cada paso es sesiones en ese paso divididas por el total de sesiones. La conversión de toda la tienda es un testigo de aviso. No nombra el producto que desperdició el clic. Para esa comparación, usa el método de tasa de conversión por producto frente a la media de tu propio catálogo.

Después abre Beneficio bruto por producto, pero solo cuando el coste por artículo esté en las variantes. Shopify informa el beneficio solo para productos y variantes que tenían coste registrado en el momento de la venta. El beneficio bruto es ventas netas menos coste. El margen bruto es ventas netas menos coste, dividido por ventas netas, por 100. El propio ejemplo de Shopify: 50 $ de ventas netas y 30 $ de coste es un margen bruto del 40%.

Un SKU de ingresos altos con margen fino puede seguir siendo una mala promoción. Un SKU de ingresos más bajos con margen sano puede ser el mejor hueco de colección. Los descuentos cambian el margen bruto informado porque usa ventas netas, no el precio completo de la ficha. Para una lista de campos más ceñida de ingresos, conversión y tráfico, usa la checklist de métricas de rendimiento de ecommerce en los SKU que ya ordenaste.

Haz este análisis de ventas Shopify de 30 minutos

Ponlo el mismo día de la semana, cada semana. No añadas informes hasta que este bucle sea aburrido.

1. Fija últimos 7 días y últimos 30 días en el panel de Analítica. Escribe una frase sobre qué se movió.
2. Abre Ventas totales a lo largo del tiempo. Confirma que el movimiento es de más de un día.
3. Abre Ventas totales por producto, y luego por variante si vendes tallas o colores. Lista los 10 SKU principales por ventas netas y cantidad neta.
4. Abre Ventas totales por canal de ventas y Ventas totales por referente. Anota cualquier host o canal que se moviera con el total.
5. Abre Ventas por códigos de descuento si hubo una promoción. No sumes filas que se solapan cuando los descuentos se combinan.
6. Abre Tasa de conversión a lo largo del tiempo. Si creció el abandono en checkout, corrige el checkout antes de comprar más sesiones.
7. Abre Beneficio bruto por producto para esos mismos SKU si el coste por artículo está relleno. Promociona margen, no solo ingresos.
8. Pasa al operador cinco acciones como máximo: reponer, promocionar, pausar una fuente, reescribir un hueco de colección o dejar de reabastecer.

Cinco acciones bastan. Cualquier otra cosa espera una semana.

Guarda las vistas que reutilizas y exporta solo si otra persona necesita el archivo

Shopify te deja filtrar columnas, cambiar rangos de fechas y guardar un informe predeterminado modificado como exploración de datos personalizada. Guarda una vista de 7 días de Ventas totales por producto solo con ventas netas y cantidad neta. Guarda Ventas totales por referente de los últimos 7 días. Guarda Valor medio del pedido a lo largo del tiempo agrupado por semana.

Puedes exportar la mayoría de los informes como CSV, XML, JSONL o Apache Parquet. Imprime a PDF si necesitas una copia estática. Exporta cuando alguien fuera del admin necesite el archivo. No reconstruyas la misma hoja cada lunes si el informe guardado ya responde la pregunta.

Cuándo bastan los informes nativos de ventas y cuándo ayuda una capa de producto

Los informes nativos de ventas explican qué ya se vendió, por SKU, canal y referente de último clic. Sigue uniendo esas filas a mano con la conversión de la ficha, la posición en la colección y los días de cobertura. Quédate en el admin si ese cruce lleva minutos. Añade una capa a nivel de producto cuando ese cruce sea una hoja semanal.

Una vista a nivel de producto es útil cuando necesitas conversión, tráfico e ingresos en el mismo SKU sin una exportación. La analítica de producto de Skymetrics está hecha para ese cruce. Sáltala si tu hueco real son métricas mezcladas o un setup nativo desordenado. Limpia primero brutas frente a netas frente a totales.

Abre Ventas totales por producto esta mañana. Fija los últimos 7 días. Escribe tres SKU y tres movimientos antes de cerrar la pestaña.