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DATOS AL 17-JUN-2026 VENTA · ERP COMERCIAL
Venta ($): ERP comercial (facturación real · local 425 INTERNET · 4 modos)
Transacciones y ticket: Salesforce
Tráfico y funnel: GA4 (prop. 312935658)
Inversión: Google Ads (CLP) + Meta (USD a $899,3) · CLP
1
Capítulo 1
El resultado del mes
La venta del mes y cómo se compone.
1Resumen ejecutivo
Rango
Cómo se compone esa venta
2
Capítulo 2
La conversión
El viaje de compra, del tráfico a la venta.
2Funnel de conversión
Rango
Funnel completo por departamento
Rango
El mismo funnel del Data Studio, a grano departamento con desglose por sección: toca un departamento para abrir sus secciones. Nomenclatura simplificada: PDP vistas de ficha · ATC Rate y PDP>ATC (add-to-cart sobre PDP, es la misma tasa, se muestran las dos como en el Data Studio) · PDP>L a login · L>C a checkout · C>S a shipping · S>B a billing · B>F a finish (compra) · V>F vista PDP a compra. L>C puede superar 100% porque el checkout se inicia también como invitado, sin login. Ordenado por vistas PDP del rango. Fuente: GA4 (prop. 312935658).
3
Capítulo 3
El desempeño
KPIs globales, por canal y la lectura del último día.
3KPI's Globales
Periodo
Métrica
Lo que pasó ayer
Último día cerrado
4KPI's Canales
Periodo
Métrica
4
Capítulo 4
Catálogo y ranking comercial
Ranking de venta y markdown del catálogo publicado.
5Top 12 departamentos por ingresos
6Top 12 secciones por venta
Categoría
7Departamentos y Secciones
Análisis de Markdown, Productos Publicados y Precio Promedio
Foto
Recopilamos esta foto del catálogo desde el 6-jul. Por ahora la comparación es vs el día anterior; cuando cerremos un mes completo pasará a ser vs el día equivalente del mes anterior (mismo día de semana: variación diaria, semanal y mensual). El precio promedio sigue el mismo criterio. Toca un departamento para ver sus secciones.
8Top 12 marcas por venta
Categoría
9Top 50 SKU por venta
Categoría
10Marcas
Análisis de Markdown, Productos Publicados y Precio Promedio
Foto
Markdown y precio promedio de toda la vitrina publicada por marca (se venda o no), el mismo estándar insesgado del catálogo por departamento (sección 7). Se listan las top 40 marcas por SKU publicado; el global del encabezado cubre todas. Selector de foto propio (solo días con dato) y compara vs el día anterior.
Metodología
El método y las fuentes de cada sección, en un solo lugar.
1
Resumen ejecutivo
El selector de rango acota los días dentro del mes en curso y recalcula tarjetas y composición, siempre cuadrando al total. Las cards de ingresos, transacciones y ticket muestran la variación interanual (YoY) contra el mismo tramo del año pasado, por día de semana equivalente (Salesforce, misma definición día-a-día: cuadra exacto al total); la inversión también compara YoY (misma fuente ambos años: Windsor, Google + Meta); sesiones y conversión no se comparan porque su base 2025 no es homologable. El MER = venta atribuida a Paid Media ÷ inversión en Google + Meta (denominador alineado a los días con dato de canal). Bajo el MER, la franja CPM · CTR · CPC es blended Google + Meta (mismo origen y unidad que la inversión: Meta convertida a CLP), sigue al selector de rango y por ahora va sin comparación. La composición muestra la misma venta en 4 miradas (región, 1P/3P, medio de pago, tipo de despacho); el split 1P/3P es a nivel de línea de producto, por eso cubre ~99,9% del total. Venta ($ y transacciones) desde Salesforce; tráfico y conversión desde GA4.
2
Funnel de conversión
Los 6 pasos del viaje de compra en GA4 (sesiones, vistas PDP, checkout, despacho, pago y compra), con su selector de rango propio dentro del mes. Cada paso es presencia del evento en la sesión (no estrictamente anidado): el % mostrado es sobre el total de sesiones y la tasa paso a paso compara con el paso anterior. El checkout es un nodo bifurcado: se abre en con login e invitado, derivados del cruce real login∩checkout a nivel sesión (vista grano-sesión funnel_base, no una resta), ambos suman exactamente el checkout. Tráfico y eventos desde GA4 (prop. 312935658).
3
KPI's Globales
Mes a la fecha: el mes en curso día a día contra el mes pasado. Por semana: compara las últimas 6 semanas cargadas, una contra otra (no las suma); las dos últimas columnas muestran el triángulo de cada semana vs. la previa, «mismo día a la fecha», en sesiones (GA4) y en venta (ingresos Salesforce). Ingresos y transacciones desde Salesforce; sesiones desde GA4.
4
KPI's Canales
Agrupamiento «Growth | 2026» de GA4 (Paid Media, Organic, Directo, Owned Media, Social). Mes a la fecha: una línea por canal, con la variación de ingresos MoM (mes en curso 1–N vs. el mismo tramo del mes anterior por día de semana equivalente, atribución GA4) en cuanto exista un mes previo completo de canal; mientras tanto (el desglose por canal arranca el 1-jun, así que el MoM se activa al pisar julio) la columna muestra la variación de la última semana cerrada vs. la previa (7 días contra 7). Por semana: cada canal a través de las últimas 6 semanas, con el triángulo de la última semana vs. la previa. Ingresos por canal con atribución GA4: la venta total autoritativa es Salesforce (KPI's Globales); el desglose por canal solo existe en GA4, por eso no suma exacto al total.
5
Top departamentos
Los 12 departamentos de mayor venta ($) en el rango elegido, con su propio selector de días dentro del mes en curso (por defecto, mes a la fecha; mueve también secciones, marcas y SKU). Venta, transacciones (órdenes) y unidades vienen de Salesforce a grano día (la misma fuente que reconcilia el equipo comercial); vistas PDP y ATC desde GA4. Las columnas de tasa son 100% GA4 para no cruzar fuentes dentro de un ratio: ATC rate = ATC / vistas PDP; PDP a Compra = unidades GA4 / vistas PDP (se muestra «–» si GA4 no tiene base suficiente). El avance / cumpl. compara la venta del top 12 contra la meta comercial del mes (presupuesto INTERNET, comprometido solo a nivel de departamento). El markdown y el precio promedio ya no van aquí: viven en el Catálogo publicado (secciones 7 y 10), la mirada insesgada sobre TODA la vitrina y no solo sobre lo vendido (el markdown sobre ventas tiene sesgo de selección: lo más descontado se vende más). La venta por departamento cubre el catálogo clasificado (~95% del total); el resto son ítems sin clasificación de catálogo, por eso la suma de departamentos queda algo bajo el total autoritativo del Resumen ejecutivo. Sin YoY por categoría (el catálogo 2025 tiene SKU sin clasificar que sesgarían la comparación); el YoY total está en el Resumen ejecutivo.
6
Top secciones
Las 12 secciones de mayor venta ($) en el rango elegido, con los mismos indicadores que departamentos y el mismo selector de días. Las píldoras filtran por una de las top 12 categorías. Venta, transacciones y unidades desde Salesforce; vistas PDP y ATC desde GA4 (tasas 100% GA4). No lleva columna de meta/avance porque el presupuesto comercial se compromete a nivel de departamento, no de sección: no inventamos una meta que no existe. El markdown y el precio promedio están en el Catálogo publicado por departamento (sección 7), que se abre a sección. La venta por sección cubre el catálogo clasificado; el total autoritativo está en el Resumen ejecutivo. Sin YoY por sección, por la misma razón que en departamentos.
7
Departamentos y Secciones · Análisis de Markdown
Foto diaria de TODA la vitrina publicada (fuente stock_internet_full, la vitrina 1P completa: vestuario, deco y electro), se venda o no cada SKU: por eso es la mirada insesgada del surtido publicado. El markdown sobre ventas tiene sesgo de selección (lo más descontado se vende más y sobre-representa el descuento real del surtido); este mide el descuento sobre el catálogo completo. Por SKU con stock: precio prom. publicado = precio oferta promedio; markdown publicado = 1 − precio efectivo / precio normal (usa precio tarjeta si el SKU lo tiene, si no el de oferta). Todo aditivo (n_sku, valor y markdown son sumas), así que cuadra exacto al total global y a cada sección. Se guarda como foto diaria en growth_analytics (patrón _hist: historia + hoy en vivo) desde el 6-jul y acumula hacia adelante. Por ahora la comparación es vs el día anterior; con un mes cerrado pasará a ser vs el día equivalente del mes anterior, mismo día de semana (variación diaria, semanal y mensual). Toca un departamento para abrir sus secciones.
8
Top marcas
Las 12 marcas de mayor venta ($) en el rango elegido (mismo selector de días que departamentos). Las píldoras filtran por una de las top 12 categorías. Venta, transacciones y unidades desde Salesforce; vistas PDP y ATC desde GA4 (tasas 100% GA4, igual que en departamentos). Marca y categoría desde el catálogo; se excluyen los buckets sin marca real («sin marca», «(not set)», «no aplica», «sin clasificar»). La venta por marca cubre el catálogo con marca clasificada; el total autoritativo está en el Resumen ejecutivo. Sin YoY por marca, por la misma razón que en departamentos. El análisis de markdown por marca (mismo estándar insesgado del catálogo publicado) va ahora en su propia sección al final del informe (sección 10).
9
Top SKU
Los 50 SKU de mayor venta ($) en el rango elegido (mismo selector de días). Venta, transacciones y unidades desde Salesforce a nivel línea de producto; vistas PDP y ATC desde GA4, cruzando por código de SKU. Un SKU sin match en GA4 muestra «–» en sus tasas de funnel, pero su venta sigue 100% Salesforce. Vistas PDP = vistas en evento view_item; las tasas (ATC, PDP a Compra) se calculan solo con eventos GA4.
10
Marcas · Análisis de Markdown
El mismo estándar insesgado del catálogo publicado de la sección 7, ahora por marca: foto diaria de TODA la vitrina publicada (se venda o no cada SKU), no solo lo vendido. Por SKU con stock: precio prom. publicado = precio oferta promedio; markdown publicado = 1 − precio efectivo / precio normal (usa precio tarjeta si el SKU lo tiene, si no el de oferta). Todo aditivo, así que el global cuadra exacto; se listan las top 40 marcas por SKU publicado. Foto diaria en growth_analytics desde el 6-jul con selector propio (solo días con dato) y comparación vs el día anterior. Va al final del informe por ser la mirada más granular del surtido.
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Lo que pasó ayer
Estructura fija de 7 lecturas del último día cerrado, siempre en el mismo orden: 3 globales (ingresos · qué lo movió, con la venta descompuesta en tráfico × conversión × ticket · volumen y ticket), 2 de departamentos (el líder del día y los mayores cambios) y 2 de productos (el SKU más vendido y la marca líder). Todo se compara contra el mismo día de la semana anterior (comparación limpia: controla la estacionalidad del día, no contra el promedio del mes que el CyberDay infla) y, donde aplica, contra el mismo día del año pasado. La plata sale de Salesforce y el comportamiento de GA4; nunca se cruzan fuentes dentro de un ratio. Todas las cifras salen del refresh diario; sin números estimados.
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Cómo calculamos el MER
El MER de la tarjeta = venta atribuida a Paid Media (GA4 último clic, deduplicada por transacción) ÷ inversión real en Google + Meta (Windsor, Meta convertida a CLP con FX 899), sobre los mismos días con dato de canal y siguiendo el selector de rango. Se ancla siempre contra una base limpia de 8,1× (ene–may 2026, 145 días), levantada con la misma vara: (1) una sola fuente: venta de clic en GA4, inversión real de plataformas, sin mezclar orígenes dentro del ratio; (2) sin view-through: la medición anterior sumaba conversiones por visualización (VTC de Google + view de Meta); GA4 último clic las excluye por construcción; (3) una sola ventana de clic: normalizamos la base de 90 días al estándar vigente de 30 días para que todos los períodos sean comparables. Con ese método el 2026 calza en cuatro tramos con una sola vara: base 8,1×, Cyber 12,0× y Post-Cyber 20,9×. La comparación «vs mes anterior» se enciende sola cuando el mes previo tiene serie Paid completa para el rango (el split por canal arranca el 1-jun, por eso aparece al pisar julio). Bajo la card, el gráfico de seguimiento diario del MER traza el MER de cada día (misma fórmula a grano día: venta Paid del día ÷ inversión del día) contra la base limpia 8,1×, y sigue el mismo selector de rango.
%
Meta de venta
La meta sale del presupuesto comercial 2026 (Vta Bruta, canal INTERNET, escenario Realista), el mismo plan que comprometió el equipo comercial, cargado mes a mes y por departamento. El % de avance = venta a la fecha (Salesforce) ÷ meta del mes completo; el denominador es la meta mensual íntegra, no prorrateada por día, porque la venta se concentra fuerte en eventos (los Cyber de junio y octubre cargan cerca del doble que un mes normal). El semáforo de ritmo sí mira los días transcurridos cuando el rango parte el día 1: verde si el avance va parejo o por delante de la fracción del mes ya corrida (o si la meta ya se cumplió), rojo si queda más de 3 puntos por detrás. La meta global cuadra exacto con la suma de los 12 departamentos (misma fuente, mismo escenario). Venta a la fecha desde Salesforce, igual que la card de ingresos; la meta no se inventa ni se estima, es el número presupuestado.
Gerencia de Growth · Marketing · Hites. Actualización automática diaria con datos del día anterior · Venta Salesforce + tráfico GA4 + inversión (Google Ads + Meta).