Métricas clave de marketing

Antes de construir un dashboard de marketing efectivo, necesitas dominar las métricas que importan. En esta lección aprenderás las métricas fundamentales que todo profesional de marketing debe conocer y cómo calcularlas en Power BI.

El Panorama de las Métricas de Marketing

Las métricas de marketing se organizan en un embudo que refleja el viaje del cliente:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    AWARENESS                             │
│         Impresiones, Alcance, CPM                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   ENGAGEMENT                             │
│         Clics, CTR, CPC, Tiempo en sitio                │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   CONVERSION                             │
│      Leads, Tasa de conversión, CPL, CAC                │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    RETENTION                             │
│         LTV, Churn, ROAS, ROI                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Cada etapa tiene sus propias métricas clave. Vamos a analizar cada una.

Métricas de Adquisición Pagada

CPM (Cost Per Mille / Costo por Mil Impresiones)

El CPM indica cuánto pagas por cada mil veces que tu anuncio se muestra.

Fórmula:

CPM = (Gasto en Publicidad / Impresiones) × 1000

Medida DAX en Power BI:

CPM =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Gasto]),
    SUM(Campañas[Impresiones]),
    0
) * 1000

Interpretación:

Rango CPM	Interpretación
$1-5	Bajo (redes de display, remarketing)
$5-15	Promedio (Facebook, Instagram)
$15-50	Alto (LinkedIn, nichos específicos)
$50+	Premium (audiencias muy segmentadas)

Caso de uso: El CPM es útil para campañas de awareness donde el objetivo es maximizar visibilidad.

CPC (Cost Per Click / Costo por Clic)

El CPC mide cuánto pagas cada vez que alguien hace clic en tu anuncio.

Fórmula:

CPC = Gasto en Publicidad / Número de Clics

Medida DAX en Power BI:

CPC =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Gasto]),
    SUM(Campañas[Clics]),
    0
)

Benchmarks por industria (2026):

Industria	CPC Promedio Google Ads
E-commerce	$1.16
B2B	$3.33
Finanzas	$3.77
Legal	$6.75
Educación	$2.40
Tecnología	$3.80

CTR (Click-Through Rate / Tasa de Clics)

El CTR mide qué porcentaje de personas que ven tu anuncio hacen clic.

Fórmula:

CTR = (Clics / Impresiones) × 100

Medida DAX en Power BI:

CTR =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Clics]),
    SUM(Campañas[Impresiones]),
    0
) * 100

Benchmarks por plataforma:

Plataforma	CTR Promedio
Google Search	3.17%
Google Display	0.46%
Facebook Ads	0.90%
LinkedIn Ads	0.44%
Email Marketing	2.5%

Regla práctica: Un CTR muy alto (>10%) con bajo volumen de conversiones puede indicar un problema de segmentación o landing page.

CAC (Customer Acquisition Cost)

El CAC es una de las métricas más importantes. Mide cuánto cuesta adquirir un nuevo cliente.

Fórmula Básica

CAC = Gastos Totales de Marketing y Ventas / Número de Nuevos Clientes

Fórmula Detallada

Para un cálculo más preciso, incluye todos los costos:

CAC = (Gasto Publicitario + Salarios Marketing + Herramientas +
       Comisiones Ventas + Overhead) / Nuevos Clientes

Medida DAX en Power BI

CAC Simple (solo gasto publicitario):

CAC Simple =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Gasto]),
    SUM(Campañas[Clientes_Nuevos]),
    0
)

CAC Completo (todos los costos):

CAC Completo =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Gasto]) +
    SUM(Costos_Operativos[Salarios_Marketing]) +
    SUM(Costos_Operativos[Herramientas]) +
    SUM(Costos_Operativos[Comisiones]),
    SUM(Campañas[Clientes_Nuevos]),
    0
)

CAC por Canal:

CAC por Canal =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Gasto]),
    SUM(Campañas[Clientes_Nuevos]),
    0
)
// Usar con segmentador de Canal para ver CAC de cada fuente

Interpretación del CAC

Escenario	Interpretación
CAC < Precio Producto	Rentable desde primera compra
CAC = Precio Producto	Necesitas recompra para rentabilidad
CAC > Precio Producto	Solo rentable con alto LTV

Ejemplo práctico:

Gasto mensual en marketing: $50,000
Nuevos clientes: 200
CAC = $50,000 / 200 = $250 por cliente

LTV (Customer Lifetime Value)

El LTV predice el valor total que un cliente generará durante toda su relación con tu empresa.

Fórmula Simplificada

LTV = Valor Promedio de Compra × Frecuencia de Compra × Vida del Cliente

Fórmula Completa

LTV = (ARPU × Margen Bruto × Vida del Cliente) / Tasa de Churn

Donde:

ARPU = Average Revenue Per User (ingreso promedio por usuario)
Margen Bruto = Porcentaje de ganancia sobre ventas
Tasa de Churn = Porcentaje de clientes que se van por período

Medidas DAX en Power BI

ARPU (Ingreso Promedio por Cliente):

ARPU =
DIVIDE(
    SUM(Ventas[Ingresos]),
    DISTINCTCOUNT(Ventas[Cliente_ID]),
    0
)

LTV Básico:

LTV Básico =
VAR PromedioCompra = AVERAGEX(
    VALUES(Ventas[Cliente_ID]),
    CALCULATE(SUM(Ventas[Ingresos]))
)
VAR FrecuenciaAnual =
    DIVIDE(
        COUNTROWS(Ventas),
        DISTINCTCOUNT(Ventas[Cliente_ID]),
        0
    )
VAR VidaClienteAnos = 3  // Ajustar según tu industria
RETURN
    PromedioCompra * FrecuenciaAnual * VidaClienteAnos

LTV con Margen:

LTV con Margen =
VAR LTV_Bruto = [LTV Básico]
VAR MargenBruto = 0.65  // 65% de margen, ajustar según tu negocio
RETURN
    LTV_Bruto * MargenBruto

La Proporción LTV:CAC

Esta es la métrica definitiva de salud del negocio.

Ratio LTV:CAC = LTV / CAC

Medida DAX:

Ratio LTV CAC =
DIVIDE(
    [LTV con Margen],
    [CAC Completo],
    0
)

Interpretación:

Ratio	Estado	Acción
< 1:1	Crítico	Perdiendo dinero por cliente
1:1 - 2:1	Peligroso	Margen muy bajo
3:1	Saludable	Objetivo ideal
> 5:1	Subinvirtiendo	Oportunidad de escalar

Regla de oro: Apunta a un ratio LTV:CAC de 3:1 o mayor. Esto significa que cada cliente genera 3 veces lo que costó adquirirlo.

ROAS (Return on Ad Spend)

El ROAS mide el retorno directo de tu inversión publicitaria.

Fórmula

ROAS = Ingresos de Campaña / Gasto en Publicidad

Medida DAX en Power BI

ROAS Básico:

ROAS =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Ingresos_Atribuidos]),
    SUM(Campañas[Gasto]),
    0
)

ROAS como Porcentaje:

ROAS % =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Ingresos_Atribuidos]),
    SUM(Campañas[Gasto]),
    0
) * 100

ROAS por Canal con Target:

ROAS vs Target =
VAR ROAS_Actual = [ROAS]
VAR Target = 4  // ROAS objetivo de 4:1
RETURN
    ROAS_Actual - Target

Diferencia entre ROAS y ROI

Métrica	Fórmula	Incluye
ROAS	Ingresos / Gasto Publicitario	Solo gasto en ads
ROI	(Ganancia - Inversión) / Inversión	Todos los costos

Ejemplo:

Gasto en ads: $10,000
Ingresos generados: $50,000
Costo del producto: $20,000
Otros costos: $5,000

Métrica	Cálculo	Resultado
ROAS	$50,000 / $10,000	5:1
ROI	($50,000 - $10,000 - $20,000 - $5,000) / $35,000	43%

Benchmarks de ROAS por Industria

Industria	ROAS Mínimo	ROAS Objetivo
E-commerce	3:1	4:1 - 6:1
SaaS	2:1	3:1 - 5:1
Retail	4:1	6:1 - 8:1
Servicios B2B	2:1	3:1 - 4:1
Apps móviles	1.5:1	2:1 - 3:1

Métricas del Funnel de Conversión

Tasas de Conversión por Etapa

Cada etapa del funnel tiene su propia tasa de conversión:

Visitas → Leads → MQLs → SQLs → Oportunidades → Clientes

100,000   5,000   1,500    500      200          80
         5%      30%      33%       40%         40%

Medidas DAX para el Funnel

Tasa de Conversión Visita a Lead:

Tasa Visita Lead =
DIVIDE(
    SUM(Funnel[Leads]),
    SUM(Funnel[Visitas]),
    0
) * 100

Tasa de Conversión Lead a Cliente:

Tasa Lead Cliente =
DIVIDE(
    SUM(Funnel[Clientes]),
    SUM(Funnel[Leads]),
    0
) * 100

Tasa de Conversión Total (End-to-End):

Tasa Conversion Total =
DIVIDE(
    SUM(Funnel[Clientes]),
    SUM(Funnel[Visitas]),
    0
) * 100

CPL (Cost Per Lead)

El CPL mide cuánto cuesta generar un lead.

Medida DAX:

CPL =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Gasto]),
    SUM(Campañas[Leads]),
    0
)

CPL por Calidad de Lead:

CPL por MQL =
DIVIDE(
    SUM(Campañas[Gasto]),
    SUM(Campañas[MQLs]),  // Marketing Qualified Leads
    0
)

Tabla Resumen: Todas las Métricas

Métrica	Fórmula	Uso Principal
CPM	(Gasto / Impresiones) × 1000	Awareness
CPC	Gasto / Clics	Tráfico
CTR	(Clics / Impresiones) × 100	Engagement
CPL	Gasto / Leads	Generación de leads
CAC	Gasto Total / Clientes Nuevos	Eficiencia de adquisición
LTV	ARPU × Frecuencia × Vida	Valor del cliente
ROAS	Ingresos / Gasto Ads	Retorno de publicidad
Conversión	Conversiones / Visitas × 100	Efectividad

Ejemplo Integrado: Análisis de Campaña

Veamos cómo estas métricas trabajan juntas con un ejemplo real:

Datos de la Campaña

Métrica	Valor
Gasto mensual	$25,000
Impresiones	2,500,000
Clics	45,000
Leads generados	1,800
Clientes nuevos	90
Ingresos atribuidos	$112,500
LTV promedio del cliente	$1,500

Cálculo de Métricas

Métrica	Cálculo	Resultado
CPM	($25,000 / 2,500,000) × 1000	$10.00
CPC	$25,000 / 45,000	$0.56
CTR	(45,000 / 2,500,000) × 100	1.8%
CPL	$25,000 / 1,800	$13.89
CAC	$25,000 / 90	$277.78
ROAS	$112,500 / $25,000	4.5:1
Ratio LTV:CAC	$1,500 / $277.78	5.4:1

Interpretación

Esta campaña es muy saludable:

CTR de 1.8% está por encima del promedio
ROAS de 4.5:1 supera el objetivo de 4:1
Ratio LTV:CAC de 5.4:1 indica oportunidad de escalar

Puntos Clave de esta Lección

Las métricas se organizan por etapa del funnel: Awareness (CPM), Engagement (CTR, CPC), Conversión (CPL, CAC), y Retención (LTV, ROAS)
CAC y LTV son las métricas fundamentales: El ratio LTV:CAC de 3:1 es el estándar de oro
ROAS mide retorno publicitario directo: A diferencia del ROI, solo considera el gasto en ads
Cada industria tiene benchmarks diferentes: Siempre compara con tu industria específica
DAX permite calcular todas estas métricas: Con DIVIDE, SUM y variables puedes crear medidas robustas
Las métricas deben verse en conjunto: Una métrica aislada puede engañar; el contexto es clave

Próxima Lección

En la siguiente lección, construiremos paso a paso un dashboard de marketing que integre todas estas métricas con visualizaciones efectivas, comparaciones por canal y análisis de tendencias.

Quiz de Comprensión

Pregunta 1

Si tu CAC es de $200 y tu LTV es de $500, ¿cuál es el ratio LTV:CAC y qué indica?

A) 2.5:1 - El negocio es rentable pero hay oportunidad de escalar B) 0.4:1 - El negocio está perdiendo dinero C) 2.5:1 - El negocio está en estado crítico D) 500:1 - Excelente rendimiento

Ver respuesta

Respuesta: A) 2.5:1 - El negocio es rentable pero hay oportunidad de escalar

El ratio se calcula: LTV / CAC = $500 / $200 = 2.5:1. Aunque está por debajo del ideal de 3:1, el negocio es rentable. Con optimización del CAC o aumento del LTV, puede mejorar.

Pregunta 2

¿Cuál es la diferencia principal entre ROAS y ROI?

A) ROAS se mide en porcentaje, ROI en ratio B) ROAS solo considera gasto publicitario, ROI incluye todos los costos C) ROAS mide awareness, ROI mide conversiones D) No hay diferencia, son sinónimos

Ver respuesta

Respuesta: B) ROAS solo considera gasto publicitario, ROI incluye todos los costos

ROAS = Ingresos / Gasto en Ads, mientras que ROI considera todos los costos (producto, operación, salarios, etc.). Por eso ROAS suele dar números más altos que ROI.

Pregunta 3

En una campaña con 1,000,000 impresiones, 15,000 clics y un gasto de $8,000, ¿cuáles son el CTR y CPC?

A) CTR = 1.5%, CPC = $0.53 B) CTR = 15%, CPC = $5.30 C) CTR = 0.15%, CPC = $0.053 D) CTR = 1.5%, CPC = $5.30

Ver respuesta

Respuesta: A) CTR = 1.5%, CPC = $0.53

CTR = (15,000 / 1,000,000) × 100 = 1.5% CPC = $8,000 / 15,000 = $0.53

El Panorama de las Métricas de Marketing

Métricas de Adquisición Pagada

CPM (Cost Per Mille / Costo por Mil Impresiones)

CPC (Cost Per Click / Costo por Clic)

CTR (Click-Through Rate / Tasa de Clics)

CAC (Customer Acquisition Cost)

Fórmula Básica

Fórmula Detallada

Medida DAX en Power BI

Interpretación del CAC

LTV (Customer Lifetime Value)

Fórmula Simplificada

Fórmula Completa

Medidas DAX en Power BI

La Proporción LTV:CAC

ROAS (Return on Ad Spend)

Fórmula

Medida DAX en Power BI

Diferencia entre ROAS y ROI

Benchmarks de ROAS por Industria

Métricas del Funnel de Conversión

Tasas de Conversión por Etapa

Medidas DAX para el Funnel

CPL (Cost Per Lead)

Tabla Resumen: Todas las Métricas

Ejemplo Integrado: Análisis de Campaña

Datos de la Campaña

Cálculo de Métricas

Interpretación

Puntos Clave de esta Lección

Próxima Lección

Quiz de Comprensión

Pregunta 1

Pregunta 2

Pregunta 3

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