26/03/2026
Caso real de Google Ads B2B en España con control total de leads. Implementación manual de campañas + tracking con GTM y GA4 para medir llamadas, formularios y WhatsApp.
Cómo detectar y eliminar una pérdida de ingresos en ecommerce mediante GA4 y GTM
Contenido del caso
Problema del negocio
La tienda online registraba un alto nivel de abandono del carrito. El equipo no entendía en qué etapa exacta los usuarios interrumpían la compra.
Hipótesis
Hipótesis de trabajo: el problema no estaba en el tráfico, sino dentro del proceso de finalización del pedido. Era necesario construir un embudo preciso del comportamiento de los usuarios.
Implementación de la arquitectura de medición e-commerce (GA4 + GTM)
Se implementó un sistema de eventos:
view_item → add_to_cart → begin_checkout → purchase
con envío de datos a través del dataLayer hacia GA4.
Activadores en Google Tag Manager que controlan el disparo de los eventos e-commerce en cada etapa del proceso de compra.
Envío de datos e-commerce mediante dataLayer
Para un análisis correcto, se conectaron variables de nivel:
ecommerce.items
ecommerce.value
ecommerce.currency
ecommerce.transaction_id
Esto permitió enviar a GA4 datos reales del carrito y del pedido.
Variables Data Layer configuradas para extraer los datos e-commerce enviados desde el sitio web hacia GA4.
Visualización del objeto dataLayer en la consola del navegador con los datos reales del carrito y del pedido en el momento del evento.
Vinculación de eventos GA4 mediante GTM
Los eventos de e-commerce se vincularon con las etiquetas GA4 y los activadores de GTM.
Esto garantizó el registro correcto de cada paso del embudo.
Etiquetas GA4 vinculadas con los activadores de GTM para registrar correctamente cada evento del embudo e-commerce.
Construcción del embudo de conversión en GA4
Basándose en la arquitectura implementada, se construyó el embudo:
view_item → add_to_cart → begin_checkout → purchase
Embudo de conversión en GA4 que muestra el paso exacto del proceso de compra donde se produce la mayor pérdida de usuarios antes del pago.
Descubrimiento clave
El embudo mostró que los usuarios llegan masivamente a la etapa de finalización del pedido y selección de envío, tras este paso, un volumen anormalmente alto de usuarios abandona el proceso antes de realizar el pago.
Una revisión técnica detallada del proceso de checkout reveló un error en el cálculo del coste de envío, debido al cual el importe final del pedido en el último paso se mostraba de forma incorrecta.
Esto generaba una ruptura de confianza en el momento clave de la decisión de pago.
Resultado para el negocio
Se eliminó la barrera en el paso final de la compra que provocaba el abandono antes del pago. El negocio dejó de perder clientes en la etapa de checkout.
En este caso, la analítica no actuó como una herramienta de informes, sino como un mecanismo para detectar y eliminar la causa directa de la pérdida de ingresos.
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