Objetivo de aprendizaje
Al terminar esta guía, sabrás cómo acceder a las estadísticas de campaña, entender métricas clave como la progresión del Funnel y las estadísticas de la campaña, analizar el rendimiento por etapa, revisar las señales positivas y negativas, usar correctamente las estadísticas deduplicadas y optimizar tus campañas según los datos de rendimiento.
¿Por qué es importante?
Las estadísticas de campaña muestran qué funciona y qué no. Si no analizas las estadísticas, solo puedes adivinar qué mensajes reciben respuestas, en qué etapas se pierde la interacción y en qué punto abandonan los Leads.
Las estadísticas de campaña te ayudan a:
Identificar las etapas con mejor rendimiento – Apuesta más por lo que funciona
Detectar cuellos de botella – Corrige las etapas en las que los Leads pierden el interés
Optimizar los tests A/B – Compara secuencias con datos
Afinar la segmentación – Ajústala según los patrones de interacción
Demostrar el ROI – Muestra a las partes interesadas la eficacia de la campaña
Requisitos previos
Antes de revisar las estadísticas de campaña:
Tienes campañas en curso con mensajes enviados
Los Leads han interactuado (aperturas, clics, respuestas), lo que genera estadísticas
Todo está listo para analizar y optimizar según los datos
¿Cómo acceder a las estadísticas de campaña (guía práctica)?
Puedes revisar las estadísticas desde la vista Performance de la campaña. Una vez dentro de la campaña, usa Overview para obtener información deduplicada en formato de Funnel y Step details para ver el rendimiento paso a paso.
Paso 1: Abre la campaña
Ve a Campaigns y haz clic en la campaña que quieres analizar
Paso 2: Abre Performance y usa la pestaña Overview para ver el rendimiento general
En la campaña, haz clic en Performance y quédate en Overview para ver el resumen deduplicado del rendimiento de tu campaña (progresión del Funnel + estadísticas agregadas)
Paso 3: Revisa el Funnel lead process (progresión)
En Funnel lead process, revisa cómo avanzan los Leads por las etapas clave (p. ej., contactado, abierto, respondido, interesado, interrumpido). Esta vista se centra en la última actividad registrada de cada Lead, por lo que cada Lead aparece una sola vez (vista general deduplicada)
Paso 4: Revisa Campaign statistics (señales positivas y negativas)
En Campaign statistics, revisa:
Lead stats (p. ej., Leads en la campaña, lanzados, alcanzados)
Deliverability stats (mensajes enviados, no enviados, entregados)
Positive signal stats (tasa de apertura, tasa de clics, tasa de respuesta, reservados, interesados, invitación aceptada)
Negative signal stats (bounces, bajas, no interesados)
Usa esta sección para identificar rápidamente si los problemas vienen de la entregabilidad (bounces / no enviados), de la interacción (aperturas/clics/respuestas) o de un desajuste entre la segmentación y el mensaje (bajas / no interesados)
Paso 5: Identifica las etapas con mejor rendimiento (qué replicar)
Desplázate hasta Best performing steps para ver qué etapas funcionan mejor según el resultado (p. ej., Invited, Sent, Delivered, Opened, Clicked, Replied). Úsalo para identificar los tipos de mensaje, formatos y patrones de horario más eficaces y reutilizarlos en futuras secuencias
Paso 6: Cambia a Step details para analizar el rendimiento paso a paso
Haz clic en Step details para ver el rendimiento directamente en el lienzo de la secuencia (por etapa), lo que te ayuda a identificar con exactitud dónde cae la interacción o dónde se producen las conversiones
Paso 7: Interpreta las estadísticas en el lienzo de la secuencia
En Step details, cada etapa muestra su rendimiento para que puedas comparar etapas e identificar las que rinden menos (por ejemplo, una etapa con muchos envíos pero pocas respuestas)
Paso 8: Personaliza qué estadísticas se muestran
En el panel izquierdo, usa Statistics to display para elegir qué métricas quieres que se muestren en las etapas (p. ej., Opened, Clicked, Replied, Booked, Interested, Accepted, Not Sent, Unsubscribed, Bounced, Not interested)
Entender las estadísticas deduplicadas
En Overview, cada Lead se cuenta una sola vez, independientemente de cuántas etapas recorra. Esto te ayuda a interpretar las tasas en función de Leads únicos y no del volumen de mensajes.
Ejemplo 1: un Lead a lo largo de varias etapas
Escenario:
La campaña tiene 3 etapas de email
1 Lead recibe los 3 emails a lo largo de varios días
En Overview:
1 Lead contactado (durante todo el período)
El gráfico refleja 1 Lead contactado (no 3 emails enviados)
Esto refleja cuántos Leads se contactaron, no la cantidad de emails enviados.
Ejemplo 2: varios Leads con etapas diferentes
Escenario:
La campaña tiene 3 etapas de email y 2 Leads
El Lead A recibe los 3 emails
El Lead B recibe solo el 1.er email
En Overview:
2 Leads contactados en las estadísticas relacionadas con enviados/contactados
Esto cuenta el número total de Leads contactados, independientemente de cuántas etapas haya recibido cada uno.
💡 Por qué es importante: las estadísticas deduplicadas se centran en los Leads contactados en lugar del volumen de mensajes enviados, lo que facilita interpretar las tasas de interacción.
Analizar las estadísticas negativas
Revisa las estadísticas negativas para identificar problemas:
Métricas negativas:
Bounces – Emails que no se entregaron
Bajas – Leads que se dieron de baja
No interesados – Leads que indicaron explícitamente que no tienen interés
No enviados – Mensajes que no se enviaron (a menudo debido a la configuración, los límites o las reglas de entregabilidad)
💡 Consejo: usa las señales negativas para decidir si debes mejorar la calidad de los datos (bounces), la relevancia del mensaje (bajas / no interesados) o la configuración (no enviados).
Para más información, consulta: La otra cara de las métricas de campaña
Usar las estadísticas de campaña para optimizar
Con esta información, puedes:
✅ Identificar etapas o canales con bajo rendimiento – Céntrate en corregir los puntos débiles
✅ Ajustar la estrategia de segmentación – Afina tu audiencia según la interacción
✅ Afinar los tests A/B – Compara secuencias con datos de rendimiento claros
✅ Optimizar los horarios de envío – Usa el rendimiento de las etapas para encontrar las mejores franjas de interacción
✅ Mejorar la redacción – Analiza qué asuntos y mensajes reciben respuestas
Ejemplo práctico
Si tu campaña muestra una tasa de apertura alta pero una tasa de respuesta baja, mejora primero el mensaje de las etapas con más aperturas; el asunto o la primera línea suelen impulsar las aperturas, mientras que la oferta o el CTA impulsan las respuestas. Después, usa Step details para confirmar si los Leads abandonan tras una etapa concreta. Esto suele indicar que hay que ajustar el texto, el momento de envío o la segmentación.
Solución de problemas
Problema: las estadísticas muestran 0 aperturas o clics
Solución:
Verifica que las campañas se estén enviando (revisa las estadísticas de enviados/entregados)
Asegúrate de que el tracking esté activado en la configuración de la campaña
Comprueba que los emails no lleguen a spam (envíate emails de prueba)
Problema: las estadísticas deduplicadas parecen más bajas de lo esperado
Solución:
Es el comportamiento esperado: las estadísticas cuentan cada Lead una sola vez, no el total de mensajes enviados
Usa Step details para entender el rendimiento de cada etapa
Problema: no puedo exportar los resultados de la campaña
Solución:
Usa las opciones del menú de la campaña para exportar los resultados; consulta el artículo Exportar los resultados de una campaña para ver una guía completa paso a paso
Si no está disponible, revisa los permisos (algunos roles del equipo pueden tener restricciones)
Consejos de optimización
Revisa las estadísticas cada semana: reserva un tiempo cada semana para analizar el rendimiento de las campañas y hacer ajustes basados en datos.
Compara las etapas con mejor rendimiento: reutiliza los patrones de las etapas que generan los mejores resultados.
Supervisa el Funnel con regularidad: usa el Funnel lead process para confirmar rápidamente que los Leads avanzan y no se quedan estancados.
Controla las estadísticas negativas de forma proactiva: unas tasas altas de bounce o de bajas indican problemas de calidad de los datos o del mensaje; abórdalos pronto.