Nivel 5 · ¿Se mueve el tráfico con las ventas? CORREL

Una correlación responde una pregunta estrecha: cuando una columna es alta, ¿también lo es la otra? CORREL lo convierte en un solo número. Es rápido de calcular y fácil de sobreinterpretar, así que este nivel es mitad fórmula, mitad interpretación. La hoja contiene las 52 semanas de 2025, de lunes a domingo, con sesiones web, páginas promedio por sesión, conversiones y gasto total en anuncios.

CORREL en una línea

=CORREL(array1, array2)
=CORREL(B2:B53,D2:D53)

CORREL devuelve el coeficiente de correlación de Pearson, siempre entre -1 y 1. El orden de los dos rangos no importa; su tamaño sí: ambos deben cubrir las mismas filas, de modo que la fila 10 sea la misma semana en los dos. Las filas donde una de las celdas está vacía o es texto se saltan como pareja.

Valor	Se lee como
cerca de 1	cuando una es alta, la otra es alta, en una línea casi recta
alrededor de 0.5	una tendencia clara pero laxa
cerca de 0	no hay relación de línea recta
negativo	cuando una es alta, la otra tiende a ser baja

Estas bandas son una regla práctica, no una ley. Con 52 puntos, cualquier valor por debajo de cerca de 0.3 en cualquier sentido es demasiado débil para sustentar una afirmación.

Qué dicen los cuatro números

Celda	Par	2025
H2	sesiones vs conversiones	0.82
H3	gasto en anuncios vs sesiones	0.91
H4	páginas por sesión vs conversiones	-0.29
H5	sesiones vs conversiones, ene–oct	0.18

Por sí solos, H2 y H3 parecen la propuesta de Susan, demostrada. H5 es la razón por la que compruebas. Quita las ocho semanas desde el 3 de noviembre y la correlación entre sesiones y conversiones se desploma de 0.82 a 0.18. Mira las filas 46 a 53: la semana de Black Friday (fila 49) tuvo 986 sesiones y 30 conversiones, frente a 181 a 379 sesiones y como máximo 14 conversiones en cualquier semana de enero a octubre. Un puñado de semanas extremas puede fabricar por sí solo una correlación fuerte.

El -0.29 de H4 es débil, y también viene de las fiestas: multitudes de visitantes que solo miran en diciembre bajan las páginas por sesión mientras las conversiones suben. De enero a octubre ese par es +0.11.

Correlación no es causalidad

H3 es fuerte todo el año, 0.91, y sigue en 0.70 sin las fiestas. No demuestra que el gasto en anuncios cause tráfico. La tienda sube el gasto para la semana de Black Friday porque los compradores llegan de todos modos; ambas columnas siguen el calendario. El mismo patrón une las ventas de helado con las quemaduras de sol.

Antes de que alguien escriba “porque”, hazte tres preguntas:

• ¿Podría una tercera cosa impulsar ambas? Aquí, la temporada.
• ¿En qué sentido podría ir? Más tráfico podría igualmente desencadenar más gasto, mediante reglas de presupuesto ligadas a la demanda.
• ¿Son unas pocas filas extremas? Recalcula sin ellas, como en H5.

Lo que Susan puede decir con honestidad: “El tráfico y el gasto en anuncios suben y bajan juntos a lo largo del año; para demostrar que los anuncios causan el tráfico extra haría falta una prueba, como pausar un canal en algunas semanas”.

Una relación que el ejemplo del curso espera

El par clásico de los libros de texto es cantidad vs total de línea, que se espera fuertemente positivo. Pruébalo con las líneas de pedido del nivel 1 y obtienes 0.22: en Harbor & Pine, una unidad de una estructura de cama de $1,599 pesa más que 16 jarrones, así que el precio impulsa los ingresos mucho más que la cantidad. Las expectativas no son resultados; calcúlalos.

Errores comunes

• Rangos de distinto tamaño o con filas desfasadas: =CORREL(B2:B53,D3:D54) empareja cada semana con las conversiones de la siguiente. Tamaños distintos dan #N/A.
• Llamar fuerte a 0.3 con 52 puntos.
• Decir “impulsa” o “porque” solo por una correlación.
• Fiarte de un solo número sin mirar las filas que lo forman, ni un gráfico. Un gráfico de dispersión de B contra D muestra las ocho semanas de fiestas lejos del resto.