Optimización de Embudo E-commerce
Cómo 5 agentes deliberan la conversión de un DTC
E-commerce DTC de moda sostenible con 2.3% de tasa de conversión, CAC creciente y retención baja en primera recompra. Facturación mensual de €180K con margen neto ajustado.
Tasa de conversión estancada en 2.3% (industria: 3.2%)
CAC ha subido un 35% en 6 meses sin aumento de AOV
Solo el 12% de compradores hace segunda compra en 90 días
El equipo tiene 15 hipótesis de mejora pero no sabe por dónde empezar
"Tenemos 2.3% de CR, CAC subiendo y retención baja. ¿Dónde atacamos primero y con qué framework priorizamos los tests?"
El mayor drop-off está en producto→carrito (68% abandono). La página de producto tiene un time-on-page de 12s — insuficiente para un AOV de €85. Hipótesis: la información de producto no genera confianza suficiente.
El pricing muestra "€85" sin ancla. Sin comparativa ni bundle, el usuario percibe coste pero no valor. Propongo test de anchoring: mostrar precio antes/después o bundle "outfit completo" con descuento percibido.
Cuidado con optimizar conversión sin arreglar retención. Si conseguimos más primeras compras pero siguen sin volver, estamos escalando pérdidas. El 12% de recompra sugiere un problema de producto o de onboarding post-compra.
Propongo framework ICE para priorizar: Impact × Confidence × Ease. Los 3 tests de mayor ICE: 1) Social proof en PDP, 2) Bundle anchoring, 3) Checkout simplificado. Podemos lanzar los 3 en paralelo con 2 semanas de muestra.
Para retención: implementar un flow post-compra de 5 touchpoints (confirmación, tracking, tips de uso, cross-sell day 14, recompra day 28). El CAC se amortiza si LTV sube de 1.1x a 2x.
El ICE framework asume que sabemos el impacto — y no lo sabemos. Sugiero empezar con análisis cualitativo: 10 entrevistas a usuarios que abandonaron en PDP + 10 a churners. Luego priorizar con datos reales.
La página de producto es el cuello de botella principal. Social proof y anchoring de precio son los tests de mayor impacto inmediato.
El Devil's Advocate insiste en que sin datos cualitativos estamos priorizando con intuición. El Retention PM argumenta que la retención es el multiplicador real, no la conversión top-of-funnel.
1) Semana 1-2: Lanzar tests de social proof + bundle anchoring en PDP. 2) Paralelo: 10 entrevistas a abandonos + 10 a churners. 3) Semana 3: Diseñar flow post-compra basado en hallazgos cualitativos. 4) Semana 4: Priorizar backlog completo con ICE ajustado por datos reales.
Framework de experimentación con 12 tests ordenados por ICE ajustado
Primeros 3 tests lanzados en semana 1, con resultados en semana 3
Pipeline cualitativo integrado en la priorización cuantitativa
Objetivo: CR de 2.3% → 3.0% en 8 semanas + retención de 12% → 20% en 12 semanas
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