Optimización CRO y Estrategia de Datos para Ecommerce
30 de diciembre de 2024Este proyecto se centra en un reto clásico: un ecommerce del sector cosmético sufría un estancamiento en sus ventas. La clave no era simplemente invertir más, sino invertir de forma más inteligente, usando los datos que ya tenían.
El objetivo fue transformar su historial transaccional en una hoja de ruta estratégica. Aplicamos técnicas de Business Analytics y una metodología de *Discovery* para encontrar las palancas de optimización (CRO) y generar un plan de acción que atacara directamente las ineficiencias para impulsar la facturación global.
1. Diseño del Proyecto
Para crecer, un ecommerce solo tiene tres vías: conseguir más clientes, que compren más a menudo o que gasten más en cada compra (ticket medio). Nuestro análisis se basó en el Customer Journey (desde la visita hasta la compra) y definimos las palancas de negocio clave: el proceso de compra, los clientes y los productos.
Los KPIs seleccionados para medir el rendimiento fueron: Visitas, Tasa de Conversión, Frecuencia de Compra, Ticket Medio, Tasa de Abandono de Carrito y el LTV (Lifetime Value).
2. Creación del Datamart Analítico
Partimos de las entidades principales del negocio: Usuarios/Clientes, Sesiones, Eventos (como 'ver producto' o 'añadir al carrito') y Productos. Tras unificar los datasets y realizar el proceso de limpieza y calidad de datos, construimos un datamart analítico único que nos permitiría responder a nuestras "preguntas semilla" sobre el comportamiento del usuario.
3. Preparación de Datos (Feature Engineering)
Enriquecimos los datos brutos para descubrir patrones ocultos. No nos bastaba con la fecha de transacción, así que creamos nuevas variables para extraer componentes como el día de la semana y la hora (para detectar patrones de compra) y, de forma crucial, añadimos indicadores comerciales como Black Friday, Cyber Monday o San Valentín, para aislar el efecto de estos eventos clave en las ventas.
4. Análisis e Insights Clave
El análisis validó el problema: las métricas eran planas. La radiografía del ecommerce mostró los puntos de fuga exactos:
- Abandono de Carrito: Aunque un 60% de las visualizaciones de producto terminaban con un "Añadir al carrito", solo un 22% de esos carritos finalizaban en una compra.
- Baja Conversión: Esto resultaba en una tasa de conversión global de solo el 13% desde la vista del producto.
- Baja Recurrencia: Detectamos que solo un 10% de los clientes volvía a comprar después del primer mes, perdiendo una gran oportunidad de fidelización.
5. El Plan de Acción CRO de 12 Puntos
El entregable final no fue un informe, sino un plan de acción con 12 iniciativas concretas, donde destacaban dos activos analíticos que construimos:
- Sistema de Recomendación: Se propuso implementar un motor de recomendación en tiempo real en la página del carrito para potenciar la venta cruzada e incrementar el ticket medio.
- Segmentación RFM: Para atacar la baja recurrencia, creamos una segmentación de clientes avanzada (Recencia, Frecuencia, Valor Monetario) para lanzar campañas de email marketing personalizadas y un programa de lealtad dirigido a los clientes de mayor valor.
Presentación del Caso
