Diagnóstico cuantitativo
Analizamos recorridos, segmentos, dispositivos, canales, errores y abandono. Antes de extraer conclusiones, comprobamos que los eventos representen correctamente lo que ocurre.
Cambiar botones al azar no es optimizar. Investigamos dónde se frena el usuario, priorizamos hipótesis y medimos el efecto de cada mejora.
Datos protegidosCRO, del inglés *Conversion Rate Optimization*, es un proceso para aumentar la proporción de usuarios que completa una acción valiosa: comprar, solicitar información, reservar, registrarse o avanzar en un recorrido. Combina analítica, investigación de usuarios, diseño, copy y experimentación.
El objetivo no es elevar una tasa aislada a cualquier precio. Una mejora debe mantener la calidad del contacto, el margen, la experiencia y los resultados posteriores. Por eso definimos la conversión junto con su valor y sus posibles efectos secundarios.
Un programa de CRO útil empieza por una línea base y unas métricas de protección. Por ejemplo, aumentar formularios no es una mejora si baja su calidad, y elevar ventas no compensa si empeora el margen o las devoluciones. Cada decisión queda vinculada a una hipótesis, una evidencia y un criterio de adopción en el conjunto del negocio.
Nuestro servicio de analítica y CRO produce entregables que se pueden revisar: diagnóstico, prioridades, responsables y una forma concreta de medir el avance.
Incluye una captura real de GA4 anonimizada de forma irreversible. Los nombres, identificadores, dominios, cifras y series de clientes quedan fuera de la web.
Eventos, consentimiento y fuentes se validan antes de interpretar.
Cada mejora nace de una fricción observada y un criterio de éxito.
Vista recreada para explicar el entregable. No contiene nombres, cifras ni datos de cliente.
El cuadro de mando conecta comportamiento, conversión y resultado.
3 KPIs definidosUna lectura ejecutiva, no una colección de métricas.
30 días de ejemploEl periodo real se adapta a la decisión y a la fuente.
Usuarios que completan la acción de negocio definida para el flujo.
Las cifras son simuladas y solo muestran cómo se leería el panel durante 30 días. No son resultados de Kupakia ni de clientes: se sustituyen por datos validados al conectar las fuentes.
Analizamos recorridos, segmentos, dispositivos, canales, errores y abandono. Antes de extraer conclusiones, comprobamos que los eventos representen correctamente lo que ocurre.
Usamos observación de sesiones, encuestas, entrevistas, pruebas de usabilidad, búsquedas internas o conversaciones comerciales según el caso. Esta evidencia explica parte del porqué que una métrica por sí sola no muestra.
Cada propuesta identifica una fricción, la evidencia que la sostiene, el cambio previsto y la métrica que debería mover. Priorizamos por impacto probable, confianza, esfuerzo y riesgo.
Redactamos y diseñamos variantes coherentes con la marca y el recorrido completo. Los cambios se preparan de forma controlada y reversible.
Elegimos entre prueba A/B, experimento por fases, análisis antes y después u otra metodología según el tráfico y el riesgo. Registramos resultados positivos, negativos e inconclusos.
Trabajamos primero sobre los puntos con mayor impacto potencial. Rediseñar una página secundaria mientras el pago falla sería una mala asignación de esfuerzo.
Se puede investigar con poco tráfico, pero no siempre se puede ejecutar una prueba A/B concluyente. El tamaño de muestra depende de la conversión de partida, el efecto mínimo que merece la pena detectar, la variabilidad, el nivel de confianza y la duración aceptable.
Cuando el volumen es bajo, damos más peso a pruebas de usabilidad, datos cualitativos, errores y cambios con evidencia fuerte. Si usamos una comparación antes y después, documentamos sus límites porque la estacionalidad, las campañas o el mercado pueden alterar el resultado.
No prometemos incrementos universales. El potencial depende de la fricción inicial, el producto, el tráfico, la oferta y la capacidad técnica para probar cambios.
Definimos la acción de negocio, sus métricas de protección y la fiabilidad de los datos.
Combinamos fuentes para localizar fricciones y oportunidades. Separamos observaciones, hipótesis y hechos demostrados.
Priorizamos cambios y pruebas con una justificación visible. Incluimos correcciones evidentes que no necesitan un experimento artificial.
Diseñamos, desarrollamos y comprobamos el cambio. Vigilamos problemas técnicos y diferencias entre segmentos.
Adoptamos, iteramos o descartamos la propuesta según la evidencia. Guardamos el aprendizaje para evitar repetir pruebas y para mejorar la siguiente hipótesis.
Respuestas claras antes de decidir si este servicio encaja con tu empresa.
No. La experimentación es una herramienta. CRO incluye investigación, analítica, corrección de errores, diseño, copy y seguimiento del impacto real.
Solo si la evidencia indica un problema estructural. Con frecuencia es más útil mejorar primero los recorridos de mayor valor y comprobar el efecto.
No se puede asumir. El tráfico, la oferta y el contexto cambian. Comprobamos el resultado después del despliegue y revisamos las métricas de protección.
Sí. En B2B medimos también la calidad, la aceptación por ventas y el avance en el pipeline para evitar aumentar formularios irrelevantes.