Nuestros proyectos
code es una
promesa de
calidad
Primero en el proceso. Luego en el resultado.
Analizamos y optimizamos tiendas online para aumentar la conversión del ecommerce, reducir fricciones y obtener más valor del tráfico existente. El trabajo CRO combina analítica, comportamiento de usuario, experiencia de compra y objetivos comerciales.
No aplicamos una lista genérica de cambios: identificamos dónde se pierden oportunidades, formulamos hipótesis y priorizamos mejoras que puedan medirse sobre producto, navegación, carrito y checkout.
Una tasa de conversión baja no tiene una única causa. Puede deberse a tráfico poco cualificado, una propuesta difícil de entender, problemas de navegación, fichas de producto incompletas, falta de confianza, costes inesperados o un checkout que añade demasiada fricción. El primer paso es separar síntomas de causas y entender cómo compra realmente el cliente.
Revisamos la configuración de analítica y la calidad de los datos antes de extraer conclusiones. Analizamos el embudo ecommerce, el rendimiento por dispositivo, canal, mercado, categoría y tipo de usuario, así como búsquedas internas, productos vistos, añadidos al carrito, inicios de checkout y compras. También comprobamos errores de medición que puedan estar ocultando o duplicando conversiones.
La parte cuantitativa se completa con una revisión heurística y cualitativa. Estudiamos arquitectura, menús, filtros, buscador, categorías, fichas de producto, mensajes comerciales, políticas, elementos de confianza y comportamiento móvil. Cuando existen datos, incorporamos grabaciones, mapas de interacción, consultas de atención al cliente, devoluciones, opiniones y motivos de abandono para comprender las objeciones reales.
El resultado no es una lista interminable de recomendaciones, sino un diagnóstico organizado por problemas, evidencias y oportunidades. Cada hallazgo debe explicar a qué parte del embudo afecta, qué usuarios encuentran la fricción y qué impacto potencial tendría resolverla.
Segmentamos nuevos y recurrentes, clientes identificados, campañas, fuentes y cohortes cuando el volumen lo permite. Una media global puede ocultar que el problema afecta solo a móvil, a una categoría o a usuarios de pago, por eso cada conclusión debe indicar a qué audiencia y contexto se aplica.
También revisamos calidad del tráfico y coherencia entre anuncios, contenidos y página de destino. Si la promesa de adquisición no coincide con la información del ecommerce, modificar el botón o el checkout no resolverá la causa de fondo.
Convertimos el diagnóstico en un backlog priorizado según impacto esperado, confianza y esfuerzo. Algunas mejoras pueden ser rápidas —aclarar un mensaje, reorganizar información o corregir un error— y otras requieren rediseñar una plantilla, modificar el checkout o intervenir sobre la tecnología. La priorización evita dedicar recursos a cambios estéticos sin relación clara con el negocio.
Trabajamos sobre la comprensión de la oferta, la calidad de la navegación y la reducción de incertidumbre. Esto puede incluir jerarquía de contenidos, comparadores, información de entrega y devoluciones, disponibilidad, pruebas sociales, venta cruzada, recuperación de carrito o simplificación de formularios. En cada caso definimos qué problema se intenta resolver y con qué indicador se evaluará.
Cuando el volumen de tráfico lo permite, planteamos experimentos A/B con una hipótesis, una métrica principal y criterios de decisión establecidos antes de comenzar. Si no existe muestra suficiente, aplicamos validación cualitativa, análisis antes/después y seguimiento por segmentos, evitando presentar variaciones aleatorias como evidencia estadística.
El CRO funciona mejor como proceso continuo. Tras implementar, revisamos resultados, detectamos efectos secundarios y alimentamos nuevas hipótesis. Si la plataforma limita las mejoras necesarias, coordinamos el trabajo con desarrollo ecommerce o con el servicio de rediseño de tiendas online, manteniendo la medición como criterio común.
Definimos una ficha de hipótesis con problema, evidencia, cambio propuesto, audiencia, métrica principal y riesgos. Esta disciplina facilita aprender incluso cuando una prueba no gana y evita repetir ideas que ya se descartaron sin documentación.
Además de conversión vigilamos indicadores de control como valor medio, margen, devoluciones, errores, velocidad y contactos de soporte. Una mejora local no debe perjudicar la rentabilidad ni trasladar fricción a otra parte de la experiencia.
En catálogos amplios, gran parte de la conversión depende de ayudar al usuario a encontrar la opción adecuada. Revisamos taxonomías, filtros, ordenación, resultados sin coincidencias y comportamiento del buscador. En las fichas analizamos propuesta, imágenes, variantes, precio, disponibilidad, contenido, recomendaciones y llamadas a la acción.
La mejora debe adaptarse al tipo de compra: no necesita la misma información un producto impulsivo que uno técnico, configurable o de alto valor.
Analizamos búsquedas sin resultados, términos utilizados, uso de filtros y rutas entre categorías y producto. Estos datos permiten mejorar vocabulario, sinónimos, orden y merchandising y detectar demanda que el catálogo no está explicando correctamente.
Estudiamos pasos, campos, validaciones, registro, métodos de pago, costes de envío, cupones, errores y experiencia móvil. El objetivo no es eliminar información imprescindible, sino pedirla en el momento adecuado y explicar con claridad qué ocurrirá después.
También revisamos rendimiento y estabilidad del proceso, porque una página lenta, un error de stock o un pago que falla puede tener más impacto que cualquier cambio visual.
Medimos el abandono por paso y distinguimos dudas comerciales de fallos técnicos. Revisamos autocompletado, mensajes de error, recuperación de datos y compatibilidad de pagos para que una incidencia concreta no se interprete como falta de intención de compra.
No todas las conversiones tienen el mismo valor. Podemos incorporar margen, ticket medio, recurrencia, devolución y coste de adquisición para evitar optimizar únicamente el número de pedidos. Una mejora que vende más productos poco rentables puede no ser la decisión correcta.
Definimos un cuadro de seguimiento que relacione experiencia, embudo y resultado comercial, permitiendo decidir qué iniciativas deben desarrollarse primero.
El backlog se comparte con marketing, producto y tecnología y asigna responsable, esfuerzo y dependencia. Esto permite coordinar cambios de contenido, diseño, desarrollo y campañas sin convertir CRO en una lista paralela que nunca llega a producción.
Detalles clave sobre metodología, inversión y desarrollo de proyectos digitales.
CRO significa optimización de la tasa de conversión. En ecommerce consiste en investigar y mejorar la experiencia para que una mayor proporción de usuarios complete acciones valiosas, principalmente compras, sin limitarse a cambiar botones o colores. Incluye analítica, investigación, UX, contenido, tecnología y experimentación.
No existe una cifra universal. Cambia según sector, precio, dispositivo, mercado, fuente de tráfico, recurrencia y modelo de compra. La comparación más útil parte de los propios segmentos y de su evolución. Antes de perseguir un promedio externo, comprobamos si la medición es correcta y dónde existe margen real.
Se necesita un volumen suficiente para pruebas A/B con significancia estadística, pero no para comenzar a optimizar. Una tienda con menos tráfico puede detectar errores, investigar usuarios, revisar el embudo y aplicar mejoras respaldadas por evidencia cualitativa. Adaptamos el método a la cantidad y calidad de datos disponibles.
Podemos trabajar con GA4, gestores de etiquetas, plataformas de mapas y grabaciones, herramientas de test, datos del propio ecommerce y sistemas de negocio. La herramienta depende del contexto; lo importante es definir eventos fiables, respetar la privacidad y vincular cada dato con una pregunta útil.
Puede incluirlos. Algunas hipótesis se resuelven con contenido o configuración y otras requieren diseño UX, frontend, backend o integraciones. Diferenciamos la fase de análisis de la implementación y dimensionamos cada cambio antes de desarrollarlo.
Depende del tráfico, del ciclo de compra y de la complejidad de las mejoras. Los errores claros pueden corregirse y medirse pronto; un experimento necesita acumular muestra suficiente y un programa continuo se evalúa por periodos. Definimos expectativas y métricas desde el inicio.
Sí, siempre que exista acceso a datos y capacidad para implementar mejoras. Trabajamos sobre WooCommerce y otras plataformas, revisando antes sus limitaciones técnicas, la calidad de la medición y el proceso de despliegue.
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