Nordika Suplementos: la caída de conversión que el tablero no explica

Regla previa: con un evento purchase duplicado y una migración de tema hace seis semanas, ningún dato de conversión es confiable hasta reconciliarlo con la fuente de verdad (pedidos pagados en el ERP o el backoffice de la tienda). La duplicación infla transacciones, así que la conversión real puede ser incluso menor que 1.6 %, y el ROAS de 3.9 de Meta está inflado por el mismo motivo: más conversiones atribuidas por el mismo gasto. Escalar sobre esa base multiplica la pérdida.

Hipótesis ordenadas por costo de prueba y poder explicativo:

1. Tracking roto (costo: horas). Comparar pedidos del ERP contra transacciones de GA4 y contra conversiones de Meta, día por día y por método de pago. Revisar si el tema nuevo dispara el evento en un solo paso del embudo, si hay consent mode bloqueando tags y si los pagos en tienda de conveniencia se registran. Si GA4 subcuenta pedidos, parte de la «caída» es artefacto.
2. Regresión de rendimiento y fricción móvil (costo: 1-3 días). El LCP de 4.9 s en campo supera el umbral de 2.5 s y coincide en el tiempo con la migración; con 61 % de tráfico móvil es un sospechoso principal. Revisar Core Web Vitals por plantilla, el orden de los cinco pasos del checkout y el 41 % de abandono en envío: probablemente el costo de envío se revela tarde o no hay opción barata.
3. Cambio en la mezcla de tráfico (costo: 1 día). +12 % de sesiones con conversión a la mitad sugiere tráfico de peor calidad. Desglosar conversión por fuente, campaña, dispositivo y si es nuevo o recurrente. Si el crecimiento viene de audiencias amplias de prospecting, el problema es de calidad, no de presupuesto.
4. Factores externos o de oferta (costo: 1 día). Comparar contra el mismo periodo del año anterior, no solo mes contra mes; revisar quiebres de stock, cambios de precio, competencia y si cambió la paquetería.

Conclusión: no autorizar el incremento hasta cerrar las hipótesis 1 y 2, que toman menos de una semana. Si el tracking está roto, el diagnóstico de conversión es inválido; si hay regresión de rendimiento móvil, más presupuesto solo compra más sesiones lentas. Aprobar como máximo un piloto controlado del 10 % mientras se corrige.

Criterio de priorización: primero arreglar la medición (sin ella no se puede evaluar nada), después la experiencia que bloquea la conversión, y solo al final escalar inversión. Cada fase debe tener un dueño y un criterio de salida.

Días 1-30 - Restablecer la verdad y frenar la hemorragia

• Dueño: quien administre la tienda + agencia. Reconciliación diaria ERP vs GA4 vs Meta; corregir el doble disparo de purchase; documentar el plan de medición (eventos, UTMs, filtros de tráfico interno).
• Auditoría de velocidad móvil con prioridades de desarrollo (imágenes, apps del tema, fuentes, JS de terceros). Objetivo: LCP P75 < 2.5 s.
• Reducir el checkout a tres pasos y mostrar costos de envío antes del paso final; prueba A/B de envío gratis con umbral de compra.
• KPI de salida: una sola cifra de pedidos que coincida al ±2 % entre sistemas.

Días 31-60 - Recuperar conversión

• Optimización del embudo por dispositivo con pruebas de una variable a la vez (orden de campos, métodos de pago, mensajes de confianza).
• Revisión de la mezcla de medios: pausar los conjuntos de anuncios con peor conversión post-clic y peor margen; crear campañas de remarketing a visitantes de checkout.
• KPIs: tasa de conversión por dispositivo, abandono por paso, LCP P75, ingreso por sesión, ROAS reconciliado.

Días 61-90 - Escalar con evidencia

• Reasignar presupuesto de forma incremental (20-30 % por vez) solo a campañas con conversión reconciliada y margen de contribución positivo.
• Pruebas creativas y de oferta; análisis de cohortes de clientes nuevos vs recurrentes.
• KPIs: MER (ingreso total / inversión total), margen de contribución después de publicidad, CAC por cohorte, LTV a 90 días.

Justificación del orden: invertir en medios antes de corregir la medición y la fricción móvil traslada el problema al embudo y hace imposible atribuir mejoras. Además, el abandono en envío es el punto con mayor retorno esperado por esfuerzo: es un cambio acotado en un paso donde ya se perdió el 41 %.

Estructura de la comunicación (una página + anexo):

1. Qué sabemos con certeza: pedidos del ERP cayeron X %; sesiones subieron 12 %; conversión reportada 1.6 %. Aclarar de entrada que la cifra de conversión y el ROAS están en revisión por un problema de eventos.
2. Qué no sabemos todavía: cuánto de la caída es real y cuánto artefacto de medición; qué peso tiene velocidad móvil frente a mezcla de tráfico. Presentar hipótesis con su nivel de evidencia, no conclusiones disfrazadas.
3. Por qué no recomiendo duplicar el gasto: el ROAS de plataforma mide atribución, no rentabilidad; está inflado por el doble evento y no descuenta devoluciones ni margen. Escalar con tracking roto reproduce el problema a mayor escala.
4. Qué propongo y qué necesito: aprobar un plan de contención de 30 días, un piloto del 10 % de presupuesto y el acceso al ERP para reconciliar. Indicar el costo de no actuar y el costo de actuar mal.
5. Riesgos declarados: si la causa es de oferta (stock, precio, competencia), ninguna acción de marketing la resolverá; si la migración rompió el checkout en algún método de pago, el impacto puede ser mayor al estimado.

Reglas de estilo para el reporte: usar rangos en lugar de cifras puntuales cuando el dato no es confiable («entre 1.6 % y 2.1 %»), etiquetar cada afirmación como dato, inferencia u opinión, evitar frases causalistas del tipo «la migración causó la caída» y sustituirlas por «la coincidencia temporal es compatible con». Cerrar con una decisión concreta solicitada, un responsable y una fecha de revisión.

Por qué funciona: la dirección no necesita un tablero más bonito, sino saber qué decisión tomar con el nivel de certeza disponible. Un reporte que explicita la incertidumbre protege al equipo si el diagnóstico cambia y evita que se tomen decisiones irreversibles (contratos, aumentos de presupuesto) sobre datos contaminados.