Fugas con dinero en juego
Cada problema llega con un rango en euros al mes, calculado con tus visitas, tu conversión y tu ticket medio.
Pago en móvil5.200–10.400 €
Envío que aparece tarde2.100–4.300 €
Producto / Analista CRO
Dónde pierdes ventas y qué probar
Convision lee tu tienda Shopify entera cada día, señala dónde se van las ventas y le pone un precio a cada fuga. Te deja la hipótesis escrita y, con un clic, el test listo para lanzar.
Analista CRO / Fugas
Dónde se van las ventas
Últimos 30 días · revisado hoy a las 7:00
En juego10.700–21.100 €al mes
Tienda de ejemplo. Toca una fuga para ver el diagnóstico, la hipótesis y el test.
¿Qué es el analista CRO de Convision?
Es la parte de Convision que hace lo que haría un analista de conversión con tu tienda delante. Cruza tus pedidos de Shopify, las visitas del píxel y, si los conectas, GA4 y BigQuery. Busca dónde se pierden las ventas: en qué paso del embudo, en qué dispositivo, desde qué canal, en qué página de entrada y en qué producto.
A cada fuga le pone un rango en euros calculado con tu tráfico y tu ticket medio, escribe la hipótesis del test que lo comprobaría y la ordena por impacto, confianza y facilidad. Con un clic, la hipótesis pasa a Tests A/B como borrador.
6sitios donde busca fugas: embudo, dispositivo, canal, entrada, producto y velocidad
50 €al mes en juego como mínimo para que una fuga llegue a tu lista
1 clicde la hipótesis a un test en borrador, con su objetivo y su segmento
De tus datos a tu próximo test. En tres pasos.
1Una tarde
Conecta tu tienda
Permiso de lectura en Shopify y un píxel para las visitas. GA4 y BigQuery son opcionales. En tu tienda no cambia nada.
Pedidos de Shopifylectura
Visitas y carritospíxel
Google Analytics 4opcional
2Cada noche
Convision busca las fugas
Compara cada paso con tu media, con el otro dispositivo y con el periodo anterior. Solo señala lo que no cabe en el azar.
EmbudoDispositivoCanalEntradaProductoVelocidad
3Cuando quieras
Pruebas la que más vale
Abres la fuga, lees el diagnóstico y la hipótesis, y la conviertes en un test con un clic. O la descartas y pasas a la siguiente.
Borrador creado en Tests A/B
Móvil · Pago exprés en el carrito
Un buen analista. Cada día, sin cansarse.
Hipótesis listas para testear
Escritas como las escribe un equipo de CRO: qué vemos, qué creemos y cómo sabremos si teníamos razón.
Porque vemos que el 58 % de los abandonos del pago ocurre en el envío, creemos que enseñar el coste en el carrito subirá las compras. Lo sabremos cuando haya 100 compras por versión.
Una lista con orden
Impacto, confianza y facilidad de cada idea. Arriba, lo que más mueve con menos trabajo; abajo, lo que puede esperar.
Móvil contra escritorio
La misma tienda convierte distinto en cada pantalla. Convision compara paso a paso y te dice dónde se separan.
Móvil45,9 %
Escritorio57,7 %
Carritos que llegan al pago
Velocidad que cuesta ventas
Si una página tarda, mide cuánta gente se va antes de que cargue y cuánto convierte quien se queda.
LCP4,8 s
INP240 ms
CLS0,04
Pregúntale a Claude
Cada informe trae un chat de análisis con tu propia clave de API. Y con el servidor MCP, lo consultas desde Claude.
¿Por qué cae el pago en móvil?
El 58 % se va en el paso de envío. En escritorio, el 41 %. Empezaría por el coste de envío en el carrito.
Convision frente a una auditoría a mano.
| Auditoría a mano | Con el analista CRO | |
|---|---|---|
| Cada cuánto | Una vez, cuando alguien encuentra el hueco. | Cada noche, con los datos del día. |
| De dónde salen los datos | Capturas de GA4 y una hoja de cálculo. | Pedidos de Shopify, píxel, GA4 y BigQuery cruzados. |
| Cuánto vale cada problema | «Esto es importante». | Un rango en euros al mes con tu tráfico y tu ticket. |
| Qué hacer | Una lista de ideas sin orden. | Hipótesis escritas y ordenadas por prioridad. |
| Comprobarlo | Otra herramienta y otra semana. | Un clic y el test queda en borrador. |
| Con pocos datos | Se opina igual. | No se señala hasta que la diferencia es real. |
Cómo encontrar tus fugas de ventas
El método que seguimos en cada auditoría de CRO. Convision lo repite cada noche con tus datos.
En juego al mes ≈ carritos × (tasa objetivo − tasa actual) × resto del embudo × ticket
Pago en móvil, Ribera café:
8.120 × (57,7 % − 45,9 %) × 58,3 % × 37,20 € ≈ 20.700 €
Nadie cierra toda la diferencia: te damos del 25 al 50 %, 5.200–10.400 €
Pago en móvil, Ribera café:
8.120 × (57,7 % − 45,9 %) × 58,3 % × 37,20 € ≈ 20.700 €
Nadie cierra toda la diferencia: te damos del 25 al 50 %, 5.200–10.400 €
- Mira el embudo por pasos
La conversión total esconde dónde está el problema. Sesiones, ficha, carrito, pago y compra, cada uno con su tasa de paso.
- Parte por dispositivo
Si escritorio pasa del carrito al pago un 58 % y móvil un 46 %, el problema no es el producto: es la pantalla.
- Parte por canal y por página de entrada
Un canal que trae visitas a un artículo sin producto convierte la mitad. No es el canal: es dónde aterriza.
- Busca fichas con visitas y sin carrito
Muchas visitas y poco carrito suele ser precio, fotos o un botón que no se ve. Compara con la media de tu tienda.
- Mira el pago paso a paso
Datos, envío y pago. Si la mayoría se va en el envío, el coste llega demasiado tarde.
- Ponle precio y ordena
Una fuga de 600 € al mes no va antes que una de 8.000 €. Y lo que no se puede testear, se arregla y se mide antes y después.
Lo que el analista CRO no hace.
No toca tu tiendaLee tus datos. Los cambios los pruebas en un test o los aplicas tú.
No promete cifras exactasDa un rango, porque nadie sabe cuánto de una fuga se puede recuperar.
No señala con pocos datosPor debajo de 300 sesiones en un paso, o si la diferencia cabe en el azar, se calla.
No decide por tiLa hipótesis es un punto de partida. Tú o tu agencia decidís qué se prueba.
Analista CRO: dudas resueltas.
Lo que nos preguntan antes de conectar la tienda.
01¿Es inteligencia artificial o son reglas?
Las dos cosas, cada una en su sitio. Las fugas y los euros salen de cálculos sobre tus datos. La IA redacta el diagnóstico y la hipótesis, y responde tus preguntas. Ninguna cifra la inventa un modelo.
02¿De dónde sale el dinero en juego?
De las visitas que llegan a ese paso, la diferencia con la tasa de referencia (tu otro dispositivo, tu media o tu periodo anterior), lo que queda de embudo y tu ticket medio. Damos entre el 25 y el 50 % de esa cifra, porque ninguna mejora cierra toda la diferencia.
03¿Necesito GA4?
No. Con los pedidos de Shopify y el píxel de Convision hay suficiente. Si conectas GA4 o BigQuery, el analista los usa para cruzar canales y comprobar cifras.
04¿Cada cuánto se actualiza?
Revisa la tienda cada noche. Una fuga que se cierra sale de la lista; una nueva entra con su rango y su hipótesis.
05¿Puedo preguntarle en mi idioma?
Sí. Cada informe tiene un chat de análisis con Claude que usa tu propia clave de API. Y el servidor MCP de Convision, de solo lectura, te deja consultar tus tests y tus datos desde Claude.
06¿Qué pasa si la hipótesis falla?
Queda en el historial con su resultado. Un test que pierde también enseña algo de tus clientes, y la fuga sigue en la lista para la siguiente idea.