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Drill 04

El embudo y las cohortes

¿Dónde se pierde el cliente, y desde cuándo?

Los dos gráficos que casi nadie tiene activos al mismo tiempo, y que juntos contestan distinto.

Cuándo se saca

Cuando hay un problema de conversión o de retención y todavía nadie sabe si es nuevo.

Cómo se usa

VisitaCarritoCheckoutPagomayorcaídaCohortescolumna = meses desde que entróenefebmarabr
¿Dónde se pierde el cliente, y desde cuándo?
  1. Define los pasos reales del proceso, desde que te conocen hasta que compran o se activan. Pasos observables, no etapas de un modelo teórico.
  2. Mide cuántos llegan a cada paso y la caída entre pasos. La caída más grande que además puedas tocar es el trabajo.
  3. Agrupa a los clientes por el mes en que entraron y sigue a cada grupo en el tiempo. El embudo dice dónde se pierde hoy. Las cohortes dicen si viene empeorando o si es de ahora.

Un caso

Una empresa de software B2B.

Lo que se veíaConversión de prueba a pago en 8%, bajo el 12 a 15% de la industria. El instinto del equipo era mejorar el producto.

Lo que eraEl embudo mostró que el 67% de quienes iniciaban la prueba nunca terminaba la configuración inicial. El problema no era el producto, era el primer día.

En qué terminóUn sprint de siete días, un cambio en el flujo de activación, y la conversión llegó a 14% en seis semanas.

Dónde se cae la gente

Leer un embudo de un solo periodo. Sin cohortes no sabes si estás mirando una falla nueva o el estado normal de la casa desde hace dos años, y esas dos cosas se resuelven distinto.

Fuego rápido

4 preguntas sobre esto mismo. Si fallas una, la línea de abajo dice por qué.

    Dónde se pone a prueba

    Saber el método no es la habilidad. Estos challenges no te dicen cuál usar, y ese es justamente el ejercicio.

    Quién lo revisa

    Foto de Rodrigo Urrea
    INS-01

    Rodrigo Urrea

    Analítica · Forecasting · Productos digitales

    • 14 años
    • Chile · Alemania · EE.UU.
    • Varias industrias
    • Forecasting
    • Productos digitales
    • MSc Business Analytics
    • AI-ready

    Catorce años en analítica, en Chile, Alemania y para compañías en Estados Unidos.

    Empecé en consumo masivo y bebidas, donde los pedidos llegaban con apuro y sin contexto. Después forecasting, productos digitales, y empresas sin equipo de datos que necesitaban una respuesta usable el lunes y no el mejor modelo posible. Un MSc en Business Analytics en el camino. Trabajé en varias industrias, y el patrón se repite en todas: el problema casi nunca es la técnica o la herramienta.

    Hoy trabajo en construir capacidades AI-ready para tareas de analítica: qué parte del trabajo conviene automatizar y qué parte sigue siendo criterio. La segunda es más grande de lo que parece.

    Los 21 challenges salen de pedidos que me hicieron a mí.

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