Clase 15.07 — Conversión en comercio digital#

Clase 7 de 14 de la parte 15 — E-commerce y marketplaces, de nivel Adquisición. Dura unos 150 minutos.

🚦 Antes de empezar#

Vienes de la clase 15.06, Fulfillment: ten a mano su entregable, porque esta sesión lo retoma y lo lleva más lejos.

Trabajarás sobre el caso de la clase. Si prefieres usar datos de tu organización, lo mínimo que necesitas es una serie histórica de tasa de paso por etapa con la que calcular una línea base: sin ella podrás discutir el concepto, pero no comprobar si tu decisión mejora algo. Ten también dónde escribir —planilla o cuaderno— y, de la lectura comparada, al menos el índice y los capítulos que se indican al pie.

Calcula 150 minutos de trabajo dirigido más una hora de lectura selectiva. Sabrás que terminaste cuando exista el entregable y puedas responder las seis preguntas de comprobación sin volver al texto; si tienes el entregable pero no las respuestas, lo que produjiste es un documento, no un criterio.

Lee el propósito y la agenda antes que el desarrollo. La agenda dice qué debe salir de cada tramo, y el desarrollo se entiende mejor cuando ya sabes qué artefacto tiene que producir. No avances de sección sin escribir algo: este material está hecho para dejar decisiones documentadas, no notas de lectura.

La idea que ordena la sesión. La investigación previa al test: sin diagnóstico, el experimento es una apuesta — Peep Laja y el equipo de CXL. Todo lo demás en esta clase existe para poner esa idea a prueba contra un caso concreto.

🎯 Propósito#

La conversión en comercio digital es un embudo con etapas medibles: visita, vista de producto, agregado al carrito, inicio de pago y compra. Trabajar sobre el promedio global no sirve: cada etapa tiene causas distintas de abandono. El análisis correcto identifica la mayor pérdida absoluta y no el peor porcentaje, porque mejorar una etapa con poco volumen produce poco efecto.

Esta sesión distingue lo que se sabe, lo que se supone y lo que todavía no se ha medido. La parte 15 busca operar una tienda y un canal de marketplace con economía verificable; en esta clase esa progresión se concreta exigiendo que toda afirmación sobre conversión en comercio digital termine en una definición operacional, una señal observable, una decisión y una condición de revisión.

Pregunta rectora de la parte: ¿Dónde se pierde el pedido y cuánto queda después de comisión, envío y devolución?

Los conceptos que estructuran la sesión son embudo de comercio, pérdida absoluta, segmentación de conversión y hipótesis de causa. No se estudian como lista de vocabulario: cada uno debe producir una predicción distinta sobre lo que ocurriría en la operación.

📚 Resultados de aprendizaje#

Al terminar esta clase serás capaz de:

Distinguir embudo de comercio, pérdida absoluta, segmentación de conversión y hipótesis de causa por sus observables y no por su definición memorizada.
Explicar por qué esas distinciones cambian una decisión concreta dentro de E-commerce y marketplaces.
Aplicar la secuencia construir el embudo con datos propios → identificar la mayor pérdida absoluta → segmentar por dispositivo, origen y categoría → formular hipótesis de causa con evidencia cualitativa → intervenir y verificar el efecto con grupo de comparación conservando supuestos, alternativas descartadas y trazabilidad.
Operacionalizar tasa de paso por etapa, pérdida absoluta por etapa y conversión por dispositivo indicando numerador, denominador, ventana, fuente y uso permitido.
Resolver el caso con al menos dos opciones defendibles y un criterio explícito de detención.
Contrastar dos obras de la lectura comparada y señalar dónde entregan recomendaciones distintas.

🧭 Agenda sugerida (150 minutos)#

Tramo	Foco	Evidencia de avance
0–15 min	Recuperación	Define embudo de comercio y pérdida absoluta sin mirar el material; corrige después con la tabla de conceptos.
15–45 min	Núcleo conceptual	Lectura del desarrollo y construcción de la tabla `hecho / inferencia / supuesto`.
45–75 min	Medición	Ficha de la señal tasa de paso por etapa: fórmula, fuente, ventana y lectura prohibida.
75–110 min	Ejemplo trabajado	Recorrido de los 5 pasos del método sobre el caso de la clase.
110–140 min	Caso ejecutivo	Dos alternativas, trade-offs, recomendación y señal de detención.
140–150 min	Cierre	Entregable, preguntas de comprobación y registro de lo que aún no sabes.

🧩 Conceptos centrales#

Concepto	Definición operacional	Cómo demostrar que lo entendiste
embudo de comercio	secuencia de etapas desde la visita hasta la compra con sus tasas de paso	Explica qué decisión cambiaría si el concepto estuviera ausente.
pérdida absoluta	número de usuarios perdidos en una etapa, no su porcentaje	Construye un caso límite donde el concepto se confunde con el anterior.
segmentación de conversión	análisis del embudo por dispositivo, origen y categoría	Indica qué dato tendrías que ver para afirmarlo en una reunión de comité.
hipótesis de causa	explicación del abandono que puede verificarse con evidencia	Traduce el concepto en una pregunta que puedas hacerle a un cliente real.

Una definición que no produce predicciones observables sigue siendo demasiado vaga para dirigir. Si dos personas del equipo aplican la misma definición a un caso y clasifican distinto, la definición todavía no es operacional.

🧠 Modelo mental#

1. construir el embudo con datos propios → 2. identificar la mayor pérdida absoluta → 3. segmentar por dispositivo, origen y categoría → 4. formular hipótesis de causa con evidencia cualitativa → 5. intervenir y verificar el efecto con grupo de comparación

La secuencia no es un ritual: cada paso reduce una incertidumbre distinta y produce un artefacto revisable. Saltarse un paso no acelera la decisión, sólo traslada el error a una etapa donde corregirlo cuesta más caro.

Frontera de aplicación. Las tasas de conversión no son comparables entre categorías ni entre fuentes de tráfico. Compararlas sin segmentar produce conclusiones erróneas.

📖 Desarrollo#

1. Embudo de comercio: mecanismo central#

Embudo de comercio se entiende aquí como secuencia de etapas desde la visita hasta la compra con sus tasas de paso.

El embudo de comercio digital tiene etapas identificables y medibles: visita, vista de producto, agregado al carro, inicio de pago, compra. Analizarlo exige mirar la pérdida absoluta y no sólo la porcentual, porque la etapa con peor porcentaje no siempre es donde se pierde más gente.

De dónde viene esta afirmación. Peep Laja y el equipo de CXL — Conversion Optimization Playbooks (CXL) (2024) aporta la idea que sostiene este bloque: la investigación previa al test: sin diagnóstico, el experimento es una apuesta. Búscala en el método de investigación de conversión. Aplicada a esta clase, esa idea predice algo verificable: si es correcta, «tasa de paso por etapa» debería moverse cuando cambie embudo de comercio, y no debería moverse cuando cambie el resto. Ese es el contraste que tienes que montar antes de recomendar nada.

Relaciona el mecanismo con pérdida absoluta. Si ambos se mueven juntos no concluyas causalidad: nombra una tercera variable capaz de explicar el mismo patrón. El resultado de este bloque debe ser una hipótesis refutable, no una recomendación anticipada.

2. Pérdida absoluta: frontera conceptual y error de clasificación#

Definición operacional: número de usuarios perdidos en una etapa, no su porcentaje. Su valor está en distinguirlo de embudo de comercio.

La segmentación de la conversión es indispensable: móvil y escritorio, tráfico nuevo y recurrente, categorías distintas tienen tasas que no son comparables. Una tasa global de conversión es un promedio de poblaciones distintas y su movimiento puede deberse por completo a un cambio de mezcla sin que nada haya mejorado ni empeorado.

Contraste bibliográfico. Bryan Eisenberg y Jeffrey Eisenberg — Call to Action (2005) aporta aquí una distinción concreta: los escenarios de conversión construidos desde la intención del visitante (los capítulos sobre planificación de escenarios). Formula dos mini-casos: uno que satisface la definición de pérdida absoluta y otro que sólo se le parece en la superficie; después decide cuál de los dos describiría esa obra con su propio vocabulario. Si la obra no permite separarlos, la distinción es tuya y tienes que sostenerla con evidencia del caso, no con la cita.

Antes de pasar a «identificar la mayor pérdida absoluta», registra explícitamente qué decisión sería errónea si esta frontera se ignora. Esa frase convierte el vocabulario en criterio de gestión.

3. Segmentación de conversión: operacionalización y medición#

Segmentación de conversión significa análisis del embudo por dispositivo, origen y categoría.

La hipótesis de causa debe formularse antes de intervenir. Observar una caída en el paso al carro no indica qué hacer: puede ser precio, disponibilidad, información insuficiente o un error técnico. La investigación previa —grabaciones, encuestas breves, revisión técnica— es lo que convierte la observación en un plan.

Ficha de medición obligatoria para tasa de paso por etapa: usuarios que avanzan, sobre usuarios que ingresaron a la etapa. Registra además fuente del dato, frecuencia, responsable, interpretación permitida e interpretación prohibida. Si no existe un dato confiable, la salida correcta no es inventar precisión: es diseñar el mecanismo de captura y declarar la incertidumbre.

Control de lectura. Avinash Kaushik — Web Analytics 2.0 (2009) pone una condición sobre la medición: la segmentación como condición para que un promedio signifique algo (el capítulo sobre segmentación de datos). Contrasta tu ficha con ella: si la métrica que acabas de definir cae dentro de lo que esa obra considera un error de medición, corrígela antes de usarla para decidir.

4. Hipótesis de causa: trade-offs y efectos de segundo orden#

Definición: explicación del abandono que puede verificarse con evidencia.

Optimizar la conversión de una etapa puede empeorar la siguiente: facilitar el agregado al carro sin resolver las dudas de producto traslada el abandono al pago. Por eso la medición debe seguir la cadena completa y no celebrar mejoras locales que no llegan a la compra.

Lo que aporta la fuente. Steve Krug — Don't Make Me Think, Revisited (2014) aporta el criterio para pesar el intercambio: la prueba de usabilidad barata con pocos usuarios como práctica regular (los capítulos sobre pruebas de usabilidad). Úsalo para construir una matriz beneficio esperado / costo / reversibilidad / afectado / señal temprana. La evidencia conversión por dispositivo ayuda a detectar si el intercambio está ocurriendo como se esperaba, pero no elimina la obligación de observar efectos laterales fuera del indicador principal.

Haz un pre-mortem: supón que la opción recomendada fracasó a los seis meses y enumera tres mecanismos que lo expliquen. Al menos uno debe provenir de un efecto de segundo orden asociado a hipótesis de causa y otro de un supuesto del caso que nunca fue validado.

5. Gobernanza, límites y responsabilidad#

La pregunta ejecutiva es siempre la misma: quién decide, quién ejecuta, a quién hay que consultar, qué evidencia queda registrada y qué condición obliga a detener, corregir o escalar. Al ejecutar «intervenir y verificar el efecto con grupo de comparación», deja una traza que permita a otra persona reconstruir por qué la decisión parecía razonable con la información disponible en ese momento.

Las mejoras de conversión tienen un techo determinado por la calidad del tráfico y por la oferta. Cuando el problema es que el precio no es competitivo o el producto no corresponde a lo que la gente busca, ninguna optimización de interfaz lo resuelve. Verificar ese techo antes de invertir en optimización evita meses de trabajo con retorno marginal.

Frontera declarada. Las tasas de conversión no son comparables entre categorías ni entre fuentes de tráfico. Compararlas sin segmentar produce conclusiones erróneas. Conviértela en una regla operativa con el formato si ocurre X → no aplicar automáticamente → consultar, escalar o revalidar.

Esta parte vigila además un riesgo que es obligatorio declarar: Incumplir derecho de retracto, garantía legal y reglas de información al consumidor. Se documenta en el entregable con su mitigación y su responsable; no se resuelve en la conversación.

6. Integración: de conceptos a una decisión defendible#

Sintetizar conversión en comercio digital no consiste en sumar definiciones. Empieza por embudo de comercio, contrasta pérdida absoluta con segmentación de conversión, incorpora hipótesis de causa como restricción y cierra con la medición. Aplica entonces la secuencia completa conservando tres columnas por paso: evidencia utilizada, alternativa descartada y razón del descarte.

Esa disciplina permite que una revisión posterior distinga una mala decisión de un mal resultado. Sin ella, el equipo reescribe la historia después de conocer el desenlace y no aprende nada transferible. Una síntesis correcta indica qué evidencia falta y qué decisión se posterga hasta obtenerla.

📚 Lectura comparada#

No se pide leer las obras completas. Para cada una se indica qué idea concreta sostiene esta clase, dónde buscarla y qué pregunta esa idea le hace a tu propio diagnóstico. La lectura termina cuando puedes responder esa pregunta con evidencia del caso.

Obra	Idea que sostiene esta clase	Dónde buscarla	Pregunta que le hace a tu diagnóstico
Peep Laja y el equipo de CXL — Conversion Optimization Playbooks (CXL) (2024)	La investigación previa al test: sin diagnóstico, el experimento es una apuesta	El método de investigación de conversión	¿Qué debería observarse en embudo de comercio si aquí opera «la investigación previa al test: sin diagnóstico, el experimento es una apuesta»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso?
Bryan Eisenberg y Jeffrey Eisenberg — Call to Action (2005)	Los escenarios de conversión construidos desde la intención del visitante	Los capítulos sobre planificación de escenarios	¿Qué debería observarse en pérdida absoluta si aquí opera «los escenarios de conversión construidos desde la intención del visitante»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso?
Avinash Kaushik — Web Analytics 2.0 (2009)	La segmentación como condición para que un promedio signifique algo	El capítulo sobre segmentación de datos	¿Qué debería observarse en segmentación de conversión si aquí opera «la segmentación como condición para que un promedio signifique algo»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso?
Steve Krug — Don't Make Me Think, Revisited (2014)	La prueba de usabilidad barata con pocos usuarios como práctica regular	Los capítulos sobre pruebas de usabilidad	¿Qué debería observarse en hipótesis de causa si aquí opera «la prueba de usabilidad barata con pocos usuarios como práctica regular»? ¿Y qué observación lo desmentiría en este caso?

Después de leer, escribe una discrepancia real. Al menos dos de estas obras entregan recomendaciones que no coinciden cuando se aplican al mismo caso; identifica cuáles y qué condición del caso decide a favor de una. Si no encuentras la discrepancia, es señal de que leíste buscando confirmación.

La lectura se evalúa por uso, no por cantidad de páginas. La nota de lectura debe indicar qué tesis modifica tu diagnóstico, qué evidencia del caso la tensiona y qué decisión concreta cambiarías después del contraste.

🧮 Ejemplo trabajado#

Situación. La conversión móvil de Ruta Andina es 0,6 % frente a 2,4 % en escritorio, y el 71 % del tráfico es móvil. La mayor pérdida absoluta está allí.

Paso 1 — Construir el embudo con datos propios. El equipo escribe primero el supuesto asociado a embudo de comercio y se prohíbe tratarlo como hecho. Contrasta ese supuesto con tasa de paso por etapa y anota qué parte del dato todavía no existe. Del paso sale un artefacto revisable y una frase explícita: «cambiaríamos de rumbo si…».

Paso 2 — Identificar la mayor pérdida absoluta. El trabajo aquí es separar lo observado de lo inferido sobre pérdida absoluta. La evidencia que ordena la discusión es pérdida absoluta por etapa; si su definición no está escrita, escribirla es parte del paso. Nada avanza mientras el equipo no acuerde qué contaría como refutación.

Paso 3 — Segmentar por dispositivo, origen y categoría. El riesgo de este paso es cerrar demasiado rápido alrededor de segmentación de conversión. Antes de concluir, el equipo enumera dos explicaciones alternativas del mismo patrón y revisa si conversión por dispositivo logra distinguirlas. Si no lo logra, hace falta otra evidencia y así debe quedar registrado.

Paso 4 — Formular hipótesis de causa con evidencia cualitativa. Con hipótesis de causa ya delimitado, la pregunta pasa a ser de consecuencia: qué cambia en la operación, en la caja y en la carga del equipo. tasa de paso por etapa entrega la lectura cuantitativa; el juicio sobre el costo de oportunidad sigue siendo humano y debe quedar firmado.

Paso 5 — Intervenir y verificar el efecto con grupo de comparación. El cierre exige compromiso: responsable, fecha, umbral de éxito y condición de detención asociados a embudo de comercio. pérdida absoluta por etapa se convierte en la señal de seguimiento y se acuerda con qué frecuencia se revisa y quién puede declarar el fracaso sin costo político.

Síntesis. La recomendación termina con responsable, fecha, evidencia de éxito y señal de detención. Omitir cualquiera de esas cuatro piezas convierte el análisis en opinión difícil de auditar.

🔀 Comparación de caminos y límites#

Camino	Qué privilegia	Cuándo elegirlo	Riesgo principal
Actuar sobre embudo de comercio	Secuencia de etapas desde la visita hasta la compra con sus tasas de paso	Cuando tasa de paso por etapa es observable y accionable en el plazo de la decisión.	Sobrerreaccionar a una señal parcial.
Actuar sobre pérdida absoluta	Número de usuarios perdidos en una etapa, no su porcentaje	Cuando la primera explicación no distingue mecanismo ni responsable.	Convertir el concepto en etiqueta y no en intervención.
Experimentar antes de decidir	Aprender antes de comprometer recursos mayores	Cuando la decisión es reversible y la incertidumbre es alta.	Experimentar indefinidamente y no decidir.
Escalar la decisión	Elevar autoridad, especialidad o control legal	Cuando hay compromisos contractuales, datos personales, regulación o irreversibilidad.	Delegar hacia arriba lo que sí correspondía decidir.

Frontera de aplicación. Las tasas de conversión no son comparables entre categorías ni entre fuentes de tráfico. Compararlas sin segmentar produce conclusiones erróneas.

🪜 El mismo tema según el rol#

Nivel	Responsabilidad sobre conversión en comercio digital
Analista / especialista	Produce la evidencia, documenta el método y declara los límites del dato.
Jefatura de equipo	Convierte el análisis en prioridad, carga de trabajo y criterio compartido.
Gerencia comercial	Conecta la decisión con presupuesto, capacidad, dependencias y riesgo interáreas; es el nivel donde operan perfiles como E-commerce manager, Marketplace specialist y Emprendedor.
Dirección comercial (CRO/CMO)	Decide si esto cambia la estrategia de ingresos y qué llega al directorio.
Founder / dueño	Pregunta si la solución reduce dependencia de personas, preserva caja y puede operar como sistema repetible.

Al subir de nivel aumentan las personas, el dinero y las consecuencias que quedan dentro de la decisión. La misma herramienta debe volverse más explícita en evidencia, gobierno y revisión a medida que crece el alcance.

🏢 Caso ejecutivo#

La conversión móvil de Ruta Andina es 0,6 % frente a 2,4 % en escritorio, y el 71 % del tráfico es móvil. La mayor pérdida absoluta está allí.

Entrega un decision brief que contenga: (a) hechos y fuentes; (b) hipótesis; (c) dos opciones realmente defendibles; (d) efecto sobre cliente, operación, caja y riesgo; (e) recomendación; (f) la condición que la haría cambiar; (g) responsable y fecha de revisión. Usa al menos dos fuentes de la lectura comparada para desafiar tu primera respuesta.

🧪 Práctica guiada#

Cada paso indica qué hacer, con qué material y cómo saber que está terminado. No avances si la última columna todavía no se cumple: los pasos siguientes suponen el anterior resuelto.

#	Paso	Qué haces	Con qué	Criterio de término
1	Reconstruir los hechos	Vuelca el caso en una tabla `hecho / inferencia / supuesto / decisión` sin agregar información que no esté en el enunciado.	El caso y nada más	Ninguna fila de la columna «hecho» contiene un juicio; cada supuesto tiene un responsable de verificarlo.
2	Ejecutar el método	Recorre la secuencia construir el embudo con datos propios → identificar la mayor pérdida absoluta → segmentar por dispositivo, origen y categoría → formular hipótesis de causa con evidencia cualitativa → intervenir y verificar el efecto con grupo de comparación y adjunta la evidencia usada en cada transición.	La tabla del paso 1	Cada paso deja un artefacto revisable y una alternativa descartada con su razón.
3	Operacionalizar la señal	Construye la ficha de medición de tasa de paso por etapa; si el dato no existe, diseña cómo obtenerlo y estima cuánto costaría.	Fuentes de datos reales o el diseño de captura	Dos personas del equipo calculan el mismo número con la ficha y llegan al mismo resultado.
4	Atacar tu propia respuesta	Escribe la alternativa que contradice tu preferencia inicial y hazle un pre-mortem a seis meses.	Tu borrador de recomendación	Puedes nombrar el dato concreto que te haría cambiar de opinión.
5	Contrastar con la fuente	Lee la idea anclada de Conversion Optimization Playbooks (CXL) y la de Call to Action, y registra una coincidencia y una tensión con tu diagnóstico.	La tabla de lectura comparada	La nota de lectura cita qué idea usaste y qué decisión cambió por ella, o declara que ninguna cambió y por qué.
6	Subir de nivel	Rehaz la decisión desde la dirección comercial: qué cambia al aumentar alcance, dinero e irreversibilidad.	El brief completo	El brief indica qué parte de la decisión ya no corresponde al analista y a quién pasa.

Si te atascas. El bloqueo más común no es de método sino de definición: vuelve a la tabla de conceptos y comprueba que puedes clasificar un caso límite sin dudar. Si dudas, el problema está ahí y no en el paso que estabas ejecutando.

⚠️ Errores frecuentes#

Síntoma	Causa probable	Corrección
Usar embudo de comercio y pérdida absoluta como sinónimos	Se perdió la distinción entre «secuencia de etapas desde la visita hasta la compra con sus tasas de paso» y «número de usuarios perdidos en una etapa, no su porcentaje»	Vuelve a los observables y exige una señal distinta para cada concepto.
Empezar por «intervenir y verificar el efecto con grupo de comparación»	Se saltó «construir el embudo con datos propios»: la solución llegó antes que el diagnóstico	Reconstruye la cadena completa y marca el primer supuesto no demostrado.
Optimizar sólo tasa de paso por etapa	La métrica local reemplazó al resultado del sistema	Contrástala con conversión por dispositivo y explicita el costo de oportunidad.
Trabajar sobre el peor porcentaje y no sobre la mayor pérdida	Error específico de esta clase	Prioriza por número absoluto de usuarios perdidos y por valor en juego.
No fijar revisión	La decisión se vuelve permanente por inercia	Define responsable, fecha, señal de éxito y condición de detención.

❓ Preguntas de comprobación#

Explica la diferencia entre embudo de comercio y pérdida absoluta con un ejemplo donde elegir mal cambie la decisión.
¿Qué observarías para validar segmentación de conversión y qué observación te obligaría a rechazar tu interpretación?
Aplica «construir el embudo con datos propios» al caso de la clase. ¿Qué dato sigue faltando?
¿Por qué tasa de paso por etapa no basta por sí sola para atribuir causalidad?
Compara dos fuentes de la lectura comparada: ¿dónde llevarían a recomendaciones distintas?
¿Qué decisión equivocada se produciría si se ignora este límite: «Las tasas de conversión no son comparables entre categorías ni entre fuentes de tráfico. Compararlas sin segmentar produce conclusiones erróneas»?

🗝️ Respuestas orientadoras#

No encontrarás aquí las respuestas: encontrarás qué tiene que contener una respuesta suficiente. Úsalo para autoevaluarte antes de entregar y para corregir a un par.

Pregunta	Una respuesta suficiente contiene
1	Nombra un caso real donde la clasificación cambie la intervención, no sólo la etiqueta. Si el ejemplo funciona igual con los dos conceptos intercambiados, la distinción todavía no está entendida.
2	Dos observaciones concretas: una que confirmaría segmentación de conversión y otra que te obligaría a abandonarlo. Una respuesta sin condición de refutación no es suficiente.
3	El dato faltante debe ser nombrable y obtenible: qué se mide, quién lo tiene y en cuánto tiempo. «Faltan datos» no cuenta como respuesta.
4	Debes distinguir asociación de causa y proponer al menos una explicación alternativa del mismo movimiento de tasa de paso por etapa.
5	Identifica la condición del caso que decide entre ambas obras. Basta con que sea una: la respuesta correcta no es «depende», sino «depende de esto, y aquí ocurre así». Ancla el contraste en Conversion Optimization Playbooks (CXL) y Don't Make Me Think, Revisited.
6	Describe la decisión equivocada concreta —qué se haría de más o de menos— y quién pagaría el costo. Un límite que no produce una decisión distinta no está operando como límite.

Si tres o más respuestas no alcanzan el criterio, no sigas a la clase siguiente: repite el desarrollo con el caso en la mano. Avanzar con la definición floja es lo que produce, más adelante, decisiones que nadie puede auditar.

🇨🇱 Contexto chileno y cumplimiento#

Riesgo asociado a esta parte: Incumplir derecho de retracto, garantía legal y reglas de información al consumidor. Antes de ejecutar cualquier recomendación de esta clase en una operación real, comprueba la norma en su texto vigente. Los enlaces van al texto completo publicado por la Biblioteca del Congreso Nacional; son gratuitos y no hace falta creerle a este material.

Consumo y comercio. Ley 19.496 — Establece normas sobre protección de los derechos de los consumidores (Ministerio de Economía, Fomento y Reconstrucción), y su reglamento de comercio electrónico, Decreto 6/2021 — Aprueba reglamento de comercio electrónico (Ministerio de Economía, Fomento y Turismo).
Datos personales. Ley 21.719 — Regula la protección y el tratamiento de los datos personales y crea la Agencia de Protección de Datos Personales (Ministerio Secretaría General de la Presidencia), que sustituye progresivamente a Ley 19.628 — Sobre protección de la vida privada (Ministerio Secretaría General de la Presidencia).
Derecho a retracto. Decreto 52/2024 — Aprueba reglamento que regula la forma y condiciones en que los proveedores deberán comunicar la exclusión del derecho a retracto y los bienes en que excepcionalmente y por su naturaleza procederá tal exclusión (Ministerio de Economía, Fomento y Turismo).

Dentro del repositorio, el mapa regulatorio ordena qué norma aplica a cada decisión comercial, datos personales y ética desarrolla el tratamiento de datos y fuentes oficiales lista los organismos con su fecha de consulta. Ninguno de esos documentos reemplaza al texto legal.

La regla del programa es simple: la fuente oficial manda sobre el material pedagógico. Si la norma cambió después de la fecha de esta clase, gana la norma.

📥 Entregable#

Guarda en evidence/P15-C07-conversion/:

decision-brief.md — problema, evidencia, alternativas, recomendación y gobierno.
ficha-metricas.md — definición operacional de tasa de paso por etapa, pérdida absoluta por etapa y conversión por dispositivo con fuente, ventana y lectura prohibida.
nota-de-lectura.md — dos fuentes contrastadas con edición y páginas consultadas.
red-team.md — la objeción más fuerte a tu recomendación y el dato que la invalidaría.

Este entregable alimenta el artefacto de la parte: simulación de tienda rentable con catálogo, checkout, costos y plan postventa.

✅ Evaluación de la clase#

Criterio	Peso	Evidencia esperada
Precisión conceptual	25 %	Distinciones correctas y observables entre los conceptos de la clase.
Diagnóstico y evidencia	30 %	Datos pertinentes, línea base, supuestos explícitos y límites del dato.
Decisión y trade-offs	30 %	Dos opciones defendibles, costo de oportunidad y condición de revisión.
Fuentes y comunicación	15 %	Dos lecturas realmente utilizadas y argumento ejecutivo trazable.

Aprobación: 80/100 y ningún criterio bajo 60 %. Una respuesta que podría copiarse sin cambios a otra clase se considera insuficiente.

📗 Fuentes y verificación#

Aquí conviene separar dos cosas que suelen ir juntas y no son lo mismo.

Lo que está comprobado. Que cada obra existe y cuál es exactamente la edición: el enlace resuelve su ISBN contra el catálogo de OpenLibrary, y eso se revalida periódicamente. Las normas chilenas citadas más arriba enlazan su texto completo y gratuito.

Lo que es atribución del programa. Que la idea señalada esté en el capítulo que se indica. Eso es la lectura que este material hace de cada obra, no una cita textual cotejada frase por frase, y se declara así de explícito para que puedas contrastarlo: si abres la obra y no encuentras la idea donde se dice, la cita está mal puesta y corresponde reportarlo como error del material. No se citan números de página porque cambian entre ediciones.

Peep Laja y el equipo de CXL — Conversion Optimization Playbooks (CXL) (2024) · fuente primaria — aporta a esta clase: la investigación previa al test: sin diagnóstico, el experimento es una apuesta. Dónde buscarlo: el método de investigación de conversión. Acceso: acceso limitado. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
Bryan Eisenberg y Jeffrey Eisenberg — Call to Action (2005) · ISBN 9781932226393 — aporta a esta clase: los escenarios de conversión construidos desde la intención del visitante. Dónde buscarlo: los capítulos sobre planificación de escenarios. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
Avinash Kaushik — Web Analytics 2.0 (2009) · ISBN 9780470596425 — aporta a esta clase: la segmentación como condición para que un promedio signifique algo. Dónde buscarlo: el capítulo sobre segmentación de datos. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.
Steve Krug — Don't Make Me Think, Revisited (2014) · ISBN 9780321965516 — aporta a esta clase: la prueba de usabilidad barata con pocos usuarios como práctica regular. Dónde buscarlo: los capítulos sobre pruebas de usabilidad. Acceso: comprar o biblioteca. Registra edición y páginas consultadas en tu nota de lectura.

Estándar pedagógico del programa: Susan A. Ambrose et al. — How Learning Works (2010); Peter C. Brown, Henry L. Roediger III y Mark A. McDaniel — Make It Stick (2014); Grant Wiggins y Jay McTighe — Understanding by Design (2005, 2.ª ed.); Anders Ericsson y Robert Pool — Peak (2016); William Ellet — The Case Study Handbook (2018, ed. revisada).

Regla de fuentes. Las obras anteriores estructuran las perspectivas de esta materia. Cualquier norma, impuesto, tarifa, política de plataforma o estándar vivo mencionado debe comprobarse nuevamente en su fuente primaria vigente antes de usarse en una operación real. El desarrollo de esta clase es original y no reproduce capítulos protegidos por derechos de autor.

Sobre la edición. No busques estas obras sólo por el título: distintas ediciones cambian capítulos y ejemplos, y los anclajes de arriba están hechos sobre la que declara el registro de fuentes. La bibliografía completa de la parte, con todas sus obras, está en su índice.

← Clase 06 · Fulfillment · Índice de la parte · Clase 08 · Abandono de carrito →