Lab 15.2 — Venta cruzada y venta incremental#
Parte 15 · E-commerce y marketplaces · Duración estimada: 4 horas · Aprobación: 80/100
Escenario#
Ruta Andina SpA — Empresa chilena que vende una plataforma de agendamiento, pagos y CRM ligero para pymes de servicios (peluquerías, talleres, centros médicos pequeños, estudios contables). Tiene tres líneas de ingreso: suscripción SaaS (CLP 39.000 a CLP 199.000 mensuales por local), venta de hardware complementario por e-commerce y marketplace, y contratos anuales con municipios y corporaciones para digitalizar atención de público.
Situación específica del laboratorio. Ruta Andina recomienda su impresora térmica más cara a todos los compradores de lector de tarjetas. La aceptación es 3 % y la conversión del carrito cayó 8 %.
Restricciones vigentes. Presupuesto de marketing y ventas acotado, un solo analista de datos compartido, obligación de cumplir la Ley 19.496 del consumidor y de prepararse para la Ley 21.719 de datos personales, y un competidor regional con más capital.
Misión#
Producir un componente defendible de simulación de tienda rentable con catálogo, checkout, costos y plan postventa, aplicando en particular venta cruzada y venta incremental y economía del e-commerce.
Pregunta que debe quedar respondida: ¿Dónde se pierde el pedido y cuánto queda después de comisión, envío y devolución?
Insumos#
| Insumo | Ruta | Uso |
|---|---|---|
| Clases de la parte | curriculum/part-15-e-commerce-y-marketplaces/ | Marco conceptual y método |
| Datos sintéticos | datasets/ | Base cuantitativa reproducible |
| Plantillas | templates/ | Formatos de artefacto |
| Notebooks | notebooks/ | Cálculo y verificación |
| Estado de la simulación | simulations/state/ | Continuidad entre partes |
| Fuentes oficiales | docs/FUENTES-OFICIALES.md | Validación normativa |
Procedimiento#
- Analizar patrones reales de compra conjunta.
- Definir el momento donde la sugerencia ayuda.
- Priorizar pertinencia sobre margen.
- Medir aceptación, conversión global y devoluciones.
- Retirar las recomendaciones que dañan la conversión.
- Calcular o diseñar la captura de tasa de aceptación de la recomendación, efecto en conversión global y devoluciones de productos recomendados.
- Construir un escenario adverso: −30 % de presupuesto, −20 % de conversión o +25 % de duración del ciclo.
- Verificar el riesgo declarado de la parte: Incumplir derecho de retracto, garantía legal y reglas de información al consumidor.
- Redactar la recomendación con responsable, fecha, umbral de éxito y condición de detención.
Fichas de medición obligatorias#
| Señal | Definición operacional |
|---|---|
| tasa de aceptación de la recomendación | recomendaciones aceptadas, sobre recomendaciones mostradas |
| efecto en conversión global | variación de la tasa de compra total con y sin recomendación |
| devoluciones de productos recomendados | devoluciones de productos añadidos por recomendación, sobre unidades añadidas |
| contribución por pedido | ingreso menos costos variables, dividido por pedidos |
| frecuencia de recompra por cohorte | compras por cliente en 12 meses, por cohorte de incorporación |
| proporción de ingreso de clientes recurrentes | ingreso de clientes con más de una compra, sobre ingreso total |
Cada ficha debe indicar además: fuente del dato, frecuencia de cálculo, responsable, lectura permitida y lectura prohibida. Si el dato no existe, se diseña el mecanismo de captura y se declara su costo.
Entregables#
memo-decision.md— problema, evidencia, dos alternativas, recomendación y gobierno.calculo.mdo notebook — cálculos con supuestos explícitos y fuentes.ficha-metricas.md— definiciones operacionales completas.escenario-adverso.md— recálculo bajo la restricción indicada.riesgo-y-cumplimiento.md— verificación del riesgo de la parte y de la normativa aplicable.- Resumen ejecutivo de una página para defensa de cinco minutos.
Rúbrica (100 puntos)#
| Criterio | Puntos | Qué se evalúa |
|---|---|---|
| Encuadre del problema | 15 | La decisión está formulada antes que la herramienta. |
| Calidad de la evidencia | 20 | Datos pertinentes con fuente, línea base y límites declarados. |
| Aplicación del método | 15 | Ejecución completa de la secuencia con trazabilidad por paso. |
| Medición | 20 | Fichas operacionales completas y cálculos verificables. |
| Decisión y trade-offs | 15 | Dos alternativas reales, costo de oportunidad y condición de revisión. |
| Riesgo y cumplimiento | 10 | Verificación del riesgo de la parte y de la normativa aplicable. |
| Comunicación | 5 | Resumen ejecutivo comprensible por alguien ajeno al trabajo. |
Aprobación: 80/100 y ningún criterio bajo el 60 % de su puntaje.
Errores que invalidan el laboratorio#
- Recomendar por margen y no por pertinencia. Construye las recomendaciones desde patrones reales de compra conjunta y mide el efecto en conversión global.
- Invertir en retención donde la categoría no permite recompra. Clasifica el modelo por frecuencia observada antes de asignar presupuesto de fidelización.
- Presentar métricas sin numerador, denominador y ventana.
- Omitir el escenario adverso o presentarlo sin recálculo.
- Usar datos personales sin verificar base de licitud y finalidad.
Fuentes de apoyo#
- Peter Fader — Customer Centricity (2020, 2.ª ed.) — valor heterogéneo del cliente y asignación de recursos por valor esperado.
- Kevin Hillstrom — Hillstrom's Multichannel Forensics (2007) — diagnóstico de comportamiento de compra multicanal y migración de clientes.
- Robert B. Cialdini — Influence: The Psychology of Persuasion, New and Expanded (2021) — principios de influencia y su uso ético en contextos comerciales.