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Auditoría de conversión
Revisamos analytics, funnel, páginas de entrada, formularios y velocidad en el celular. Primero confirmamos que lo que se mide es confiable, junto con el servicio de analytics.
CRO · Optimización de conversión
CRO: antes de comprar más tráfico, aprovechá el que ya tenés.
Duplicar la pauta duplica lo que gastás. Mejorar la conversión cambia lo que obtenés por cada peso. Investigamos por qué tus visitas no se convierten en contactos o ventas, probamos mejoras con método y te decimos cuándo un test A/B tiene sentido y cuándo no.
- Investigación
- Hipótesis
- ICE y PIE
- A/B testing
- Funnels
- Landings
El problema
Antes de comprar más tráfico, conviene saber cuánto del que ya tenés se pierde, en qué paso y por qué.
A veces la respuesta es un botón. Muchas veces es la oferta, la confianza, el costo de envío que aparece tarde o una página que tarda en cargar en el celular.
Qué hacemos
Qué incluye un proyecto de CRO con Posta
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Investigación cualitativa
Grabaciones de sesiones y mapas de calor (por ejemplo con Microsoft Clarity), encuestas cortas en el sitio, entrevistas a clientes y lo que preguntan por WhatsApp y a ventas. Lo que la gente hace y dice, no lo que suponemos.
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Análisis del funnel
Dónde cae el recorrido (visita, vista de producto, carrito, pago; o visita, formulario, lead calificado, reunión, venta) y cuánto vale cada paso.
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Hipótesis
Cada idea se escribe así: si cambiamos X, esperamos que mejore Y, porque vimos Z. Sin evidencia, es una opinión.
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Priorización con ICE o PIE
Puntuamos impacto, confianza y facilidad, y ordenamos el backlog con una regla escrita.
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Tests A/B, cuando hay tráfico
Diseño, muestra mínima, duración, criterio de corte y lectura. Si el tráfico no alcanza, alternativas con investigación.
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Landings y checkout
Mejoramos las páginas que reciben tráfico pago o los pasos de compra, y construimos landing pages cuando hay que empezar de cero.
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Registro de experimentos
Cada test queda documentado con hipótesis, resultado, aprendizaje y decisión, para no repetir errores ni perder lo aprendido.
Qué hacemos y qué no
Sí
- Empezar por entender, no por cambiar colores.
- Decirte si tu tráfico alcanza para un test A/B antes de armarlo.
- Documentar cada experimento, también los que pierden.
- Medir contra ventas o leads calificados, no contra clics.
No
- Prometer un aumento de conversión antes de ver tus datos.
- Cortar un test apenas una variante va ganando.
- Presentar como resultado un test con menos tráfico del necesario.
- Optimizar el formulario para que entren más contactos si baja la calidad.
A/B testing
Cuándo tiene sentido un test A/B (según tu tráfico)
Un test A/B tiene sentido cuando tu página recibe suficiente tráfico y conversiones como para detectar una diferencia real en un plazo razonable; con poco tráfico, el test no concluye y conviene mejorar con investigación. La cuenta depende de tu conversión actual y de cuánta mejora querés detectar.
Un ejemplo con la fórmula estándar para comparar dos proporciones (95 % de confianza, 80 % de potencia):
- Conversión actual de 2 %, mejora a 2,4 % (20 % relativa): unas 21.000 visitas por variante.
- Mismo punto de partida, mejora a 3 % (50 % relativa): unas 3.800 por variante.
- Conversión actual de 5 %, mejora a 6 %: unas 8.200 por variante.
Si tu landing recibe 3.000 visitas por mes, el primer caso (42.000 visitas en total) llevaría más de un año. Son cuentas de ejemplo, no benchmarks: tus números dicen cuál es tu caso. Para ver el embudo completo y cuántas visitas necesitás para una meta de ventas, usá la calculadora de embudo; no calcula tamaños de muestra de un test.
| Tu situación | Qué hacemos |
|---|---|
| Poco tráfico o pocas conversiones | Investigación cualitativa y mejoras de fondo (oferta, claridad, velocidad, confianza), con medición antes y después y mucha cautela. Sin A/B |
| Tráfico medio | Tests de cambios grandes (otra oferta, otra estructura), de a uno, en las páginas con más tráfico |
| Mucho tráfico y conversiones frecuentes | Programa continuo de tests, con backlog priorizado y registro |
| Venta B2B de ciclo largo | Optimizar los pasos intermedios (formulario, calificación) y medir hasta la reunión, no solo hasta el lead |
Un test serio tiene una hipótesis, una métrica principal y una duración fijada de antemano, en semanas completas, sin mirar y cortar antes y sin tocar la página mientras corre.
Priorización
ICE y PIE: cómo decidimos qué probar primero (ejemplo ilustrativo)
ICE (impacto, confianza, facilidad) y PIE (potencial, importancia, facilidad) puntúan cada idea de 1 a 10. Acá promediamos; lo importante es usar la misma regla siempre. Las ideas y los puntajes son de ejemplo.
| Idea de ejemplo | Impacto | Confianza | Facilidad | ICE |
|---|---|---|---|---|
| Mostrar costo de envío y cuotas antes del pago | 6 | 8 | 9 | 7,7 |
| Reemplazar un formulario de 9 campos por uno de 4 | 4 | 9 | 9 | 7,3 |
| Reescribir la oferta con el lenguaje de los clientes | 9 | 7 | 5 | 7,0 |
| Rediseñar toda la home | 8 | 4 | 3 | 5,0 |
La confianza sube con evidencia: una queja repetida en WhatsApp pesa más que una intuición. En el Método de Postas, esto es la segunda posta (Prioridades).
Método de Postas aplicado a CRO
De la investigación al experimento, posta por posta
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Radiografía
Dónde y por qué se pierden
Analytics, funnel, grabaciones, encuestas y entrevistas.
EntregableInforme de diagnóstico + mapa de fugas
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Prioridades
Hipótesis puntuadas
Decidimos qué se testea, qué se implementa directo y qué se descarta.
EntregableBacklog priorizado (ICE o PIE)
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Plano
Variantes y plan de test
Diseñamos las variantes y fijamos métrica principal, muestra mínima y duración.
EntregablePlan de experimentos
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Largada
Lanzamiento con QA
Que se vea bien en el celular y que mida bien, antes de abrir el tráfico.
EntregableVariantes en producción
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Lectura
Resultados con criterio de corte
Leemos con la regla definida de antemano, no con la que nos conviene.
EntregableTablero + lectura quincenal
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Ajuste
Implementar, documentar, volver a priorizar
Lo que gana se implementa. Lo que pierde también se registra.
EntregableRegistro de experimentos
Casos de uso
Cómo se escribe una hipótesis, por rubro (ejemplos hipotéticos)
No son resultados: son ejemplos de cómo pasamos de lo que vemos a lo que vamos a medir.
Tienda online
Evidencia: muchas visitas al carrito y pocas al pago, y consultas por WhatsApp sobre el envío. Hipótesis: mostrar costo de envío y cuotas antes del checkout reduce el abandono. Métrica: pagos iniciados y compras.
Distribuidora o software B2B
Evidencia: formularios largos con leads que no son clientes. Hipótesis: dos preguntas de calificación mejoran la calidad aunque baje el volumen. Métrica: porcentaje de leads que llegan a reunión.
Inmobiliaria
Evidencia: consultas por WhatsApp sin datos del interesado. Hipótesis: un formulario corto con zona y presupuesto antes del botón mejora la calificación. Métrica: visitas agendadas.
Servicios profesionales
Evidencia: la gente lee la página y se va sin consultar. Hipótesis: mostrar proceso, plazos y quién atiende aumenta la confianza. Métrica: consultas por visita.
Funnels
Funnels: dónde mirar y qué medir
Un funnel es el recorrido de una persona desde que llega hasta que compra o contacta; el trabajo de CRO empieza por ver en qué paso se pierde más gente y cuánto vale recuperarla. GA4 lo muestra en sus exploraciones de embudo, siempre que los eventos estén bien medidos.
- Tienda: visita, vista de producto, carrito, pago iniciado, compra.
- B2B o servicios: visita, formulario, lead calificado, reunión, venta.
En B2B conviene medir hasta la reunión y la venta: optimizar solo el formulario puede traer más contactos de menor calidad. Y cuando hay pauta de por medio, el costo por contacto depende de lo que convierte la página, por eso trabajamos junto con performance marketing.
Tecnología
Con qué trabajamos
Medición
- Google Analytics 4
- Google Tag Manager
- Looker Studio
- Search Console
Investigación
- Microsoft Clarity
- Hotjar
- Encuestas en el sitio
- Entrevistas a clientes
Testing
- VWO, Convert, GrowthBook o PostHog (según tráfico y presupuesto)
Rendimiento
- PageSpeed Insights
- Lighthouse
Para quién sí, para quién no
Para quién sí
- Sitios con tráfico (propio, de pauta o de SEO) que no convierte como esperabas.
- Landings de campaña con inversión sostenida.
- Tiendas con carritos abandonados o con un checkout que pierde gente.
- Equipos que pueden implementar cambios en el sitio en plazos razonables.
Para quién no
- Sitios con muy poco tráfico: antes que CRO, conviene generar demanda con performance o SEO.
- Quien busca resultados de conversión garantizados.
- Quien necesita una web nueva: eso es diseño web, con CRO desde el plano.
Preguntas frecuentes sobre CRO
¿Qué es el CRO?
CRO (conversion rate optimization) es el trabajo sistemático de aumentar el porcentaje de visitas que hacen lo que querés: comprar, contactarte, reservar. Se hace entendiendo por qué no lo hacen, con datos de analytics, observación de sesiones y conversaciones con clientes, y probando mejoras con hipótesis y medición. No es cambiar colores de botones.
¿Cuánto tarda en verse el resultado?
Depende del tráfico. Sin tráfico suficiente, un test A/B tarda meses (mirá la cuenta de arriba). Las mejoras que salen de la investigación, como la claridad de la oferta, los formularios o la velocidad, se pueden implementar sin esperar un test, y su efecto se lee con las semanas siguientes. Si te prometen un plazo y un porcentaje antes de ver tu tráfico, desconfiá.
¿El CRO reemplaza a la publicidad o al SEO?
No: trabaja sobre el tráfico que ya tenés, venga de donde venga. Si tenés poco, primero conviene generar demanda con pauta o SEO. Cuando hay tráfico, mejorar la conversión hace que cada peso de pauta rinda más. Son trabajos que se complementan.
¿Cuánto tráfico necesito para hacer un test A/B?
No hay un número único: depende de tu conversión actual y de cuánta mejora querés detectar. Como referencia, con 2 % de conversión y una mejora relativa de 20 % hacen falta unas 21.000 visitas por variante. Con menos tráfico, conviene investigar y mejorar sin test.
¿Qué se mide en un proyecto de CRO?
La tasa de conversión de cada paso del funnel y no solo la global, la calidad del lead (reuniones y ventas, no solo formularios), el valor por visita y el costo por contacto cuando hay pauta. Todo sale de la medición que armamos en analytics, y se lee contra ventas.
Fuentes
- Evan Miller: calculadora de tamaño de muestra para tests A/B — Para verificar las cuentas de ejemplo con otra herramienta. Consultada el 6-oct-2026.
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¿Tu sitio recibe visitas pero no convierte?
Contanos qué página o qué paso te preocupa y cuánto tráfico recibe. Te respondemos con una propuesta por escrito: qué investigaríamos primero y si un test A/B tiene sentido en tu caso.