Diagnóstico de Cuenta
Playbook guiado top-down: prioriza conversión, luego tráfico, luego operación.
Tienda Premiumbrand_001Turbo
Metodología: Revisa cada paso en orden. Si conversión está bien, pasa a tráfico. Si tráfico está bien, revisa operación y cobertura.
1. Conversión (OPC/SS)
Valor actual: 3.83%
Benchmark: 4.2% (mediana categoría)
Si conversión está baja, no sirve mandar tráfico. Es la métrica prioritaria.
Qué revisar
- •Comparar conversión vs mediana de categoría
- •Revisar tendencia últimos 30 días
- •Identificar tiendas con conversión baja
Causas típicas
- •Precios no competitivos o falta de promos reales
- •Catálogo incompleto o fotos de baja calidad
- •Availability baja (productos sin stock)
- •Tiempos de entrega largos
Acciones sugeridas
- Ejecutar SQL de conversión diaria por tienda
- Comparar precios vs competidores
- Revisar tab Comparables
- Validar disponibilidad de productos estrella
Dato requerido: Tabla: funnel_daily (brand_id, store_id, date, ss, opc)
2. Precio / Promos
Valor actual: 15 promos activas
Benchmark: 80% con descuento real
Validar que las promos sean reales y el precio neto sea competitivo.
Qué revisar
- •Lista de promos activas vs promos falsas
- •Precio neto al cliente después de descuentos
- •Comparar precios con competencia directa
Causas típicas
- •Promos con % bajo o sin impacto real
- •Precio base inflado para mostrar descuento
- •Falta de comunicación de promos en ads
Acciones sugeridas
- Filtrar promos con descuento > 15%
- Revisar productos con mayor SS pero baja conversión
- Proponer bundle offers o descuentos escalonados
Dato requerido: Tabla: promos, campaigns (brand_id, promo_name, discount_pct, start_date, end_date)
3. Catálogo
Valor actual: 12% productos sin foto
Benchmark: < 5% recomendado
Un catálogo incompleto reduce confianza y conversión.
Qué revisar
- •Completitud de descripciones de productos
- •Productos sin foto o con foto genérica
- •Productos sin categoría o mal categorizados
Causas típicas
- •Falta de proceso de onboarding de productos
- •Aliado no carga toda la info
- •Productos antiguos sin actualizar
Acciones sugeridas
- Generar lista de productos con datos faltantes
- Compartir lista con el aliado para completar
- Pausar productos sin info mínima
Dato requerido: Tabla: products (product_id, brand_id, name, description, photo_url, category)
4. Tráfico (Ads & Campaigns)
Valor actual: CPC $2.80
Benchmark: $2.30 (mediana zona)
Tráfico de calidad a costo eficiente. Si CPC alto o baja participación en campañas, revisar.
Qué revisar
- •Participación en campañas del mes
- •Ads spend total y por tienda
- •CPC promedio vs zona
- •% inversión sobre ventas
Causas típicas
- •Targeting demasiado amplio o poco relevante
- •Creativos de ads poco atractivos
- •No participar en campañas principales
- •Presupuesto limitado vs competencia
Acciones sugeridas
- Optimizar campañas con CPC alto
- Revisar creativos y copy de ads
- Solicitar inclusión en campañas prioritarias
- Analizar ROI: inversión vs ventas generadas
Dato requerido: Tabla: ads_performance, campaigns (brand_id, campaign_name, impressions, clicks, spend, cpc)
5. Operación (Ops / Top Rest)
Valor actual: Availability 92%
Benchmark: > 95% recomendado
Availability, cancelaciones, reclamos y wait time. Si performance es mala, puede achicar radio/polígonos.
Qué revisar
- •Availability promedio por tienda
- •% órdenes canceladas
- •% reclamos de clientes
- •Tiempo de espera promedio del repartidor
Causas típicas
- •Stock no actualizado en tiempo real
- •Tiempos de preparación largos
- •Problemas de coordinación con repartidores
- •Radio de cobertura muy amplio
Acciones sugeridas
- Mejorar sincronización de inventario
- Reducir radio si availability < 90%
- Capacitar equipo en tiempo de preparación
- Monitorear reclamos recurrentes
Dato requerido: Tabla: operations (brand_id, store_id, date, availability, cancellations, claims, wait_time)
6. Cobertura (Polígonos / Radio)
Valor actual: 5km radio
Benchmark: Ajustable según ops
Área de cobertura geográfica. Si ops es mala, reducir radio. Si ops es buena y conversión alta, expandir.
Qué revisar
- •Radio actual por tienda
- •Cambios de radio últimos 30 días
- •Densidad de órdenes por zona
- •Availability por zona dentro del radio
Causas típicas
- •Radio muy amplio con baja densidad
- •Zonas sin cobertura de repartidores
- •Polígonos mal definidos
Acciones sugeridas
- Revisar heatmap de órdenes
- Ajustar polígonos a zonas con mejor performance
- Probar expansión en zonas con alta demanda
Dato requerido: Tabla: coverage (store_id, polygon_data, radius_km, last_updated)