🛒 Contexto del Estudio

Plaza Vea está probando dos versiones de su proceso de checkout para reducir el abandono de carritos y aumentar el valor promedio de compra:

  • Grupo A (Control): Checkout tradicional en 5 pasos
  • Grupo B (Test): Checkout optimizado con:
    • ✔️ Progress bar visible
    • ✔️ Autocompletado de datos
    • ✔️ Opción “Pagar rápido”

Muestreo: 2,000 sesiones aleatorias (50% en cada grupo) durante mayo 2025.
Fuente de datos: Google Analytics + Plataforma de transacciones.

Variable Tipo Descripción Valores Ejemplo Distribución Justificación
session_id Character (Texto) Identificador único de la sesión “SES_1”, “SES_2” - Rastreo individual en herramientas analíticas
grupo Factor Grupo A/B (Control vs. Optimizado) “A”, “B” 50%-50% Asignación aleatoria para comparabilidad
abandono Integer (Binario) 1=Abandonó el checkout, 0=Completó la compra 0, 1 Binomial Basado en benchmarks de e-commerce (45% vs 35%)
tiempo_pasos Numeric Tiempo total en segundos para completar el checkout 145.3, 128.7 Normal Datos reales de heatmaps (media: A=180s, B=150s)
valor_compra Numeric Monto total gastado en la sesión (S/) 185.50, 230.20 Gamma Distribución típica en retail (sesgo positivo)
dispositivo Factor Dispositivo usado: Mobile o Desktop “Mobile”, “Desktop” 70%-30% Estadísticas de tráfico móvil vs desktop
hora_dia Factor Franja horaria: Mañana (8am-2pm), Tarde (2pm-8pm), Noche (8pm-12am)

📌 Métricas Clave a Evaluar

1. Tasa de Abandono

Definición: % de usuarios que inician pero no completan la compra.
Objetivo: Reducir del 45% (A) al <35% (B).
Impacto Negocio: Cada 1% menos de abandono = +S/120K mensuales.

2. Tiempo en Pasos

Definición: Segundos promedio para completar la compra.
Hipótesis: B reducirá el tiempo en 20% (de 180s a 144s).

3. Valor de Compra

Definición: Monto promedio gastado por sesión (S/).
Hipótesis: B aumentará el ticket en 15% por mejor UX.