Situación
La tienda vendía piezas de entre $35–$115, público femenino de 28–42 años, ticket medio de $65. El abandono de carrito estaba en el 71% — por encima de la media del segmento de moda premium (65%). Los correos de recuperación convertían al 4,2%, por debajo del benchmark del 6%.
El problema no era el precio. Era la indecisión. Las clientas llegaban al checkout, se detenían en el campo de dirección o envío, y salían.
Decisión
El equipo probó tres enfoques en paralelo:
- Pop-up de descuento — aparecía al detectar intención de salida
- Chat humano — agente disponible de 9h a 22h
- Agente conversacional con IA — activo 24h, entrenado con el FAQ de la tienda y datos de producto
El agente fue configurado con una regla específica: solo iniciaba conversación si el usuario llevaba más de 12 segundos detenido en el mismo paso del checkout. Sin pop-ups agresivos al entrar en la página.
Resultado
Tras 90 días:
- El abandono cayó del 71% al 47% (reducción del 34%)
- El agente respondió 4.300 conversaciones en el período
- El 68% de las conversaciones fueron sobre plazo de entrega o política de devolución
- Conversión post-conversación: 31% (vs. 4,2% de los correos de recuperación)
- ROI positivo en el día 47
El pop-up de descuento convirtió más a corto plazo, pero entrenó a la base a esperar descuentos. Fue descontinuado tras 30 días.
Aprendizajes
El disparador temporal (12 segundos de inactividad) fue el insight más valioso. Los usuarios que salen inmediatamente no quieren conversar — quieren comprar o no quieren. Quien se detiene es quien tiene dudas.
El segundo hallazgo: el 68% de las dudas eran sobre envío y devoluciones. La tienda actualizó la página de producto para mostrar esa información de forma más prominente, y el volumen de conversaciones del agente cayó un 22% — señal de que la causa raíz fue abordada.