Embudo AARRR — Diagnóstico
Semana 9–15 Jun 2026 · Cohorte: signups de esta semana
▼ −84% caída al signup ⚠ Cuello #1
▼ −60% caída en onboarding
▼ −33% sin alcanzar "aha"
▼ −50% caída D7→D30
▼ −70% caída a pago
Diagnóstico: El mayor cuello de botella es Visita→Signup (−84%). La segunda prioridad es Onboarding→Aha moment (−60%). Arreglar la landing page generaría el mayor impacto absoluto.
Análisis de Cohortes — Retención
8 semanas de cohortes · % usuarios activos por semana
| Cohorte |
S1 |
S2 |
S3 |
S4 |
S6 |
S8 |
| 21 abr |
100% |
39% |
28% |
26% |
24% |
23% |
| 28 abr |
100% |
41% |
30% |
27% |
25% |
24% |
| 5 may |
100% |
44% |
33% |
29% |
27% |
— |
| 12 may |
100% |
47% |
36% |
33% |
— |
— |
| 19 may |
100% |
49% |
38% |
— |
— |
— |
| 26 may |
100% |
52% |
— |
— |
— |
— |
| 2 jun |
100% |
54% ↑ |
— |
— |
— |
— |
TENDENCIA POSITIVA
La retención S2 mejora semana a semana: 39% → 54%. El A/B test del onboarding (iniciado 19 may) correlaciona con la mejora.
CURVA APLANA S4+
Usuarios que llegan a S4 se quedan (23–29% estable). El objetivo es pasar más usuarios de S1→S4 sin caída.
Identificación del "Aha Moment"
Retención D30 de usuarios que realizaron cada acción en la primera semana
🏆
Creó 3+ flujos automatizados
+300%
📊
Conectó integración externa (Slack/HubSpot)
+177%
👥
Invitó a 2+ miembros del equipo
+129%
▶
Ejecutó un flujo al menos 1 vez
+128%
📋
Vio el tutorial de bienvenida
+12%
Aha Moment confirmado: Crear 3+ flujos automatizados en la primera semana. Retención 4× mayor. Acción: rediseñar el onboarding para guiar al usuario a crear sus 3 primeros flujos antes de salir.
A/B Test — Nuevo Wizard de Onboarding
Hipótesis: un wizard paso a paso aumentará la tasa de activación ≥15%
Control · A
Onboarding actual (checklist libre)
Activación (completa onboarding)
31.2%
Crea 3+ flujos en S1
22.4%
Retención D7
38.5%
Variante · B
Nuevo wizard 5 pasos guiados
Activación (completa onboarding)
43.8% ↑
Crea 3+ flujos en S1
36.1% ↑
Retención D7
51.2% ↑
Resultado parcial positivo. El wizard supera al control en todos los KPIs. No detener el test todavía — necesitamos llegar a 95% de significancia. Esperar a semana 6 (30 jun) para rollout completo y evitar el efecto novedad.
Impacto proyectado al rollout (100%)
P1 — Urgente
Rediseñar landing page (el cuello principal)
El 84% de visitantes no hace signup. Mejorar la propuesta de valor above-the-fold, añadir social proof (logos clientes, testimonios), y reducir fricción del form de registro a 1 campo (email).
Impacto estimado: +50% signups (+70 nuevos equipos/sem)
P1 — Urgente
Esperar resultado A/B y hacer rollout del wizard
Completar el test el 30 jun. Si mantiene 95% significancia, hacer rollout al 100%. El wizard guiará usuarios directamente al "aha moment" (3+ flujos), doblando la tasa de retención D30.
Impacto estimado: +€1.850 MRR, +12pp retención D7
P2 — Este mes
Optimizar paso Onboarding→Aha Moment
Solo el 40% de usuarios que completan onboarding crean 3+ flujos. Añadir templates pre-cargados por industria, un CTA "crea tu primer flujo real" con datos del usuario, y un progress ring visible.
Impacto estimado: +15pp activación de usuarios onboarded
P2 — Este mes
Segmentar retención por canal de adquisición
Cohortes mejoran pero necesitamos saber si SEO orgánico retiene mejor que paid. Si SEO retiene 2× más, redirigir presupuesto de paid acquisition hacia contenido y SEO estructural.
Impacto estimado: reducir CAC efectivo −30%
P3 — Próximo sprint
Disparador de upgrade en momento óptimo
Análisis de revenue muestra que el 70% de free users que crean 3+ flujos jamás reciben un upgrade trigger. Añadir un modal contextual cuando el usuario crea su flujo 4 ("desbloquea plantillas avanzadas").
Impacto estimado: +1.2pp conversión free→paid
P3 — Próximo sprint
Implementar seguimiento de North Star en tiempo real
Cada equipo de producto debe ver su input metric en un dashboard diario. Growth → equipos activados/sem. Producto → flujos completados/equipo. Onboarding → días activos/equipo.
Impacto: alineación y autonomía del equipo en Q3