SQL · Excel · Product Analytics

Análisis de embudo y retención para MercadoLibre

Caso de estudio desarrollado desde el rol de analista de producto para identificar puntos de fuga en el proceso de compra, evaluar retención por cohortes y proponer acciones concretas de crecimiento y fidelización.

SQL Excel Funnel Analysis Cohort Retention Executive Reporting

Resumen del proyecto

Este proyecto analizó el comportamiento de usuarios entre el 01/01/2025 y el 31/08/2025 usando tablas de embudo y retención para responder preguntas de producto sobre conversión, fuga y fidelización.

Qué hice
  • Construí el embudo general con etapas desde first_visit hasta purchase.
  • Calculé tasas de conversión entre etapas clave y detecté el punto de fuga principal.
  • Segmenté resultados por país para comparar desempeño de conversión.
  • Analicé retención por cohortes y por país en D7, D14, D21 y D28.
  • Transformé los resultados en un informe ejecutivo con recomendaciones accionables.
Aporte como Data Analyst

Mi valor en este caso consistió en convertir datos operativos en decisiones de producto. No solo medí conversiones y retención: interpreté dónde se rompe la intención de compra, qué segmentos muestran mejor desempeño y qué palancas podrían mover ingresos y fidelización.

Este proyecto demuestra pensamiento analítico orientado a negocio: conectar métricas, comportamiento de usuarios y acciones concretas para crecimiento.

Proceso analítico

La resolución se estructuró como un análisis de producto en dos frentes: embudo de conversión y retención de usuarios.

Embudo

Mapeé el macro journey desde primera visita, selección de producto o promoción, carrito, checkout, envío, pago y compra final.

Métricas

Calculé conversiones por etapa, comparé pérdidas porcentuales y revisé diferencias por país para detectar patrones consistentes y excepciones.

Retención

Medí actividad recurrente por cohorte y país usando puntos D7, D14, D21 y D28 para evaluar el desgaste del engagement con el paso del tiempo.

Hallazgos del embudo

El embudo general mostró una fuerte pérdida entre la interacción inicial y la intención de compra, con una conversión final baja pero útil para priorizar mejoras.

Embudo general
EtapaConversión
Select item / promotion76.90%
Add to cart11.01%
Begin checkout4.00%
Add shipping info2.42%
Add payment info2.09%
Purchase1.25%
Interpretación principal
Mayor fugaDe selección a carrito
Lectura de negocioAlta curiosidad, baja decisión
Posibles causasPrecio, promociones, confianza o fricción percibida
Prioridad sugeridaOptimizar add_to_cart

Comparación por país

El desempeño no fue homogéneo. Algunos países avanzan mejor hasta la compra, mientras otros muestran cortes abruptos o incluso ausencia de conversión final.

Mejores resultados
  • Uruguay registró la mayor conversión final con 4.55% y además mantuvo continuidad una vez comenzado el checkout.
  • Bolivia alcanzó 3.23% de compra final.
  • México mostró el mejor balance entre volumen y tasa de compra final con 2.48%.
Alertas por país
  • Ecuador, Colombia y Paraguay no registraron compra final en el periodo analizado.
  • Paraguay se corta antes incluso del checkout.
  • Las diferencias sugieren revisar campañas locales, pricing, confianza y competencia por mercado.

Retención por país y cohorte

La retención cayó de forma progresiva en todos los casos, con señales relativamente estables hasta julio y un deterioro muy fuerte en la cohorte de agosto.

Retención por país
PaísD7D14D21D28
México86.1%55.8%25.5%3.1%
Perú84.3%51.1%22.9%3.2%
Brasil87.2%54.4%24.4%2.5%
Colombia84.5%52.0%21.8%1.6%
Ecuador79.1%50.0%20.6%2.5%
Retención por cohorte
Mejor cohorteMarzo 2025: 87.7% en D7 y 26.6% en D21
Cohortes establesEnero a julio con comportamiento similar
Peor cohorteAgosto 2025: 70.8% en D7 y 0.2% en D28
LecturaAlgo cambió en captación, calidad del tráfico o timing

Recomendaciones y valor analítico

La parte más importante del proyecto no fue solo medir, sino traducir resultados en acciones con impacto potencial sobre ingresos y retención.

Recomendaciones accionables
  • Mejorar la etapa de add_to_cart con promociones, mensajes de confianza y revisión de precio percibido.
  • Auditar países sin compras finales para entender si el problema es oferta, captación o fricción local.
  • Revisar campañas y onboarding en cohortes recientes, especialmente agosto.
  • Probar incentivos de reactivación en mercados con peor D28, especialmente Colombia.
  • Ampliar el análisis a más temporalidades para distinguir compra recurrente de compra ocasional.
Qué demuestra este proyecto sobre mí
  • Capacidad para estructurar un caso de negocio de producto con lógica analítica clara.
  • Dominio de métricas de conversión, cohortes y lectura de comportamiento de usuario.
  • Habilidad para sintetizar resultados en lenguaje ejecutivo y orientado a decisión.
  • Enfoque de Data Analyst que conecta datos, contexto y acciones concretas de mejora.

Archivos del proyecto

Accede al informe ejecutivo completo con las tablas de embudo general, embudo por país, retención por país y retención por cohorte.

Informe Ejecutivo — Excel

El archivo contiene el resumen ejecutivo del análisis con formato C → F → I (Contexto, Hallazgos, Implicaciones), tablas de embudo general y por país, retención por país y por cohorte, y reflexión personal del analista.

Contenido del archivo
  • Informe Ejecutivo — Contexto, hallazgos e implicaciones por pregunta de negocio.
  • Embudo General — Conversión por etapa del macro journey.
  • Embudo General x País — Comparación de tasas de conversión por país.
  • Retención x País — D7, D14, D21 y D28 por país.
  • Retención x Cohorte — Análisis de retención por mes de registro.