Un proyecto de 6 meses que rompió una meseta de revenue por suscripciones — al identificar que el cuello de botella no era la adquisición, sino journeys de usuario desalineadas. Segmentación conductual + flujos de re-engagement personalizados generaron un crecimiento del +20% en revenue de suscripciones sin incrementar el gasto en adquisición.
Readingraphics ofrece resúmenes de libros en tres formatos — infografía de 1 página, texto de 10–15 páginas y audio de 20 minutos — con un tier gratuito y una suscripción Unlimited Membership. El negocio tenía una adquisición sólida en la parte superior del funnel: los usuarios descargaban contenido gratuito de forma consistente. Pero el revenue había llegado a una meseta.
El brief era mejorar el user journey. Antes de rediseñar nada, realicé una auditoría conductual para entender por qué los usuarios trial estaban haciendo churn. Los datos revelaron que el problema no era el journey en sí — era que todos los usuarios recibían el mismo journey independientemente de su intención. Ese diagnóstico cambió todo el enfoque: en lugar de optimizar un flujo, construimos tres.
El análisis reveló que el cuello de botella no era ni el tráfico ni el producto — era la ausencia total de un journey de usuario diseñado en torno a la intención. Los usuarios descargaban contenido y desaparecían. El producto no tenía ningún sistema para reconocer qué querían ni para volver a conectar con ellos ofreciéndoles valor relevante. El problema correcto estaba oculto detrás del brief incorrecto.
Los usuarios de prueba gratuita no volvían y no convertían a membresía de pago — a pesar de tener un interés consistente en la parte superior del funnel. Cuatro brechas estructurales impulsaban el estancamiento:
El primer punto de decisión fue si proponer una auditoría conductual completa antes de tocar cualquier journey — sabiendo que consumiría tiempo sin garantía de aprobación. El brief ya estaba definido. Se esperaba ejecución.
Elegí correr el diagnóstico primero, absorbiendo ese costo, en lugar de optimizar journeys que podrían estar resolviendo el problema equivocado. Si no emergía ninguna señal en los datos, seguiríamos con el brief original sin cambios. La señal emergió. El proyecto se reformuló en torno al nuevo enfoque — y la cliente se convirtió en la mayor defensora del approach de segmentación.
Integré Go High Level con Google Analytics para auditar el comportamiento de los usuarios en todas las etapas del funnel. Los datos de eventos y contactos se exportaron de ambas plataformas, se limpiaron y estructuraron usando SQL y Excel, y se analizaron para comparar patrones de comportamiento entre cohortes de usuarios. La hipótesis central: la intención del usuario y la propensión a suscribirse varían según la categoría de contenido descargada. Si ese patrón se confirmaba en los datos, la segmentación y los journeys personalizados desbloquearían la conversión.
El análisis comparó las categorías de contenido descargadas por los miembros de pago frente a los usuarios trial que no regresaron. Emergió un patrón claro: los suscriptores de pago descargaban contenido de Business & Self-Development primero — y volvían a esa categoría repetidamente. Los usuarios trial que descargaban fuera de esa categoría tenían tasas de retorno significativamente menores. La señal no era solo correlación — era una huella conductual que predecía la intención de suscripción.
Basándome en el análisis de datos, definí tres segmentos conductuales usando la primera categoría descargada, los patrones de descarga repetidos y el comportamiento histórico de los miembros de pago como inputs. Cada segmento recibió una estrategia de re-engagement distinta — no una variación del mismo mensaje, sino un journey fundamentalmente diferente.
Diseñé tres flujos automatizados de re-engagement distintos en Go High Level — uno por segmento. Cada flujo se activaba según el perfil conductual del usuario y entregaba contenido alineado a la categoría, tono de mensaje y CTAs calibrados a su posición en el conversion journey. Todos los flujos se sometieron a A/B testing en líneas de asunto, tono de mensaje y ubicación de CTA.
Cada elemento de los flujos de re-engagement se probó de forma sistemática. Realicé A/B tests en líneas de asunto, tono de mensaje, ubicación de CTA y contenido específico por segmento — usando tasa de apertura, CTR y conversión como métricas primarias. A continuación se presentan los hallazgos clave por segmento.
| Elemento Probado | Variante A | Variante B | Ganador | Impacto |
|---|---|---|---|---|
| Línea de Asunto — Seg. A | «Nuevos resúmenes para ti esta semana» | «Porque te encantó [Título] — 5 opciones que querrás leer» | ✓ Variant B | +31% tasa de apertura |
| Tono de Mensaje — Seg. A | Feature-led: «Accede a más de 1.000 resúmenes» | Outcome-led: «Los insights que tus competidores ya están usando» | ✓ Variant B | +24% CTR |
| Ubicación de CTA — Todos los Segs. | CTA solo al final del email | CTA inline después del primer bloque de valor + al final | ✓ Variant B | +19% clics de conversión |
| Línea de Asunto — Seg. B | «Esto es lo que leen los miembros» | «Exploraste 3 categorías — esto es lo que las conecta» | ✓ Variant B | +27% tasa de apertura |
| Re-engagement — Seg. C | Oferta de suscripción como mensaje principal | Resumen gratuito como gancho, suscripción como secundario | ✓ Variant B | +41% tasa de visitas recurrentes |
| Horario de Envío — Todos los Segs. | Envío matutino (8–9am) | Envío al mediodía (12–1pm) | ✓ Variant B | +14% tasa de apertura |
| Profundidad de Personalización — Seg. B | Solo línea de asunto personalizada | Asunto + primera oración personalizados | — Sin dif. sig. | Δ<2% CTR · inconcluso · mayor complejidad de copy sin ganancia medible; se revirtió a personalización solo en asunto |
El sistema de segmentación conductual y journeys personalizados rompió una meseta de revenue sostenida en los 6 meses del proyecto — sin incrementar el gasto en adquisición. Los resultados se acumularon en todo el funnel — desde las visitas recurrentes hasta la conversión a suscripción y la retención — validando la hipótesis central: cuando los journeys de usuario se alinean con la intención, la conversión llega.
⚠ Las cifras absolutas de baseline están sujetas a NDA. Todas las métricas reflejan cambio relativo vs. el período de 3 meses previo al proyecto.