Shopping Cart Analysis

En el comercio electrónico, comprender el recorrido del usuario no se limita a saber qué compró, sino cómo llegó a esa decisión.

Este capítulo explora una estrategia de trazabilidad diseñada específicamente para capturar, registrar y relacionar cada acción que un visitante realiza en una tienda WooCommerce, ya sea que complete una compra o abandone su carrito.

La solución se basa en un modelo dual de identificación que permite distinguir claramente entre:

• el ciclo de vida de un carrito
• y la identidad persistente del visitante

...incluso cuando este permanece anónimo.

Dos dimensiones de la identidad del usuario

La clave de esta arquitectura radica en reconocer que existen dos entidades distintas que deben rastrearse de forma independiente, pero relacionada:

1. El carrito de compra como unidad de intento:
   Cada vez que un usuario inicia un proceso de compra —ya sea añadiendo un producto por primera vez o regresando tras un abandono— se considera un intento de compra independiente.

   Este intento tiene:

   • un inicio
   • una secuencia de acciones
   • y un final (compra completada o abandono prolongado).

   A este intento se le asigna un identificador único que vive únicamente durante su ciclo de vida.

   Al finalizar la compra o al vaciar el carrito, este identificador se descarta, y cualquier nueva interacción generará uno nuevo.

2. El visitante como entidad persistente:
   Independientemente de cuántos carritos inicie, el mismo usuario anónimo puede regresar días después.

   Para reconocerlo como tal, se le asigna un identificador persistente mediante una cookie con una duración definida (por ejemplo, 12 horas).

   Este identificador:

   • no se reinicia al comprar
   • no se borra al cerrar el navegador
   • permanece mientras la cookie esté vigente

   Esto permite vincular múltiples intentos de compra al mismo individuo.

Esta separación permite responder preguntas críticas para el negocio:

• ¿Cuántos carritos ha iniciado este visitante en los últimos días?
• ¿Qué productos exploró en intentos anteriores y cuáles terminó comprando?
• ¿Existe un patrón de abandono en un paso específico del flujo?

Captura de eventos a lo largo del funnel de conversión

El sistema se integra de forma no intrusiva en los puntos de inflexión del recorrido del usuario, aprovechando los ganchos (hooks) nativos de WooCommerce.

Cada interacción significativa se registra como un evento estructurado, asociado tanto al carrito actual como al visitante persistente.

El flujo típico comienza cuando el usuario visualiza un producto.
Este primer contacto se registra como un evento de “visualización”, marcando el inicio potencial de un nuevo intento de compra.

Si el usuario decide añadir el producto al carrito, se genera un nuevo evento que captura:

• el ID del producto
• la cantidad
• el contexto del carrito

A partir de ahí, cualquier modificación —como cambiar cantidades, eliminar productos o navegar al carrito— se registra como un evento adicional.

Al ingresar a la página de checkout, se marca un hito clave: el usuario ha avanzado hasta la etapa final del funnel.

Si inicia el proceso de pago, se registra un evento de “inicio de checkout”.
Finalmente, si la transacción se completa con éxito, se registra la compra y se cierra el ciclo del carrito actual.

Crucialmente, si el usuario abandona en cualquier punto —ya sea en el carrito, en el checkout o incluso antes de añadir algo—, todas las acciones previas quedan registradas y asociadas a ese intento fallido.

Gracias al identificador persistente del visitante, si regresa más tarde, sus nuevos eventos se vincularán a su historial previo, revelando un patrón de comportamiento más completo.

Modelo de datos orientado al análisis de comportamiento

Los eventos capturados se almacenan en una estructura relacional compuesta por dos entidades principales:

• Cabeceras de sesión:
  Cada fila representa un intento de compra único (es decir, un carrito).
  Contiene metadatos como:

  • identificador del carrito
  • identificador persistente del visitante
  • estado de autenticación (logueado o anónimo)
  • dispositivo utilizado

  Por regla de negocio, cada nuevo carrito —incluso del mismo visitante— genera una nueva cabecera.

• Eventos de interacción:
  Cada fila representa una acción específica dentro de un intento de compra.
  Estos eventos están vinculados a su cabecera correspondiente y contienen detalles como:

  • tipo de acción (visualización, añadir, eliminar, etc.)
  • producto involucrado
  • cantidades
  • otros atributos relevantes

Esta estructura permite realizar análisis:

• A nivel micro: qué hizo un usuario en un carrito específico
• A nivel macro: cuántos carritos ha iniciado un visitante anónimo, cuál fue su tasa de conversión, qué productos aparecen recurrentemente en sus intentos

Reinicio controlado del ciclo de carrito

Un aspecto fundamental del diseño es el manejo del final del ciclo de un carrito.

Cuando una compra se completa con éxito, el sistema elimina el identificador del carrito actual.

Esto garantiza que cualquier interacción posterior —incluso minutos después— se trate como un nuevo intento de compra, evitando la contaminación de datos entre transacciones independientes.

Este reinicio también puede extenderse a otros escenarios, como el vaciado manual del carrito, asegurando coherencia en la definición de lo que constituye un “intento”.

Beneficios para la toma de decisiones

Con esta trazabilidad implementada, los equipos de marketing, producto y experiencia de usuario pueden:

• Identificar cuellos de botella en el funnel (ej.: alto abandono en el paso de envío)
• Segmentar audiencias basadas en comportamientos históricos (ej.: usuarios que vieron un producto en tres carritos distintos pero nunca compraron)
• Medir la efectividad de campañas de recuperación de carritos abandonados
• Personalizar recomendaciones basadas no solo en la sesión actual, sino en el historial completo del visitante

En resumen, esta estrategia transforma el carrito de compra de un simple contenedor de productos en una unidad rica de información conductual, capaz de revelar las intenciones, dudas y decisiones del usuario a lo largo del tiempo —incluso cuando prefiere permanecer en el anonimato.