Una mediana menor del tiempo entre carrito y compra puede depender del punto de partida

La comparación incluye 193.397 pares usuario-producto con una compra asociada, correspondientes a 23.692 identificadores de usuario registrados. Cada par tiene un primer evento de carrito utilizable de noviembre y una compra posterior registrada en un plazo de 7 días. Un usuario puede aportar varios productos, así que el número de pares no cuenta personas, carritos ni pedidos.

Para cada par, la primera medición empieza en su evento de carrito observado más temprano de noviembre. La segunda empieza en su último evento de carrito estrictamente anterior a la misma compra. Por tanto, «primero» significa primero en este archivo de noviembre, no el primer interés por el producto de toda la vida del usuario. El final de la medición sigue siendo la misma compra.

La mediana desde el primer evento fue de 2.656 segundos, es decir, 44 minutos 16 segundos. La mediana desde el último evento fue de 2.208 segundos, o 36 minutos 48 segundos. Al restar ambos resúmenes se obtienen 448 segundos: 7 minutos 28 segundos.

Las diferencias dentro de cada par cuentan otra cosa: su mediana fue cero. El valor central de un informe y el cambio de un registro concreto son resúmenes distintos. Las siguientes secciones muestran por qué ambos resultados pueden ser correctos.

La tabla separa en columnas las dos mediciones y las diferencias dentro de cada par. Cada columna se ordena de forma independiente, por lo que una fila no identifica al mismo par en esa posición de las tres listas.

En 159.358 pares, ambas mediciones empezaron en la misma marca temporal de carrito. Su diferencia fue cero. Estos pares representaban el 82,4 % del grupo con compra asociada, lo que explica que la mediana de las diferencias por pares fuera cero aunque las medianas de ambas mediciones fueran distintas.

Los 34.039 pares restantes, el 17,6 %, tenían al menos dos marcas temporales distintas de carrito antes de la compra fijada. Dentro de este grupo más pequeño, la mediana de la diferencia entre mediciones fue de 469 segundos: 7 minutos 49 segundos. Esa mediana calculada solo para este grupo describe estos 34.039 pares, no los 193.397 en conjunto.

Las dos maneras de identificar este grupo más pequeño son equivalentes. Si hay más de una marca temporal distinta de carrito anterior a la compra, la última es posterior a la primera, por lo que el tiempo transcurrido desde ella es menor. La información medida que resulta útil es con qué frecuencia ocurrió y cuánto duró ese tramo registrado. La dirección del cambio se deriva de las propias definiciones.

Una medición idéntica significa que la misma marca temporal de carrito sirvió de inicio a ambas. No describe todos los pasos del historial de compra. Tampoco conocemos el propósito de las distintas acciones en el carrito: la fuente no tiene un campo de cantidad que explique qué cambió entre ellas.

Un pequeño ejemplo ayuda a ver la diferencia. Considera 3 registros usuario-producto inventados, con todas las duraciones expresadas en minutos. Sus tiempos desde el primer evento de carrito son 10, 20 y 30. En los 2 primeros registros, los tiempos desde el último evento siguen siendo 10 y 20. En el tercero, empezar en un evento de carrito posterior da una duración de 5.

El primer informe ordena sus duraciones como 10, 20, 30. Su valor central, la mediana, es 20. El segundo las ordena como 5, 10, 20. Su mediana es 10. Solo cambió 1 de los 3 registros, pero bastó para cambiar el valor situado en el centro de la lista ordenada.

Compara ahora cada registro consigo mismo. Las diferencias son 0, 0 y 25. El valor central de esa lista es cero. La diferencia entre las medianas de los informes es 10, mientras que la mediana de las diferencias dentro de cada registro es cero. Ambas afirmaciones se deducen directamente de estos valores inventados.

El resultado del historial de la tienda, mucho mayor, sigue el mismo principio. Sus medianas resumen distribuciones completas; las diferencias por pares comparan cada compra consigo misma. Interpretar la mediana menor como la cantidad que una compra típica «se aceleró» confundiría esas dos preguntas. En nuestro análisis no cambió el momento de ninguna compra.

Un equipo puede resumir las duraciones en intervalos, además de calcular una mediana. Usamos tres intervalos descriptivos fijos: menos de 1 hora, de 1 hora a menos de 1 día y de 1 día a 7 días, ambos extremos incluidos. Son agrupaciones ilustrativas para un informe, no propuestas de cuándo enviar un correo u otro mensaje.

Cambiar el evento de inicio situó a 8.749 pares con compra asociada en un intervalo anterior, el 4,5 % de los 193.397. De ellos, 3.841 pasaron del intervalo intermedio a menos de 1 hora; 3.020, del intervalo más largo a menos de 1 hora; y 1.888, del intervalo más largo al intermedio.

La mayoría de los pares permaneció en el mismo intervalo del informe. Entre ellos hay algunos cuya duración exacta cambió sin cruzar un límite entre intervalos. Por tanto, la tabla de intervalos y la de mediciones idénticas responden a preguntas distintas: ¿cambió la duración numérica?, ¿y el informe situó al par en otro grupo?

Todos los porcentajes de esta tabla cruzada usan los 193.397 pares con compra asociada. Por ejemplo, los 3.841 pares que pasan del intervalo intermedio a menos de 1 hora representan el 2,0 % de todo el grupo con compra asociada. No son el 2,0 % de la fila intermedia. Mantener visible el denominador común permite usar la tabla junto a la comparación general.

Considera Paper Orchard, una tienda ficticia de cuadernos. La cronología y el informe siguientes son ejemplos inventados, separados de los resultados de la tienda de cosmética. Supongamos que los 3 eventos llevan los mismos identificadores de usuario y producto registrados, y que todas las horas están en UTC.

Lunes 4 de noviembre, 09:00: se registra un evento de carrito para un cuaderno. Martes 5 de noviembre, 09:00: se registra otro evento de carrito para ese cuaderno con el mismo identificador de usuario. Martes 5 de noviembre, 09:30: se registra un evento de compra.

La medición desde el primer evento de carrito da 24 horas 30 minutos. La medición desde el último da 30 minutos. La diferencia dentro del par es de 24 horas, exactamente el tramo entre las dos marcas temporales de carrito. La compra sigue siendo el martes a las 09:30 en ambos cálculos.

El ejemplo explica la aritmética de los eventos sin proporcionar un historial del contenido del carrito. No nos dice si el cuaderno permaneció en un carrito durante la noche, si cambiaron las cantidades o si la compra se convirtió en un pedido completado. Un informe puede nombrar ambos tiempos transcurridos sin rellenar esas lagunas con una historia sobre el comprador.

Quien analiza los datos de Paper Orchard puede entregar a la persona responsable de la tienda una explicación completa de las dos duraciones. Este informe usa el único registro de cuaderno anterior, por lo que se refiere a esa compra y no a una mediana mensual.

Objetivo: explicar por qué difieren 2 resúmenes temporales de la misma compra de un cuaderno. La persona responsable de la tienda necesita describir bien el informe antes de usarlo en los comentarios de una campaña.

Registro y ventana: el único par ficticio usuario-cuaderno mostrado arriba, del 4 al 5 de noviembre, en UTC. Mantén fija la compra del martes a las 09:30. El registro cabe en la ventana de seguimiento de 7 días del ejemplo. No aporta un historial anterior de toda la vida del usuario.

Eventos de inicio: etiqueta una medida como «Tiempo desde el primer evento de carrito observado» y la otra como «Tiempo desde el último evento de carrito antes de la misma compra». Conserva ambas marcas temporales en el registro de origen del análisis. No acortes ambas etiquetas a «tiempo de compra», porque ocultarías sus distintos significados.

Comparación completa: intervalo desde el primer evento de carrito, 24 horas 30 minutos; intervalo desde el último, 30 minutos; diferencia por pares, 24 horas. El informe puede decir: «Ambos intervalos terminan en la misma compra registrada. Su diferencia procede de usar distintos eventos de carrito como punto de partida».

Interpretación de la tienda: coloca esa explicación junto a la comparación. El intervalo más corto describe el tiempo desde la acción de carrito posterior registrada. No aporta pruebas de que haya mejorado el proceso de pago ni de que el cuaderno permaneciera continuamente en el carrito durante la noche.

Siguiente informe: quien analiza los datos mantendrá las etiquetas de los eventos elegidos, la referencia horaria UTC y la regla fija de seguimiento en la próxima comparación. Si cambia la definición, la persona responsable de la tienda lo explicará antes de comparar las cifras principales. Cualquier evaluación de mensajes o promociones necesita sus propias pruebas.

Este informe da a un creador o a una pequeña tienda algo concreto que aclarar con quien elabora sus informes: dónde empieza y dónde termina cada duración. Deja abierta la explicación comercial hasta que haya pruebas, al tiempo que expresa directamente el intervalo medido.

El mismo problema puede aparecer cuando una agencia y una tienda usan herramientas de informes distintas o cuando una nueva exportación incluye un historial más largo o más corto. Una etiqueta compartida como «tiempo entre carrito y compra» no demuestra que ambas cifras usen el mismo evento inicial, la misma regla para vincular la compra o la misma ventana de observación.

Para la persona que compara los informes mensuales de su tienda, esto importa antes de describir una tendencia. Si un mes empieza en el primer evento de carrito observado y el siguiente en el último anterior a la compra, la serie combina 2 definiciones. Una cifra menor puede reflejar entonces el cambio de regla, además de otras diferencias entre meses. Nuestra comparación, que mantiene las mismas compras, aísla la diferencia de definición; no mide un cambio de resultados de un mes a otro.

Cuando cambies de herramienta de informes o de exportación, deja visible el cambio de definición en la entrega. La pregunta útil es si los resúmenes anteriores y los nuevos describen lo mismo. Si también difieren los historiales disponibles, indica esa diferencia por separado. El primer evento observado depende de dónde empiece el historial conservado, aunque su etiqueta parezca referirse al inicio de toda la relación de un cliente con la tienda.

Las herramientas de análisis ya toman decisiones explícitas sobre la entrada al embudo y la vinculación de conversiones. Amplitude, por ejemplo, documenta reglas de primera entrada dentro de una sesión o de una ventana retrospectiva, además de cómo se seleccionan las rutas de conversión que cumplen los requisitos. Esas definiciones ayudan a interpretar un informe; nuestro cálculo con 2 inicios no reproduce un informe de Amplitude.^[3]

La elección puede ser deliberada. Un intervalo desde el primer evento de carrito observado describe el tramo registrado desde ese evento inicial. Un intervalo desde el último evento de carrito anterior a la compra describe el tiempo desde la acción de carrito más reciente registrada antes de la compra. Una empresa puede elegir la medida que responda a su pregunta y mantener ese significado entre comparaciones.

La etiqueta debe trasladar esa distinción al informe que realmente lee la persona responsable de la tienda. «Mediana del tiempo desde el primer evento de carrito observado» y «Mediana del tiempo desde el último evento de carrito antes de la compra» comunican inicios distintos. Llamar a ambas simplemente «tiempo de compra» elimina la información necesaria para entender por qué no coinciden. Mantén cerca también el grupo incluido y la ventana de seguimiento.

Esto es especialmente útil cuando un creador o una pequeña empresa depende de otra persona para preparar el análisis. La persona responsable de la tienda no necesita inspeccionar cada evento para pedir una definición clara. Quien elabora el informe debería poder explicar qué inicio, qué final y qué registros elegibles produjeron la cifra antes de atribuirle una interpretación comercial.

Para el estudio anterior, la interpretación respaldada es concreta: las mismas compras registradas dieron distintos resúmenes de tiempo transcurrido con 2 reglas de inicio. Determinar si una página de producto, una promoción o un mensaje de recuperación mejoró la experiencia de compra requiere pruebas sobre ese cambio concreto.

Usamos el archivo de noviembre de 2019 de la versión 6 del conjunto público de datos de la tienda de cosmética. Contiene 4.635.837 filas de eventos con las etiquetas view, cart, remove_from_cart y purchase. Las marcas temporales están en UTC y hay registros de todos los días de noviembre. Esto documenta la cobertura del archivo suministrado, no demuestra un seguimiento continuo de cada persona.^[1][2]

Había 1.061.242 pares usuario-producto registrados con un evento de carrito. Conservamos aquellos cuyo primer evento de carrito utilizable de noviembre ocurrió del 1 al 23 de noviembre, y exigimos disponer de 7 días hasta el final observado del archivo. Los 270.024 pares cuyo primer evento de carrito fue posterior en noviembre quedaron fuera de esta cohorte. Ninguno de los pares elegibles por fecha incumplió el requisito del final del archivo.

De los 791.218 pares elegibles, 193.397 tuvieron una compra posterior registrada sin ambigüedad dentro de ese horizonte fijo. Los otros 597.821 no tuvieron una compra asociada en 7 días. No son carritos abandonados observados: una compra podría ocurrir después, no registrarse o usar otro identificador. Las cifras de tiempo se refieren al grupo con compra asociada, no a una tasa de conversión ni de abandono.

Seleccionamos la primera compra en el momento del primer evento de carrito o después de él, hasta el límite de 7 días inclusive. Una compra con la misma marca temporal que el primer evento de carrito, o cualquier evento de carrito con la misma marca temporal que esa compra candidata, se excluiría por ambigüedad sin sustituirla por una compra posterior. No hubo ningún caso así. Agrupamos las tuplas seleccionadas repetidas e idénticas; los eventos de retirada no reiniciaron un supuesto estado del carrito.

El conjunto de datos no contiene identificador de carrito, identificador de pedido, cantidades ni estado de devolución. Investigaciones anteriores sobre el mismo historial examinaron sesiones y reconstruyeron el estado del carrito mediante minería de procesos. Nuestro cálculo compara, en cambio, dos eventos de inicio observados para una compra fija de un par usuario-producto, sin reconstruir una cesta.^[4]

Fijamos la cohorte, el horizonte, las reglas para marcas temporales coincidentes y los intervalos descriptivos antes de calcular los resultados. Los percentiles usan interpolación lineal. Las cifras describen los registros elegibles sin intervalos de confianza poblacionales ni inferencias causales. La descarga incluye resultados agregados, definiciones exactas y código de reproducción, sin historiales de origen de pares usuario-producto.^[5]