Resultados clave
| Métrica (Francia, test A/B) | Mejora con Yuma |
|---|---|
| Tasa de añadido al carrito (objetivo principal) | +19,2 % |
| Compra completada (objetivo secundario) | +20,5 % |
| Ingresos por visita | +23,1 % |
| Valor medio del pedido | +2,2 % |
105 días (del 16 de junio al 30 de septiembre de 2026), 3,49 M de visitas y una confianza estadística superior al 99 % en los objetivos principal y secundario. Test realizado con Kameleoon.
Introducción
Cabaia es una marca francesa fundada en 2015. Primero se dio a conocer con sus gorros de pompones intercambiables, después construyó su reputación con sus mochilas modulables y hoy se presenta como la marca de mochilas número uno de Francia, con una gama más amplia de bolsos y accesorios.
El canal digital supone el 45 % de la facturación de Cabaia. La marca gestiona dos tiendas Shopify (una para Francia y otra para el resto de Europa), vende en marketplaces y cuenta con una red de unos 50 puntos de venta físicos en Francia, Alemania, Países Bajos y Bélgica. Alemania y Países Bajos son sus principales mercados de crecimiento internacional.
Morgane Collin lleva cinco años al frente del e-commerce de Cabaia. Es responsable de la estrategia de e-commerce en Francia y a nivel internacional, de los objetivos de facturación online y de la experiencia en la web. Cabaia ya usaba Yuma para su atención al cliente, así que cuando Morgane buscó una forma de mejorar la conversión en las fichas de producto, probar Yuma Sales AI fue el paso natural.
«Buscaba una solución de agente de IA para aumentar los añadidos al carrito en nuestras fichas de producto. La idea era ofrecer el tipo de asesoramiento que recibirías en tienda y eliminar las barreras a la compra justo en el momento en que aparecen.»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, CabaiaEl problema
Cabaia es un equipo muy orientado a los datos. Morgane sigue de cerca todo el embudo: el porcentaje de sesiones que llegan a una página de colección, luego a una ficha de producto y, por último, añaden al carrito. El añadido al carrito en las fichas de producto era el paso que quería mejorar.
El reto era que Cabaia veía dónde dudaban los compradores, pero no por qué. El equipo reunía señales de los tickets de soporte, las reseñas de clientes, los comentarios de las tiendas, los mapas de calor y las grabaciones de sesiones. Pistas útiles, pero que seguían siendo conjeturas.
«Eso nos daba pistas sobre dónde miraba o hacía clic la gente, pero no el “porqué”: veíamos que un cliente dudaba, no lo que intentaba averiguar. Una gran parte de esas dudas nunca se convertía en un contacto: el cliente simplemente se iba sin comprar.»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, CabaiaCabaia quería llevar a sus tiendas online el asesoramiento que sus clientes reciben de sus equipos en tienda. Y los productos de Cabaia generan muchas preguntas: mochilas y estuches modulables, distintos materiales, tamaños de portátil, resistencia a la lluvia.
«Tenemos productos que a veces son un poco técnicos o que existen en distintos materiales. Los clientes siempre tienen un montón de preguntas. Así que la idea era de verdad llevar más conversación al e-commerce y eliminar las barreras a la compra.»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, CabaiaSolución
Cabaia usaba Yuma para su atención al cliente con buenos resultados, y eso le dio a Morgane la confianza para probar Yuma Sales AI en las fichas de producto. De entrada, tenía tres preguntas.
¿Cómo aprende la IA realmente y cuánto mantenimiento necesita? Cabaia lanza productos constantemente y gestiona entre 2.000 y 3.000 referencias. Una herramienta que dependiera de subir y mantener grandes archivos de producto quedaba descartada. Yuma Sales AI lee directamente las fichas de producto y el back office que Cabaia ya tenía, así que no había nada extra que mantener.
«Lanzamos muchísimos productos. Tenemos entre 2.000 y 3.000 referencias que mantener. Necesitábamos claramente algo capaz de leer nuestras fichas de producto y nuestro back office.»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, Cabaia¿Sonaría como Cabaia? Morgane quería que la IA mantuviera el tono del equipo de atención al cliente y, en general, la voz de la marca, sin sonar genérica ni robótica. Como Yuma ya gestionaba el soporte de Cabaia, buena parte de ese contexto ya estaba ahí.
«Mi duda era sobre todo el tono. ¿La herramienta sonaría como nuestro equipo de atención al cliente y, en general, mantendría el tono de la marca? En conjunto, sí. No he tenido ninguna señal de alarma en ese sentido.»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, Cabaia¿El impacto en la conversión sería suficiente para justificar desplegarla en todas partes? Para eso estaba el test A/B.
Un test A/B limpio en Kameleoon
Cabaia lo prueba todo antes de desplegarlo, y Sales AI no fue una excepción. El equipo integró el widget de Yuma directamente en el código de las fichas de producto de ambas tiendas Shopify y después usó Kameleoon, su herramienta de A/B testing, para ocultar el widget al grupo de control. A Morgane le resultó más sencillo que implementar el widget dentro del propio Kameleoon.
El objetivo principal era la tasa de añadido al carrito, y el secundario, la compra completada. Se trataba de comprobar que la IA eliminaba de verdad las barreras a la compra en la ficha de producto, no solo que generaba conversaciones. El lema de Morgane: probar y aprender.
Siguiendo el proceso habitual de Cabaia, al principio el tráfico se repartió al 50/50. Cuando la variante con Yuma empezó a rendir claramente mejor, Morgane cambió Kameleoon a asignación automática, que envía más tráfico a la variante con más probabilidades de convertir. A finales de septiembre detuvo el test y activó Sales AI para todos los visitantes.
Resultados
- 01
+19,2 % de añadidos al carrito en las fichas de producto
En la tienda francesa, la tasa de añadido al carrito aumentó un 19,2 % con Yuma frente al grupo de control. El test duró 105 días, con 3,49 millones de visitas, y alcanzó una confianza estadística superior al 99 %.
- 02
+20,5 % de compras completadas
La mejora se mantuvo más abajo en el embudo. Las compras completadas aumentaron un 20,5 %, también con una confianza superior al 99 %. Los compradores no solo añadían más al carrito: más de ellos acababan comprando.
- 03
+23,1 % de ingresos por visita
Los ingresos por visita crecieron un 23,1 %. El valor medio del pedido se mantuvo casi estable (+2,2 %), lo que indica que en Francia la mejora vino de que convirtieron más compradores, no de pedidos más grandes.
- 04
Los dos mercados responden, cada uno a su manera
Cabaia hizo el mismo test en su tienda europea, donde la marca es menos conocida y el tráfico es menor. Allí los resultados también fueron estadísticamente significativos, pero con un perfil distinto.
Métrica (UE, test A/B) Mejora Significativo Añadido al carrito +10,5 % (IC del 95 %: del +6 % al +15 %) Sí Tasa de pedidos +7,0 % (IC del 95 %: del +4 % al +10 %) Sí Valor medio del pedido +21,2 % Sí (más del 99 %) Ingresos por visita +29,7 % Sí (más del 99 %) 205.552 visitas sin Yuma frente a 1.083.038 visitas con Yuma, tras la asignación automática del tráfico.
La conversión mejoró menos que en Francia, pero el valor medio del pedido se disparó un 21,2 %, lo que elevó los ingresos por visita un 29,7 %. Morgane es prudente con esa cifra: en una tienda con menos volumen, unos pocos pedidos muy grandes pueden distorsionar el valor medio del pedido, y tiene previsto aislarlos antes de sacar conclusiones. Las mejoras de conversión, en cambio, son sólidas en ambos mercados.
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Una biblioteca de insights de producto
Más allá de las cifras, cada pregunta que los compradores hacen a Sales AI es un dato que Cabaia nunca había tenido. Las preguntas forman una biblioteca de insights sobre los puntos de fricción recurrentes: compatibilidad con el portátil (¿14 o 16 pulgadas?), capacidad, compatibilidad entre estuches y bolsos, resistencia al agua, durabilidad y la garantía de por vida.
Lo que sorprendió a Morgane es que casi toda esa información ya estaba en las fichas de producto.
Esa es la clave de por qué Sales AI mueve la conversión. Con miles de referencias, ningún equipo puede adaptar cada ficha de producto para mostrar justo lo que cada comprador quiere saber primero. Los compradores leen en diagonal. Sales AI responde a la pregunta concreta en el momento en que surge, en lugar de esperar a que el comprador encuentre el punto adecuado de la lista.
Los insights también confirmaron qué argumentos de confianza importan más a los clientes de Cabaia, y ya alimentan directamente el rediseño de las fichas de producto que está en marcha. Los lanzamientos de producto son otro caso de uso.
- 06
Poco mantenimiento, por diseño
Sales AI funciona sin supervisión diaria. El equipo lo revisa en torno a los lanzamientos de producto y le hace un seguimiento periódico. Además, sirve para mantener al día el contenido de las fichas de producto de forma rápida.
«Nuestro objetivo principal era ver el impacto en los añadidos al carrito. Con la solución de Yuma conseguimos una mejora del 19,2 %. El objetivo principal se cumplió con creces.»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, Cabaia«Es curioso, porque todo esto aparece en nuestras fichas de producto, y bastante a la vista. Pero creo que a todo el mundo le resulta más fácil pedirle a Yuma que encuentre las respuestas a sus preguntas.»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, Cabaia«Cuando lanzamos un producto, nos permite tomar la temperatura a las preguntas. ¿Funciona nuestra ficha de producto? ¿Tenemos los visuales adecuados?»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, CabaiaLos consejos de Cabaia para equipos de e-commerce que se plantean usar IA en sus fichas de producto
Le preguntamos a Morgane qué le diría a otro equipo de e-commerce que esté valorando un agente de IA en sus fichas de producto.
Haz un test A/B limpio
«Les diría que hagan el test A/B. Es la única forma de demostrar, o de descartar, el impacto real antes de desplegarlo en todas partes, en lugar de fiarse de una intuición o desplegar a ciegas.»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, CabaiaEquilibra bien el test. Un mal reparto del tráfico, una atribución incorrecta o un objetivo equivocado pueden sesgar los resultados o dejarlos sin conclusiones claras. El volumen de tráfico de Cabaia le ayudó a obtener resultados fiables rápidamente.
Revisa con regularidad las respuestas sobre temas sensibles
Comprueba lo que dice la IA sobre devoluciones, envíos y garantía, y asegúrate de que sigue alineado con la postura oficial de la marca. Cualquier desviación en estos temas genera tickets para el equipo de atención al cliente.
Desglosa el análisis por mercado
Si vendes en varios países, analiza cada mercado por separado. Los puntos de fricción y los comportamientos pueden variar, por ejemplo, entre compradores alemanes y franceses, como muestran los propios resultados de Cabaia en Francia y en el resto de Europa.
«Haz el test. No hay nada que perder, solo cosas que aprender.»
Morgane CollinDirectora de e-commerce, CabaiaConclusión
Cabaia no se fió de Sales AI a ciegas. Lo sometió a un test A/B de 105 días con 3,49 millones de visitas, con un grupo de control limpio y un objetivo principal claro. El resultado: +19,2 % de añadidos al carrito, +20,5 % de compras completadas y +23,1 % de ingresos por visita en la tienda francesa, además de mejoras significativas de conversión en la tienda europea.
Igual de valioso es lo que Cabaia sabe ahora de sus compradores. Sus preguntas alimentan el rediseño de las fichas de producto y le dan al equipo una lectura rápida de cada nuevo lanzamiento.
Como siguiente paso, Morgane tiene curiosidad por ver cómo cambian las preguntas de los compradores durante la campaña de Navidad, cuando Cabaia se convierte en una opción de regalo.
Para marcas con un catálogo amplio, productos técnicos o modulables y la ambición de llevar online el asesoramiento de una tienda, el test de Cabaia muestra lo que es posible cuando la IA responde a la pregunta justo en el momento en que el comprador duda. Para ver cómo funciona, visita Yuma Sales AI o reserva una demo y te enseñamos cómo hacer el mismo test en tu tienda.
