De cero a treinta productos en 3D: el plan por fases (y cuando parar)

Por que 1, 3, 10 y 30, y no el catalogo entero

La pregunta que llega justo despues de decir que si es siempre la misma: por donde empiezo. La respuesta corta es por un producto. No por prudencia comercial, sino porque la mayoria de los cambios que se hacen en una ficha no mueven nada, y eso lleva anos documentado.

Para seguir: Por dónde empieza el lanzamiento: la app y el primer producto.

Si esa es la tasa de acierto de quien experimenta a diario, dimensionar un catalogo entero antes de tener un dato es una apuesta, no un plan. Las fases existen para que equivocarse cueste un modelo y no treinta. Para la agencia vale del reves: presupuestar por fases es lo que te permite defender la fase 4 sin discusion, porque llegas con las tres anteriores medidas (agencias, 3D y AR como linea de servicio).

Que producto mandas primero, y por que uno tiene que ser feo

1. El mas vendido. Es el unico que te dara volumen para medir algo en semanas en lugar de en trimestres.
2. El mas caro. Es donde mas se nota, por aritmetica (sobre un ticket alto, una diferencia pequena vale dinero) y por comportamiento. El metaanalisis de Barari, Ngo, Quach y Thaichon (206 articulos, 235 estudios, 59.954 personas) da una correlacion de r=0,48 entre realidad aumentada y respuesta de comportamiento, y encuentra que la AR rinde mas con productos de alta implicacion. Un sofa de 2.400 euros es alta implicacion. Un cojin de 19 euros no.
3. Uno dificil, elegido a proposito. Aqui esta la parte que casi nadie hace.

Si mandas a modelar tus tres productos mas fotogenicos, la prueba sale perfecta y no ensena nada, porque tu catalogo real no es asi: llegaras a la referencia complicada con treinta modelos ya pagados. Dificil quiere decir capitone, mimbre, rejilla de vienesa, cristal ahumado, marmol veteado, terciopelo. Materiales donde la malla se abre, la textura se repite de forma visible o el brillo delata que es CGI. Van en la fase 1, no en la 3.

Y prioriza lo voluminoso, que es donde el 3D resuelve un problema real de la ficha y no uno estetico.

Lo que se comprueba en la fase 1 antes de mirar ninguna metrica

Antes de hablar de conversion hay una revision tecnica que se hace una vez y vale para siempre. Shopify acepta GLB y USDZ, convierte a los dos automaticamente, admite hasta 500 MB y solo optimiza por encima de 15 MB. Su guia para partners pide apuntar a unos 4 MB, no pasar de texturas de 2048 x 2048 px y construir a escala real. Nuestra mesa de demo pesa 257 KB en GLB (4.861 triangulos, 1 material, 4 texturas WebP) y 377 KB en USDZ, validada con usdchecker --arkit.

El numero incomodo es otro y hay que contarlo: el visor model-viewer.min.js ocupa 913 KB, mucho mas que el modelo. Se carga diferido, solo cuando el visitante toca el bloque, asi que no entra en la carga inicial de la ficha, pero existe y en una conexion mala se nota. Quien te diga que el 3D no pesa nada, te esta mintiendo. El montaje concreto esta en como anadir 3D a Shopify.

El plan, fase por fase

Cuanto trafico hace falta para un test A/B de verdad

Aqui viene lo que casi ningun proveedor pone por escrito. Si hay literatura solida y con formula cerrada. El articulo de Zhou, Lu y Shallah presentado en CIKM 2023 recoge el calculo estandar de tamano muestral para dos proporciones y senala que con error tipo I de 0,05 y potencia de 0,80 se llega a n ≈ 16σ²/δ², literalmente una regla practica ampliamente adoptada en academia e industria. La consecuencia es dura: el trafico necesario crece con el cuadrado de lo pequeno que sea el efecto a detectar.

Aplicando su formula (2) a conversiones tipicas de ficha salen estas cifras. Son calculo nuestro con su formula, no un dato que ellos publiquen para mobiliario, y reproducen exactamente su tabla 6 bajo sus mismos supuestos.

Compara esa tabla con las visitas mensuales de una de tus fichas. Para la inmensa mayoria de tiendas de mobiliario, un test A/B limpio sobre una sola ficha es inalcanzable: harian falta anos. Kohavi lo ilustra con un comercio electronico que necesita 100.000 usuarios por variante para detectar un cambio del 2% en ingresos. Conviene saberlo antes de prometerle significancia estadistica a nadie.

Y mirar el panel cada manana hasta que salga verde invalida el test. Evan Miller lo documenta: parar en cuanto se ve significancia lleva la tasa real de falsos positivos al 26,1%, mas de cinco veces lo que uno cree. Su recomendacion cabe en una linea: decide el tamano muestral por adelantado y espera al final. Y corre semanas completas, porque un lunes no se comporta como un sabado.

Lo que si puedes medir con el trafico que tienes

Que no puedas hacer un A/B no significa medir a ciegas. Significa medir otra cosa: tasas descriptivas del embudo, que se estabilizan con cientos de visitas y no con decenas de miles. El bloque de insiti emite ar_page_view, ar_open, ar_interact, ar_activate_mobile, ar_redirect_mobile, ar_native_outcome, ar_add_to_cart y ar_close.

Con eso sabes pronto que porcentaje de quien ve la ficha abre el visor, cuantos llegan a colocar el mueble en su salon y donde se cae la gente. Son datos de comportamiento, no prueba causal de que el 3D suba las ventas, y hay que contarlos como lo que son (que gana una tienda con realidad aumentada).

Los criterios de abandono

Se escriben antes de empezar la fase 1, con numero y con fecha, y los firman las dos partes. Escritos despues ya no son criterios, son excusas.

• Fase 1. Si el producto dificil no llega a calidad publicable en dos rondas de correccion, para. No es problema de ese modelo: es que tu catalogo aun no encaja (es tu catalogo candidato a AR).
• Fase 1. Si casi nadie abre el visor tras dos semanas, para. Nosotros ponemos el corte en el 5% de ar_open sobre ar_page_view, y decimos claramente que ese numero es un umbral nuestro y no un dato publicado: elige el tuyo, pero escribelo antes de empezar. Con una tasa de apertura baja, nada de lo que pase mas abajo mueve el negocio.
• Fase 2. Si el coste por modelo no baja del primero al tercero, para. El pipeline no aprende, y en la fase 4 multiplicas ese coste por treinta.
• Fase 3. Si el ratio de apertura cae mas de la mitad entre la semana 2 y la semana 8, era curiosidad y no utilidad. Para y no escales.
• Fase 3. Si las devoluciones de esas referencias suben en vez de bajar o mantenerse, para y averigua por que. Suele ser escala mal medida: el modelo miente sobre el tamano (realidad aumentada y devoluciones).
• Cualquier fase. Si el coste acumulado supera el margen bruto de las unidades vendidas de esas referencias en el periodo, para. Es el unico criterio puramente contable y el que mas veces se ignora.

Un proveedor que solo sabe decirte cuando seguir no te vende un plan, te vende una suscripcion. El compromiso serio es al reves: aqui esta el numero por debajo del cual te llamamos nosotros para decirte que lo dejes.

El punto de partida se ve en el demo y en el visor 3D, los rangos por fase estan en precios, y si quieres que miremos tu catalogo antes de modelar el primero, escribenos desde contacto.