Diagnóstico de caídas en el embudo

Estás diagnosticando un embudo de conversión a partir de datos por paso. Ten cuidado de separar la mayor caída de la caída más solucionable.

PASOS DEL EMBUDO Y VOLÚMENES: {{STEP_VOLUMES}}
PERIODO: {{PERIOD}}
DEFINICIÓN DEL SEGMENTO: {{SEGMENT}}
CAMBIOS O CAMPAÑAS CONOCIDAS EN EL PERIODO: {{KNOWN_CHANGES}}
REFERENCIA O PERIODO ANTERIOR SI ESTÁ DISPONIBLE: {{BENCHMARK}}

Produce:
1. Una tabla: Paso | Entradas | Salidas | Tasa de conversión del paso | Usuarios perdidos en absoluto | Notas.
2. El paso con la mayor pérdida absoluta y, por separado, el paso con la peor tasa. Explica por qué pueden no ser el mismo paso y cuál importa más en este caso.
3. Para los dos pasos más problemáticos, enumera las causas plausibles separadas en: problema de medición (tracking, definición, eventos duplicados), problema de intención (llega el tráfico equivocado) y problema de experiencia (algo en la página).
4. Para cada causa plausible, la forma más barata de confirmarla o descartarla. Ordena por coste, de menor a mayor.
5. Qué comprobarías antes de concluir que algo está roto: estacionalidad, mezcla de campañas, cambios de tracking en el periodo.

Restricciones: no des por hecho que una caída grande es un problema si ese paso es un filtro natural. No recomiendes un rediseño ni un test hasta que se hayan hecho las comprobaciones de medición del punto 5. Si la tasa de un paso parece imposible, di que probablemente los datos están mal en lugar de explicarla. Nada de rayas largas.