⚠️ Limitación de datos: Mixpanel se activó ~13 julio 2026. La adopción real comenzó antes — los números aquí son parciales y subestiman el uso histórico real.
📈 Visión General
🗺️ Navegación
📦 Órdenes
👥 Por Cliente
🔔 Reservas
🔍 Diagnóstico
page_viewed por Sección
2,725 eventos · property `section`
page_viewed por Subsección
2,880 eventos · property `subsection`
sidebar_item_clicked — ¿A dónde navegan primero?
365 clicks totales · property `label`
⚡ Señal clave: 7 de cada 10 clicks en el sidebar van al Agente IA. Los usuarios no navegan por secciones — van directo al AI. No es un feature secundario: es el producto.
🔀 Operaciones = el hub diario
55% de todas las vistas. Es la sección que abren cada día para gestionar el negocio. No es onboarding — es uso diario real.
🚀 Yango = integración sorpresa
15% de vistas. No es feature secundario: hay restaurantes para los que Yango es su canal principal. 3+ clientes son "Yango-first".
📊 Dashboard: solo 3% de vistas
Los restaurantes casi no revisan métricas. Usan la plataforma para operar, no para analizar. Oportunidad de activar el dashboard como hábito.
🔔 Reservas: 1.5% de vistas
El producto core de Agiliza 360 es su sección menos visitada. Gap crítico entre el pitch y el uso real.
Órdenes — order_status_changed (activo desde Jul 24)
⚠️Este evento solo existe desde Jul 24. No hay datos de órdenes anteriores. Los volúmenes aquí representan 7 días, no 30.
Volumen diario — Jul 24 a Jul 30
2,602 order status changes en 7 días · ~372/día promedio
Domingo = caída natural (-55%). Semana fuerte: Vie/Sáb pico
Órdenes por Restaurante (brandSubdomain)
Top 12 · Total ~2,624 eventos en 7 días
| # | Restaurante | Órdenes | Share |
|---|
| 1 | shoshes | 1,277 | 47% |
| 2 | margotwings | 773 | 28% |
| 3 | nabufood | 140 | 5% |
| 4 | sangucheriavickys | 115 | 4% |
| 5 | elpantoja | 80 | 3% |
| 6 | cevicheriadmarcos | 61 | 2% |
| 7 | pauzzaprado2 | 49 | 2% |
| 8 | micorralito | 26 | 1% |
| 9 | amazonas | 22 | 1% |
| 10 | pauzzasuba | 18 | 1% |
| 11 | elhuariquedelpez | 15 | <1% |
| 12 | elhuariquedelpez2 | 13 | <1% |
+ ~8 más en cola larga ≈ 81 órdenes combinadas
⚠️
Riesgo de concentración crítico: shoshes (47%) + margotwings (28%) = 75% del volumen total de órdenes. Si cualquiera de los dos churna, los KPIs de órdenes colapsan. Prioridad: activar los 17 restaurantes de la cola larga.
Top Clientes por Actividad — Page Views Totales
ℹ️Email = identidad del usuario en Mixpanel. Excluidos: abel, sergio, gonzalo, soporte, marketing @agiliza360.ai. Total real de clientes: 2,802 views.
| # |
Email del cliente |
Restaurante |
Page Views |
Secciones frecuentes |
Órdenes |
Perfil |
| 1 |
jhans.zgma@gmail.com |
❓ Por identificar |
|
operacionesyangoagente-configlocaleswhatsapp |
— |
💎 Super user |
| 2 |
shosheshouse@gmail.com325/336 views en operaciones |
🍔 Shoshes |
|
operaciones ★locales |
1,277 |
🎯 Focused |
| 3 |
cevicheria.dmarcos@gmail.com |
🐟 Cevichería D'Marcos |
|
operacionesyango |
61 |
💪 Power user |
| 4 |
shlomit9509@gmail.comDashboard: 41 views — revisa métricas |
❓ Por identificar |
|
operacionesdashboardagente-config |
— |
💪 Power user |
| 5 |
CallebravaburgerClub@gmail.com141/182 views = yango |
🍔 Calle Brava Burger |
|
yango ★operaciones |
— |
🚀 Yango-first |
| 6 |
lincoln24amazonas@gmail.com |
🌳 Amazonas |
|
yangooperacionescategorías |
22 |
🚀 Yango-first |
| 7 |
facturas.garzam@gmail.com31 views en agente-config — configura el AI |
❓ Por identificar |
|
operacionesagente-config ★ |
— |
🤖 AI config |
| 8 |
secretos.arabes1@gmail.com |
🥙 Secretos Árabes |
|
operacionesyango |
~46 |
💪 Power user |
| 9 |
elavelardo@gmail.com39 views en Locales — gestión multi-local |
❓ Multi-local |
|
locales ★operaciones |
— |
🏪 Multi-local |
| 10 |
lacalor@gmail.com |
🍹 La Calor |
|
operaciones |
— |
🎯 Focused |
| 11 |
elpantoja.sb@gmail.com77/92 views = operaciones |
🍽️ El Pantoja |
|
operaciones ★ |
80 |
🎯 Focused |
| 12 |
asistenteadmo@pauzza.com.co |
🇨🇴 Pauzza |
|
operaciones |
67 |
📋 Regular |
| 13 |
luis.toledo2121@gmail.com |
❓ Por identificar |
|
operaciones |
— |
📋 Regular |
| 14 |
micorralito@gmail.com |
🥩 Mi Corralito |
|
categoríasoperaciones |
26 |
📋 Regular |
| 15 |
Sdoliver94@gmail.com |
❓ Por identificar |
|
múltiples |
— |
📋 Regular |
| 16 |
tbhpiura@gmail.com |
Piura |
|
operaciones |
— |
📋 Regular |
| 17 |
JuanclimaCo12345@gmail.com |
Juanclima Co. |
|
operacionescategorías |
— |
📋 Regular |
| 18 |
administracion@cadena.pe |
🏢 Cadena.pe |
|
múltiples |
— |
📋 Regular |
| 19 |
hgarcia@lacatalina.com.pe |
🍽️ La Catalina |
|
múltiples |
— |
📋 Regular |
Segmentación de Clientes
💎 Power Users — 3 clientes
jhans.zgma (362), shosheshouse (336), cevicheria.dmarcos (330).
35% de toda la actividad. Los más valiosos y los más importantes de retener.
💪 Mid-tier activos — 4 clientes
shlomit9509 (229), CallebravaburgerClub (182), lincoln24amazonas (181), facturas.garzam (124).
Buenos usuarios. Candidatos a programa de activación.
🚀 Yango-first — 2+ clientes
CallebravaburgerClub (77% en yango) y lincoln24amazonas. Su engagement depende de la integración Yango más que de reservas o WhatsApp.
🏪 Multi-local — 1 cliente
elavelardo@gmail.com — 34% de sus views en Locales. Probablemente gestiona múltiples sucursales o es consultor/franquicia.
😴 Long tail dormida — 9+ clientes
Menos de 50 views en 30 días. Riesgo de churn silencioso. Necesitan outreach proactivo antes de que se vayan sin decir nada.
🤖 AI configuradores — 2 clientes
facturas.garzam (31 views en agente-config) y jhans.zgma (44 views). Early adopters del feature AI — candidatos a feedback y co-creación.
🚨
Reservas: el producto core casi no se usa. El pitch de Agiliza 360 es "tomar reservas por WhatsApp y no perder ventas" — pero los datos dicen otra cosa.
41
vistas a Config. Reservas
en 30 días (1.4% del total)
20
reservation_config_saved
eventos totales
2
usuarios únicos que
configuraron reservas
Los 2 usuarios que configuraron reservas
Breakdown por userId (anonimizado en Mixpanel)
Contexto: Solo 2 de los ~19 clientes activos han tocado la configuración de reservas. El producto core no está siendo adoptado de forma orgánica. Hay un gap crítico entre el value prop y la activación real.
❌ Gap de activación crítico
~19 restaurantes activos en plataforma. 2 configuraron reservas. La tasa de activación del producto principal es del 10% — en realidad probablemente menos si el equipo interno generó alguno de esos 2.
🔍 Diagnóstico probable
Los restaurantes entran a la plataforma, ven operaciones y Yango (los features de delivery) y ahí se quedan. El flujo de reservas requiere un onboarding activo — no ocurre solo.
🎯 Acción inmediata
Onboarding guiado que lleve a cada nuevo restaurante a configurar su flujo de reservas en los primeros 3 días. Sin este paso activo, el core value prop no se entrega.
💡 Señal positiva escondida
41 vistas a Config. Reservas = hay curiosidad. El problema no es que no les importe — es que no terminan de configurar. Friction en el setup, no falta de interés.
Diagnóstico Técnico — Gaps de Tracking
🔴
order_status_changed solo existe desde Jul 24
Evento de tracking de órdenes reciente. Sin historial. Imposible calcular growth rate, retention o comparar períodos. Requiere: activar el evento retroactivamente o establecer baseline desde Jul 24 en adelante.
🔴
Mixpanel activo desde Jul 13 — adopción previa sin datos
Antes del 13 de julio había clientes usando el producto, pero no hay tracking de ese período. Los volúmenes actuales subestiman el uso real histórico. Considerar importar data histórica si existe en logs de servidor.
🟡
47 eventos page_viewed con subsección "(not set)"
El 1.6% de las vistas de página no tienen subsección definida. Hay páginas que no envían la property `subsection`. Genera puntos ciegos en análisis de navegación. Fix: auditar todas las rutas y asegurar que todas tengan el property.
🟡
Mismatch sidebar ↔ page views en Agente IA
Agente IA recibe 254 sidebar clicks (70%) pero solo 140 page views de subsección "Agente IA". El agente puede ser un modal/panel que no genera page_viewed. Requiere instrumentar los eventos dentro del flujo del agente.
🔵
Sin datos de hora del día
No se puede saber en qué horario los restaurantes usan más la plataforma. Bloquea optimizaciones de UX basadas en tiempo (lunch rush, cenas, etc.). Fix: mapear `$time` a hora local de cada restaurante.
🔵
Concentración: 2 restaurantes = 75% del volumen de órdenes
shoshes (47%) + margotwings (28%) dominan el uso. El 25% restante se distribuye entre ~17 restaurantes con muy bajo volumen. Risk de concentración: si cualquiera de los dos churna, los KPIs colapsan.
Recomendaciones de Producto
P1 — CRÍTICO
Activar el producto core: reservas por WhatsApp
Solo 2 usuarios han tocado Config. Reservas. Se necesita un onboarding guiado que lleve a cada nuevo restaurante a configurar su flujo de reservas en los primeros 3 días. Sin esto, el value prop principal no se entrega.
📊 20 reservation_config_saved totales · 2 unique users · 41 vistas a Config. Reservas vs 2,880 totales = 1.4%
P1 — CRÍTICO
Reducir concentración: activar la cola larga
shoshes + margotwings = 75% del volumen. Los ~17 restaurantes restantes tienen bajo volumen. Necesita un success playbook para llevar al menos 5–8 más a volumen comparable y distribuir el riesgo.
📊 shoshes 1,277 + margotwings 773 = 2,050/2,602 total · Resto: ~552 distribuido en ~17 cuentas ≈ 32 órdenes/cuenta
P2 — IMPORTANTE
Monetizar la demanda del Agente IA
70% de los clicks del sidebar van al Agente IA. Es el feature más demandado. Instrumentar el funnel dentro del agente: ¿cuántas conversaciones? ¿cuántas reservas completas? Construir pricing diferenciado por uso de AI.
📊 Agente IA = 254/365 sidebar clicks (69.6%) · 140 page views de subsección Agente IA
P2 — IMPORTANTE
Completar el tracking: hora del día + subsecciones + eventos en Agente
(1) Mapear `$time` a hora local por restaurante. (2) Completar property `subsection` en las 47 páginas sin tag. (3) Instrumentar eventos dentro del flujo de Agente IA para ver el funnel completo.
📊 47 page_viewed con "(not set)" · order_status_changed sin historial pre-Jul 24 · Agente IA sin funnel interno
P3 — QUICK WIN
Entrevistar a los top 3 clientes esta semana
jhans.zgma, shosheshouse y cevicheria.dmarcos son los más activos. Entrevistarlos, entender su flujo real, y usar sus patrones como blueprint para el resto. Candidatos perfectos para testimonios y co-roadmap.
📊 Top 3 = 1,028/2,802 views = 37% de toda la actividad de plataforma