| name | cro-audit |
| description | analiza páginas de marketing para detectar fricciones, falta de claridad y puntos de fuga de usuarios, proponiendo mejoras accionables. |
Auditoría CRO (Conversion Rate Optimization)
Cuándo usar este skill
- Cuando el usuario comparta un URL o archivo HTML y pregunte "¿por qué no convierte?".
- Antes de lanzar una nueva página o feature importante (perfil público, catálogo).
- Cuando el bounce rate sea alto o los usuarios se queden estancados en un flujo.
Inputs necesarios
- Archivo/URL: Página a analizar.
- Contexto:
.agent/recursos/marketing-context.md.
- Métrica Clave: Qué acción queremos que haga el usuario (compra, registro, etc.).
Workflow
- Prueba de los 5 Segundos: ¿Es obvio qué es el producto y para quién es?
- Análisis de Jerarquía: ¿Lo más importante es lo más visible? (Titular > CTA > Prueba Social).
- Detección de Fricción: ¿Hay demasiados campos? ¿Demasiada navegación que distrae? ¿Diseño confuso?
- Evaluación de Confianza: ¿Hay logos, testimonios o garantías cerca de los botones de acción?
- Generación de "Quick Wins": Cambios de 5 minutos con alto impacto potencial.
Instrucciones
- Sé despiadado con la claridad. Si un texto es "creativo" pero no se entiende, critícalo.
- Busca "fugas" de atención: links innecesarios en el header durante un proceso de registro.
- Revisa el Mobile Experience: la mayoría de los artistas/productores navegan en móvil.
- Checklist de Auditoría:
Output (formato exacto)
🔍 Auditoría de Conversión: [Nombre de la Página]
Status Actual: 🔴 Crítico / 🟡 Mejorable / 🟢 Optimizado
1. Quick Wins (Impacto Inmediato)
- [Cambio 1] -> [Motivo]
- [Cambio 2] -> [Motivo]
2. Problemas de Alta Fricción
- [Descripción del problema]
- Solución Propuesta: [X]
3. Test de A/B Recomendado
- Hipótesis: "Si cambiamos [X] por [Y], las conversiones subirán porque [Z]".
Manejo de errores y correcciones
Si no hay suficiente contexto sobre la audiencia (ej. no se sabe si el tráfico viene de redes o SEO), indícale al usuario que la recomendación puede variar según la "temperatura" del tráfico (usuarios fríos vs calientes).
